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公开(公告)号：CN114742997B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210257014.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/088 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向图像分割的全卷积神经网络密度峰剪枝方法，属于图像处理领域。根据前向传播时的卷积层访问顺序依次对网络中每个卷积层进行剪枝：首先将待剪枝卷积层中所有卷积核参数组合为二维权值矩阵；在聚类期间，将每个卷积核视作单个样本，基于密度峰聚类算法对卷积核样本展开聚类；之后计算每个卷积核的零激活率，根据零激活率阈值对不同簇内的卷积核进行剪枝，即直接删除簇内零激活率大于指定阈值的卷积核。然后重新训练该卷积层中未剔除卷积核的权值参数，并利用。待全卷积神经网络所有层都已剪枝后，完成对该网络的轻量化操作；将图像数据输入轻量化操作后的网络，每输入一张图片，该网络都会输出一张分割后的等比例大小图片。
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公开(公告)号：CN115421374B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211069379.2
申请日：2022-09-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明实施例提供了一种云边协同的PID参数确定方法及系统。其中，方法包括：获得云端基于被控对象多个历史时刻的输入‑输出数据构建的被控对象模型；以最小化当前时刻被控对象的输出数据与前一时刻被控对象模型的输出数据的差异为目标，对被控对象模型进行更新，得到更新后的模型；将激励信号输入更新后的模型，获得更新后的模型输出的响应信号的信号幅值，基于激励信号的信号幅值和响应信号的信号幅值确定PID参数。本发明可以避免因工业互联网发生网络延迟、网络故障等问题导致无法及时获得云端传输的PID参数而导致控制效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN114742997A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210257014.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向图像分割的全卷积神经网络密度峰剪枝方法，属于图像处理领域。根据前向传播时的卷积层访问顺序依次对网络中每个卷积层进行剪枝：首先将待剪枝卷积层中所有卷积核参数组合为二维权值矩阵；在聚类期间，将每个卷积核视作单个样本，基于密度峰聚类算法对卷积核样本展开聚类；之后计算每个卷积核的零激活率，根据零激活率阈值对不同簇内的卷积核进行剪枝，即直接删除簇内零激活率大于指定阈值的卷积核。然后重新训练该卷积层中未剔除卷积核的权值参数，并利用。待全卷积神经网络所有层都已剪枝后，完成对该网络的轻量化操作；将图像数据输入轻量化操作后的网络，每输入一张图片，该网络都会输出一张分割后的等比例大小图片。
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公开(公告)号：CN112181357A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010908236.0
申请日：2020-09-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本申请公开了一种除法运算方法、装置、电子设备和介质。本申请中除法运算方法包括：获取待进行除法运算的除法参数，获取第一迭代值；根据所述第一迭代值进行误差分析处理，确定本次迭代中所述除法参数需要进行的舍入操作；根据所述舍入操作后的参数继续迭代处理，获得第二迭代值；若所述第二迭代值不满足精度要求，将所述第二迭代值作为第一迭代值重复执行以上步骤，直到所述第二迭代值满足所述精度要求，输出所述第二迭代值，可以提高函数迭代算法效率。
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公开(公告)号：CN109324087A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811095688.0
申请日：2018-09-19
Applicant: 大连九州创智科技有限公司 , 大连理工大学
IPC: G01N27/06
Abstract: 一种电导池一阶阻容系统参数的渐消记忆辨识方法，属于溶液电导率软测量技术领域。其特征是将电导率的测量转化为考虑引线分布电容影响的电导池一阶等效阻容系统参数的辨识，具体是采用正弦组合信号激励电导池系统，基于激励信号和系统响应信号经高速采样所得到的采样信号，针对所建立的电导池一阶等效阻容系统的时域差分方程模型，启动渐消记忆递推最小二乘法，获得溶液电阻和引线分布电容参数在各个采样时刻的估计值。本发明的效果和益处是抗干扰能力强，估计精度高且完全实时，适用于慢时变情况下溶液电导率的在线测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102087317B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201010549653.7
