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公开(公告)号：CN113111863B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110520751.6
申请日：2021-05-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F17/16 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于微型批处理与级联融合的图卷积网络高光谱分类方法，涉及高光谱图像处理与应用技术领域。将输入的高光谱影像数据集进行微型批量处理,CNN使用minibatch策略进行培训，得到数据集的所有子集，构造高光谱影像数据集的邻接矩阵，构建拉普拉斯矩阵，进行谱域中的图卷积，将通过傅里叶变换后的图信号进行卷积处理，从而提取特征，将miniGCNs与CNNs级联融合后，输出样本类别。本发明利用一种新的有监督的miniGCN进行网络训练，具有更大的灵活性，同时融合了卷积神经网络为HS图像分类任务提取更多样化和更具鉴别能力的特征表示，方法更具有有效性和优越性。
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公开(公告)号：CN113139513B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202110526284.8
申请日：2021-05-14
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开一种基于超像素轮廓和改进PSO‑ELM的空谱主动学习高光谱分类方法，属于高光谱图像处理与分类技术领域，该方法利用主成分分析法提取高光谱影像的光谱信息，并通过构造扩展超像素轮廓ESPP来整合主成分图像的光谱和空间信息，再通过构建的ESPP得到的主成分图像空谱特征获取超像素数据，使其适用于主动学习；接着提出了一种改进的极限学习机模型；最后将主成分图像空谱特征的超像素数据输入模型中训练得到最佳模型，将高光谱图像输入训练完的最佳模型中得到分类结果。本发明充分提取了高光谱图像的空谱信息，同时结合改进的粒子群‑极限学习机对输入权值和隐藏偏差进行优化，提高了泛化能力，最终提高了图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN113139515A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110528225.4
申请日：2021-05-14
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于条件随机场和深度特征学习的高光谱图像分类方法，该方法首先对输入的高光谱数据集进行归一化处理，接着采用3D‑CNN神经网络获取高光谱影像光谱‑空间特征，然后应用3D‑CNN生成特征图，利用3D‑CNN的输出特征在框架中引入基于3D‑CNN的深度CRF，扩展基于3D‑CNN的深层CRF架构来计算CRF的一元势函数和二元势函数；再根据后验概率对特征图进行粗分类，采用平均场近似算法来计算最大后验边界推理的CRF分布；最后对粗分类的分类图基于反卷积神经网络进行改进分类。本发明可以处理整个光谱通道的光谱信息和空间信息，有效获取基于三维数据立方体区域之间的语义相关性，并利用反卷积神经网络来提高模型最终的分类性能。
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公开(公告)号：CN108843595B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810684329.2
申请日：2018-06-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种电风扇风力分散机构，包括基架、电风扇固定架、风力分散器及风力分散器固定架；电风扇固定架通过升降限位杆吊装在基架上，电风扇安装在电风扇固定架上；风力分散器固定架通过高度调节杆吊装在电风扇固定架上，若干风力分散器均布安装在风力分散器固定架上，若干风力分散器位于电风扇正下方；风力分散器包括集风筒及出风球，集风筒竖直固装在风力分散器固定架上，集风筒的顶部筒口为喇叭口结构；出风球顶部为进风口，进风口处固定设有进风转接管，进风转接管与集风筒通过轴承相连，出风球及进风转接管相对于集风筒具有转动自由度；出风球的球壳上分布有若干出风孔，出风球外表面均布有若干月牙形涡轮叶片，且涡轮叶片处在出风孔的出风方向上。
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公开(公告)号：CN109083806A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810872370.2
申请日：2018-08-02
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: F03D1/06
