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公开(公告)号：CN109724693A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811607025.2
申请日：2018-12-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平稳小波的融合光谱去噪方法，包括：对测得的光谱信号进行一层平稳小波分解，获得分解后光谱信号的第一细节系数和第一近似系数；对第一细节系数和第一近似系数分别采用极值中值滤波方法，去除其中的脉冲噪声；将去噪后的光谱信号进行平稳小波逆变换处理，获得过渡光谱信号；采用平稳小波对过渡光谱信号进行五层分解，获得第三细节系数和第三近似系数；采用软阈值函数及启发式阈值，对第三细节系数和第三近似系数进行去噪处理，得到第四细节系数和第四近似系数；将处理后的第四细节系数和第四近似系数进行平稳小波逆变换，获得最终光谱信号；本发明可有效抑制Gibbs现象，保证光谱信号的真实性和分辨率，实现信噪比的有效提升。
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公开(公告)号：CN108888269A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810354561.X
申请日：2018-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/053
Abstract: 本发明涉及一种电阻抗成像电极物理模型装置，由激励电流源，钛合金电极物理模型，信号采集处理单元，FPGA处理器以及PC机组成；所述激励电流源生成频率可以控制，幅值大小可以调节的正弦电流信号，并向钛合金电极物理模型注入激励电流，所述钛合金电极物理模型通过FPGA处理器控制驱动，并进行敏感电压信号测量，所获得的敏感电压信号输入至信号采集处理单元进行合理放大、滤波、解调以及AD模数转换处理，并将AD模数转换后得到的电压数据通过串口通信发送至PC机上。本发明不仅可以减轻电极物理模型制作的复杂度，同时能够采集更多的电压数据信息，能够更加准确地反应待测对象内部的阻抗分布情况。
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公开(公告)号：CN104504232B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201410580152.3
申请日：2014-10-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏最小二乘支持向量机的4‑CBA含量软测量方法，该方法选择PX氧化过程有关过程变量作为模型的输入,要预测的4‑CBA含量作为模型的输出,选取历史运行数据作为初始训练样本；采用遗传算法对最小二乘支持向量机模型进行稀疏化和参数优化，定义了包括稀疏率、训练误差及测试误差在内的适应度函数，取适应度最小的个体对应的保留的训练样本及优化参数建立最小二乘支持向量机模型。本发明提出的稀疏最小二乘支持向量机软测量方法能同时实现稀疏化和参数优化，能极大地减小最小二乘支持向量机模型的规模，同时能实现对4‑CBA含量的精确预测。
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公开(公告)号：CN106548233A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610945197.5
申请日：2016-10-26
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06N3/084 , G01N33/00 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AdaBoost算法的4-CBA含量的软测量方法，采用双阈值的样本权值更新方法，选用BP神经网络训练作为弱学习器，将得到的一组弱学习器采用AdaBoost算法进行组合得到强学习器。该方法选择PTA氧化过程有关可测变量作为模型的输入,4-CBA含量作为模型的输出，选取历史采集数据作为训练样本。本发明提出的改进的AdaBoost算法能够减小误差较大样本对弱学习器的影响，提高了对4-CBA含量的预测精度。
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公开(公告)号：CN102425933A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110245403.9
申请日：2011-08-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种用于聚合物半导体高纯化的区域熔炼装置与方法，整个控制系统由单片机控制，该装置包括带金属棒的熔炼炉和加热部分；熔炼炉（8）的顶部设有原料进出口塞（1），在原料进出口塞（1）的中间设有抽真空管道（7）；在熔炼炉（8）的上部的侧面设有保护气出入口（2），在熔炼炉（8）的中间沿轴向设有加热用金属棒（5），在熔炼炉（8）的旁边与熔炼炉（8）平行设有电磁线圈移动轨道（6），电磁线圈加热环（3）设置在电磁线圈移动轨道上，电磁线圈加热环（3）的线圈环绕在熔炼炉的外侧；熔炼炉和电磁线圈移动轨道都固定在基座（4）上。本发明的纯化系统可实现公斤级聚合物半导体的高纯化，同时控制系统简便，制造成本低廉。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115670421A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211338553.9