申请日：2010-11-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种电导率阻容网络参数的线性化实时估计方法，属于溶液电导率软测量技术领域。其特征是将溶液电导率的测量转化为等效阻容耦合网络的参数估计，具体是基于方波激励信号、响应直流电压信号与等效阻容网络电阻、电容两参数间的数学模型，离线对此非线性模型进行多元多项式拟合；在线测量时考虑多种不确定性的存在，采用多个频率的交流方波激励阻容网络，同时利用离线拟合的多元多项式模型建立超定方程组，基于线性最小二乘原理，通过Gauss消元有限步算术运算和四次方程求解的根式运算，可获得阻容参数的实时估计。本发明的效果和益处是具有较快的估计速度和较强的抗干扰能力，适用于电导率工业在线实时精确测量。
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公开(公告)号：CN101839946A
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN201010173466.3
申请日：2010-05-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01R27/22
Abstract: 一种基于幅相特性检测的阻容解耦软测量方法，属于溶液电导率软测量技术领域。其特征是将电导池中电导率的测量转化为电导池电特性等效阻容网络的测量，再通过估计该阻容网络的幅相特性进而获得其阻容参数，其中的电阻参数即为被测溶液电阻。用正弦波激励阻容网络，基于非线性最小二乘原理，采用最速下降法进行优化计算，利用对响应信号的多点采样可拟合出系统函数形式，进而可获得系统幅相特性参数。然后通过幅相特性与阻容网络的函数关系式可求得阻容参数值。本发明的效果和益处是具有较高的测量精度和较少的迭代次数，此外还提供了一种准确获取线性系统幅相特性的方法。
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公开(公告)号：CN119807632A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411870569.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F30/27
Abstract: 一种基于多尺度时序和属性特征提取的航空发动机缺失值填补方法。先针对航空发动机每个传感器采集的数据，采用线性插值生成缺失值的临时替代值。再提取航发序列数据的显著的多个周期作为时间尺度，将序列按显著尺度分解为趋势项与季节项，并在时间维度分别拼接所有的趋势项和季节项。随后，在时间维度利用跨尺度图卷积捕获尺度内与尺度间的时序依赖性以在时序上进行缺失值的填补。在属性维度，采用跨属性图卷积聚合局部邻域信息，并利用关系网络计算属性全局特征，更新节点特征，以在时序填补结果的基础上补充属性关联。最后，将特定尺度的节点特征通过一个最大池化层来聚合这些特征表示，然后采用两层线性层和激活函数计算得到最终的填补结果。
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公开(公告)号：CN115526032A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211108654.7
申请日：2022-09-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06K9/62
Abstract: 一种基于模糊建模的隧道掘进数据缺失值插补方法，通过模糊建模的方法，对不完整掘进数据集进行缺失值插补。首先，对掘进数据进行采集，再对数据集进行检测是否包含缺失值。若为不完整数据集，将其通过模糊聚类的方法进行划分，划分为若干个模糊线性子集，并且通过拉格朗日乘子法迭代优化获取聚类后簇原型、单属性在各个子集的前件参数和预插补数据集。然后，基于该预插补数据集利用最小二乘法求解聚类簇中的后件参数。之后，再计算每个子集的输出并进行加权求和得到系统的全局输出。最后，使用缺失样本相应的模型输出值代替预插补值，当所有预插补值都被替换，则得到最终的插补数据集。
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公开(公告)号：CN115421374A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211069379.2
申请日：2022-09-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明实施例提供了一种云边协同的PID参数确定方法及系统。其中，方法包括：获得云端基于被控对象多个历史时刻的输入‑输出数据构建的被控对象模型；以最小化当前时刻被控对象的输出数据与前一时刻被控对象模型的输出数据的差异为目标，对被控对象模型进行更新，得到更新后的模型；将激励信号输入更新后的模型，获得更新后的模型输出的响应信号的信号幅值，基于激励信号的信号幅值和响应信号的信号幅值确定PID参数。本发明可以避免因工业互联网发生网络延迟、网络故障等问题导致无法及时获得云端传输的PID参数而导致控制效果不佳的问题。
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