Abstract: 本申请涉及风力发电设备技术领域，尤其涉及一种波浪翼型叶片及风力机。在前缘沿所述波浪翼型叶片伸展方向连续分布的多个波峰和多个波谷，相邻两个所述波峰之间连接有一柱体，所述柱体的轴向与所述波浪翼型叶片伸展方向一致，所述柱体的横截面积远小于所述波峰与之相对一面的截面积。本申请提供的波浪翼型叶片的结构更佳稳定、坚固、刚性更强，可以稳定控制住波峰由于强烈来流而产生的震颤，还能够阻碍来流中夹杂的沙粒等物质对叶片波谷部位的磨损，还可以大大提升叶片的气动性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108918813A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810520831.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种瓦斯传感器的布设方法，包括以下步骤，瓦斯传感器布设模型的建立：矿井通风有向图G，矿井通风网络图变为一个有向图G＝(V，E)，其中，V＝V1+V2，V1代表通风网络图中的巷道交汇节点集，V2代表依据相关技术规范必须安装瓦斯传感器的位置虚节点集，E＝(e1，e2，…，en)代表与V关联的巷道分支集，n为巷道交汇点与虚节点的和，本发明验证了混合GA-DBPSO算法在求解瓦斯传感器布设模型方面的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN108090235A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201611020847.1
申请日：2016-11-21
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于风阻-风流变化影响关系矩阵的故障巷道确定方法，属于矿井通风故障诊断技术领域；包括如下步骤：构造待检测故障巷道的风阻-风流变化影响关系矩阵A；根据A确定待检测故障巷道通风网络中影响第j条巷道风量的巷道初始集合W'(j)；根据报警传感器所在巷道j及其巷道集合W(j)进行巷道检测，确定故障巷道；本发明提出风阻-风流变化影响关系矩阵，建立巷道通风网络故障巷道范围库，即当某一条或多条安设风速传感器的巷道的风速超限报警时，确定可能引起此巷道风量变化的巷道集合，大大缩小了故障巷道的范围；使用巷道灵敏度法对巷道进行排序，使故障巷道排查效率更高。
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公开(公告)号：CN113076937B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110488854.9
申请日：2021-04-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77
Abstract: 本申请提出一种高光谱图像特征提取方法，包括如下步骤：输入待分类的原始高光谱影像数据集，包括：已经标记的高光谱影像数据以及未标记的高光谱影像数据；对已经标记的高光谱影像数据，进行线性判别分析，得到第一投影矩阵；针对未标记的高光谱影像数据，进行主成分分析，得到第二投影矩阵；将第一投影矩阵与第二投影矩阵进行合并，得到第三投影矩阵；针对所述第三投影矩阵，进行图谱判别分析，提取最终的特征矩阵。解决了现有技术中，针对高光谱遥感影像难以降维或者降维后难以同时保留光谱特征与空间特征的问题。本申请利用半监督流形变化能更好的扩大特征之间的差异，在进行空间特征提取的同时顾及了像素间局部关系，提高了分类精度。
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公开(公告)号：CN116755000A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310476150.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 山西潞安矿业集团慈林山煤业有限公司李村煤矿 , 辽宁工程技术大学 , 葫芦岛辽工技大科技有限公司
Inventor： 申海生 , 茹瑞鹏 , 和卫红 , 呼成林 , 郭志强 , 赵春洲 , 常永祥 , 白勇 , 田锦绣 , 张海波 , 齐冀 , 孙强 , 付华 , 李琨 , 刘昊 , 张宗瑞 , 刘尚霖 , 张昭亮 , 雷天 , 管智峰 , 张辉 , 刘雨竹 , 苏鹏宇 , 李连峰
IPC: G01R31/62 , G06F18/2411 , G01N33/00 , G08B21/18
Abstract: 本发明设计一种变压器故障快速识别装置及方法，属于变压器故障诊断领域；提出一种变压器故障快速识别装置，具体包括：数据采集模块、数据处理模块以及数据通信模块；基于装置，提出了识别方法，首先通过数据采集模块中气体传感器对油中溶解气体数据进行采集，生成数据集；基于数据集，利用复合松鼠算法对支持向量机超参数寻优，得到优化变压器故障诊断模型，并对变压器运行状态进行判断，输出诊断结果；将诊断结果输入到数据通信模块，当数据处理模块输出变压器故障诊断结果为除正常以外状态时，报警器工作，上位机通过显示器将诊断结果实时传递给工作人员；本发明提高寻找超参数效率的同时提高超参数确定精度，进而提高变压器故障诊断精确度。
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公开(公告)号：CN116581711A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310546906.2
申请日：2023-05-16
Applicant: 山西潞安矿业集团蒲县黑龙煤业有限公司 , 辽宁工程技术大学 , 葫芦岛辽工技大科技有限公司
IPC: H02H1/00 , H02H3/16 , G01R31/52 , G01R31/00 , G01R19/175
Abstract: 本发明提供一种煤矿井下供电系统故障辨识方法及装置，涉及煤矿电力系统继电保护技术领域。本发明系统包括数据采集系统、输入/输出系统和微型机系统；将传统故障辨识技术进行组合，通过综合贡献率评判对不同方法的权值进行调整，进而得到最终的判别结果。该发明实现了井下故障的准确选线，提高供电系统的可靠性，产生重大的经济效益和安全效益。
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