-
-
公开(公告)号：CN110197657B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910430464.9
申请日：2019-05-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于余弦相似度的动态音声特征提取方法，包括以下步骤：S1:采用预加重、分帧和加窗方法将语音信号预处理成时域信号，采用窗口函数将语音信号分解为一定长度的帧；S2:将语音时域信号转换成频域信号，获取每帧语音频域信号的320维的离散余弦反变换(IDCT‑Cepstrum Coefficient)倒谱系数；S3:对语音的频域信号进行相邻维之间的余弦相似度计算；S4:找到余弦相似度的两列最大相邻维进行合并；S5:重复操作S3至S4将320维语音频域信号降维到14维的语音频域特征；S6:将语音特征以直方图形式表示。
-
公开(公告)号：CN112698575A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011615126.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种智能船舶自动舵自适应模糊输出反馈控制方法及系统。本发明的船载计算机基于智能体以及虚拟领导者参考信号的航向角误差动态，以及智能体的状态变量与虚拟控制函数的误差动态，得到航向追踪误差动态以及航向追踪变换系统；根据航向追踪误差和预设追踪性能阈值，设计用于得到策略效用函数的追踪性能指标，利用模糊逻辑系统的通用逼近原理和贝尔曼原理，得到用于设计模糊评价模块的代价函数，设计模糊评价自适应更新率；得到系统的控制输入舵角，此舵角指令传递给船舶舵机输出船舶航向角，实现系统的航向轨迹追踪一致性控制。本发明有效降低了控制器能量消耗、减少舵机磨损，提高智能船舶自动舵航向角追踪误差的控制精度。
-
公开(公告)号：CN110209825B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910522281.X
申请日：2019-06-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习系统的快速网络表征学习算法，具有如下步骤：S1、导入基于文本的网络图模块，将网络拓扑结构解析后保存成字典的格式，字典中的key代表网络节点，key对应的value是一个列表，表示该节点所在边的另一端节点序列；S2、对网络节点进行随机游走，生成游走序列；S3、构建基于宽度学习系统的网络表征学习模型，将S2中生成的游走序列以及维数为K的表征向量作为输入，在特征向量层生成网络节点的特征向量，在增强向量层通过引入激活函数增强网络表征学习模型的非线性分类能力，最终实现基于文本的网络多标签分类。本发明算法中采用了宽度学习系统模型，能够快速完成网络节点的表征学习。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109979481A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910181526.7
申请日：2019-03-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相关系数的动态分割逆离散余弦变换倒谱系数的音声特征提取算法，具有如下步骤：S1、对音声信号进行预处理；S2、对预处理后的音声信号进行从时域到频域的变换形式处理；S3、利用聚类分析算法，计算步骤S2得到的逆离散余弦变换倒谱系数矩阵相邻列之间的相似度，并把相关系数向量求和最大的相邻列合并；迭代以上过程，直至合并至14列即得到14类，得到的基于相关系数的动态分割逆离散余弦变换倒谱系数即为音声特征。本发明完善了现有技术没有充分利用S2步骤处理后信号本身所具有的类间相似性特征，使本发明具有更广泛的适应性，且在说话人识别上可以获得更高的识别精度。
-
公开(公告)号：CN109062058A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811126899.6
申请日：2018-09-26
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: G05B13/042 , G05D1/0206
Abstract: 本发明提供一种基于自适应模糊最优控制的船舶航向轨迹跟踪设计方法。本发明针对船舶航向非线性离散系统，运用模糊优化学习自适应算法，解决船舶航向离散非线性系统的最优控制问题，有效降低了控制器能量消耗、减少舵机磨损，提高航向跟踪速度和精度。
-
公开(公告)号：CN106557088A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201710081063.8
申请日：2017-02-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0206
Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发机制的船舶航向控制器及其控制方法，所述的控制器包括参考模块、触发模块和被控模块，所述的触发模块包括计算单元、比较单元和指令单元，所述的被控模块包括控制单元、数模转换单元、PWM信号输出单元、执行机构、被控单元、模数转换单元和数据处理单元；所述的触发模块分别与参考模块的输出端、被控模块中被控单元的输出端和被控模块中控制单元的输入端连接。本发明不仅减轻了船舶航向控制系统对控制信号的计算更新负担、避免了船舶操舵装置的高频状态切换以及控制零部件的高频摩擦，同时也减少船舶航行中的能源消耗，从而实现经济航行。本发明采用状态反馈控制算法，控制参数更易整定且控制效率更高。
-
公开(公告)号：CN118230108A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410429241.1
申请日：2024-04-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/80 , G06V20/40 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合网络的海上安全信息智能决策支持系统；在数据处理端，提出多模态融合网络，可以分别使用不同的网络来训练不同的输入信息，包括航行AIS的经纬度信息、NAVTEX的文本信息、电子海图的矢量信息和光栅信息、以及视频图像的RGB信息和HOG信息，并在多模态网络的平行结构中，引入基于多头注意力机制的Concat融合结构使多模态信息的特征都能够充分被提取并有效融合。在结果展示端，提出基于生成式预训练的Transformer模型，通过对融合特征的多模态信息上下文理解，给出多模态的决策支持方案。本发明为航海人员提供智能化的航行决策支持服务，能够有效降低工作强度，提高工作效率。
-
公开(公告)号：CN117872736A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311674055.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种带有输入量化和状态量化的无人船舶自适应轨迹跟踪控制方法，包括：结合反步法和动态面控制技术，设计系统控制律，并利用扰动观测器估计控制系统中存在的未知外界干扰；采用均匀量化器量化控制系统中的控制输入和状态变量，并使用线性分析模型描述输入量化的过程；基于扰动观测器，利用量化状态递归设计无人船舶轨迹跟踪控制器，并证明闭环控制系统中量化变量和非量化变量之间误差的有界性，无需量化参数的先验信息，即可对带有输入量化和状态量化的无人船舶轨迹进行跟踪。本发明针对水面无人船舶的海上通讯带宽受限问题，设计基于扰动观测器的无人船舶自适应轨迹跟踪控制器，解决了带有输入量化和状态量化的无人船舶轨迹跟踪问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
54
records
(took 0.026 seconds)