申请日：2022-10-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0536 , G06F30/20 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F17/13
Abstract: 本发明公开了一种基于去噪自编码器的电阻抗深度成像方法，将传统方法和去噪自编码器相结合。首先，采用有限元方法对二维圆域电阻抗成像问题进行数值模拟，获得二维圆域的阻抗分布图像和圆域的边界电压。然后，使用分裂Bregman(the split Bregman method,SBM)算法获得粗成像。最后，将粗成像作为输入，真实阻抗分布图像作为输出，训练去噪自编码器网络。该去噪自编码器网络可以用于电阻抗成像。仿真和实测结果表明，针对圆形目标，提出的方法能够实现较高精度去除伪影，实现精确的形状重建。
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公开(公告)号：CN113268925A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110544959.1
申请日：2021-05-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于差分进化算法时延估计的动态软测量方法，用于预测PTA精制过程中的PTA平均粒径大小，通过差分进化算法估计时延参数，求得最优的滞后时间τi以及动态数据长度di，再根据所得最优的滞后时间τi以及动态数据长度di，选取相对应的输入数据集和输出数据集，建立PLS模型，由所建立的PLS模型来预测PTA平均粒径大小。该方法通过将工业生产过程中的动态特性引入模型中，提高了模型的预测精度，通过仿真结果，验证了该方法的有效性和可行性。
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公开(公告)号：CN108845072B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201810735405.8
申请日：2018-07-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的4‑CBA含量的动态软测量方法，用于计算PTA氧化过程产生的4‑CBA含量，方法首先基于卷积神经网络构建动态软测量模型的输入与输出的映射关系，并将PTA氧化过程中有关可测变量的时间序列数据块作为动态软测量模型的输入，将4‑CBA作为输出；该方法将时间序列数据块输入到卷积层和池化层交替分布的卷积神经网络中，其中，卷积层和池化层均为2层，第一层池化采用一维最大池化提取卷积后的特征，第二层池化采用与卷积层输出的特征图大小相等的最大池化进行采样，并将最后一层池化的输出使用线性函数计算得到输出结果，该结果与4‑CBA分析数据进行比较并更新参数；本发明的动态软测量模型简单易实现，提高了模型的测量精度。
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公开(公告)号：CN105548267B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610025150.7
申请日：2016-01-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01N27/02
Abstract: 本发明公开了一种基于阻抗谱法确定有机半导体厚度依赖的迁移率方法。在小信号扰动下，基于空间电荷限制电流理论SCLC，建立理论阻抗(导纳)模型。制备不同厚度下的单层载流子器件，测试、拟合阻抗实部和虚部，得到有机半导体材料的迁移率μ，厚度越厚，迁移率越大。最后从λTrap界面陷阱自由能的角度解释迁移率与厚度的关系，即dG＝λTrap.dA。发明优点：(1)直接测量实际器件中有机半导体的载流子迁移率，能真实反映有机半导体的输运性能，如色散参数；(2)与传统的TOF技术相比，能够节约成本：TOF要求有机半导体的厚度要达到微米级，对于许多新材料而言，代价十分昂贵；(3)从界面陷阱自由能的角度解释界面厚度比例对迁移率影响，更简洁和具有说服力。
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公开(公告)号：CN106548233B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201610945197.5
申请日：2016-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AdaBoost算法的4‑CBA含量的软测量方法，采用双阈值的样本权值更新方法，选用BP神经网络训练作为弱学习器，将得到的一组弱学习器采用AdaBoost算法进行组合得到强学习器。该方法选择PTA氧化过程有关可测变量作为模型的输入,4‑CBA含量作为模型的输出，选取历史采集数据作为训练样本。本发明提出的改进的AdaBoost算法能够减小误差较大样本对弱学习器的影响，提高了对4‑CBA含量的预测精度。
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