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公开(公告)号：CN117349099A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311316631.X
申请日：2023-10-11
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F11/22 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/098 , G06F11/34 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于多角度分布差异聚合策略的联邦迁移故障诊断方法，其步骤包括：S1：将采集的数据处理后，采用源客户端分别训练本地模型、提取源域特征和计算域鉴别偏差并将它们上传至中心服务器；S2：启用目标客户端提取目标域特征并将其上传至中心服务器；S3：运用中心服务器利用接收到的源域特征和目标域特征计算每对源域和目标域间的MK‑MMD距离；S4：采用中心服务器从统计距离、域对抗和稳定性三个角度来评估源客户端的本地模型在目标域上的诊断性能并联合这三个评估指标来确定聚合权重，并将聚合得到的全局模型发送至所有客户端进行故障诊断或后续训练；综上所述，本发明方法有效缓解了模型聚合带来的负迁移，进一步提高了全局模型的诊断性能。
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公开(公告)号：CN116543218A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310530035.5
申请日：2023-05-11
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于类标签层级树指导小样本学习的方法及应用，本发明所述方法的步骤包括：1、构建和向量化类标签层级树；2、从树中提取语义特征后融合成语义注意力向量；3、利用语义注意力向量指导视觉特征学习。本发明通过类别标签名和名词上义词概念构建树状类标签层级结构，从中提取语义先验知识来指导小样本学习，对于每个样本的每层级均使用一个特征提取器进行提取，然后使用融合函数通过对不同层级语义特征进行线性组合的融合方式，进而进行图像分类，解决了现有技术中存在利用文本语义不准确和不充分、过程计算量大和测试阶段仍需文本语义等问题。
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公开(公告)号：CN106682069A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611000828.2
申请日：2016-11-14
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用户可控的数据检索方法及数据存储方法、终端、系统，其中数据存储方法包括：为待存储数据创建索引文件；根据与认证服务器预先设定的加密策略，从认证服务器获取第一密钥，通过第一密钥对索引文件进行对称加密，得到加密索引；根据用户提供的第二私钥对待存储数据进行对称加密，得到加密数据；根据预先设置的用户访问策略为待存储数据创建对应的访问结构，并采用CP‑ABE算法以访问结构对第二私钥进行加密，得到加密密钥；将加密数据、加密索引和加密密钥作为密文数据上传到系统服务器，以供系统服务器在通过认证服务器对密文数据的完整性检验后，将其上传至云存储服务器。本发明实施例实现了云存储环境下数据高效、安全的共享。
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公开(公告)号：CN102854695B
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201210322159.6
申请日：2012-09-03
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开一种太赫兹无线通信领域中基于嵌套马赫-曾德尔调制器产生太赫兹波的装置及方法。装置包括：可调光源、射频信号源、电分路器、第一电放大器、电移相器、第二电放大器、嵌套马赫-曾德尔调制器和光电探测器。方法为：射频信号源输出的低频正弦波信号经过电分路器被分成两路，所述两路信号经第一放大器和第二放大器信号放大后分别驱动嵌套马赫-曾德尔调制器的上臂子调制器和下臂子调制器；可调光源输出的连续光波输入嵌套马赫-曾德尔调制器进行调制，所述已调连续光波输入光电探测器进行光电转换；通过合理调节嵌套马赫-曾德尔调制器的调制电压与偏置电压，使光电探测器的输出端产生12倍于低频正弦波信号频率的太赫兹波。本发明配置简单，降低了系统的成本和器件带宽要求。
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公开(公告)号：CN118842850A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410925257.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种通用串口数据传输方法及系统，该方法包括：发送端在第一次发送数据时，发送重置功能字，并开启重传定时器；发送端根据预先配置的串口传输协议格式，将待传输的数据帧发送给接收端；接收端逐字接收发送端发送的数据帧，在判断到数据帧的前N个字节数据与帧头匹配时，根据串口传输协议格式继续接收数据帧的后续字节数据；接收端对接收到的数据帧进行两步逻辑校验，并根据逻辑校验结果向发送端发送包含确定功能字或者否定功能字的信息帧；发送端在接收到包含确定功能字的信息帧时，将数据帧从重传定时器删除，在接收到包含否定功能字的信息帧时，重传数据帧。本发明提高串口透传数据通信中数据传输的稳定可靠性和通信效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117828121A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311870506.3
申请日：2023-12-29
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F16/58 , G06F16/535 , G06V10/62 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06F40/289 , G06N5/025
Abstract: 本发明公开了一种依存属性增强的文搜图行人重识别方法，包括：进行文本模态预处理，用以增强文本的语义特征；通过文本编码器#imgabs0#得到文本特征Tf，并引入自注意力网络Attn，以输出依存增强后的文本特征E；进行视觉模态预处理，对行人图像Vp进行数据增强，再通过视觉编码器#imgabs1#获得图像特征F；将文本特征E和图像特征F进行特征嵌入化，得到文本嵌入t和图像嵌入v；计算分类损失和排名损失，以训练属性依存增强的文搜图行人重识别模型；综上所述，本发明使用依存关系的先验知识挖掘属性信息来增强语义特征，克服了在文搜图行人重识别的领域上常规的图文匹配方法对行人属性挖掘的不足。
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公开(公告)号：CN117332950A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311213181.1
申请日：2023-09-19
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于IGAT‑LP的开放车间调度模型的训练方法，本发明设计了一种基于IGAT‑LP的开放车间调度模型，利用图注意力网络结构建模任务之间的依赖关系，通过注意力机制学习全局信息，预测工序机台的匹配顺序。并基于IGAT‑LP的开放车间调度模型的分布式并行训练方法，对大规模开放车间调度数据集进行划分，在在Horovod‑GPU平台的每个工作节点中采用相同的IGAT‑LP模型来处理该数据集中不同的数据子集，加速IGAT‑LP模型的训练过程，使用Ring‑AllReduce通信架构，在各个工作节点之间同步参数并进行梯度聚合，确保每个节点都使用全局梯度更新模型参数，提高模型的训练效率和加速模型收敛过程，解决了现有图神经网络模型随着问题规模的增大和图结构复杂性导致求解质量和效率下降的问题。
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公开(公告)号：CN117313792A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311118312.8
申请日：2023-08-31
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/092 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的柔性作业车间调度策略训练方法，所述方法采用SDAC算法模型并进行训练，其方法的步骤如下：S1：构建SDAC算法模型；S2：在演员网络中设计两个策略网络用于分别训练工序选择策略和机器分配策略，通过最小化目标函数来训练演员网络；S3：在评论家网络中设计了目标Q函数和软Q函数，计算当前调度策略下某个状态‑动作对的Q值，通过最小化目标损失函数来更新评论家网络；S4：使用评论家网络来控制演员网络的训练，经过多次迭代训练后输出最终的工序选择策略网络和机器分配策略网络；综上所述，本发明不仅提高了调度策略的训练效率，而且经过本发明所训练的调度策略能高效求解各个规模大小的柔性作业车间调度问题实例。
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公开(公告)号：CN117268765A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311348240.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态知识图谱的滚动轴承故障诊断方法，通过将振动信号滑窗处理得到信号实体节点，经预处理得到其多模态数据；采用低秩多模态融合方法将多模态特征融合得到信号实体节点的表示，同时基于描述文本提取关系和属性值节点，并根据语义规则建立节点之间的连接，初步构建基于信号的多模态知识图谱；使用关系级联注意力网络对属性值节点和关系嵌入编码，然后使用二维卷积知识图谱嵌入作为解码器得到候选三元组的分数排序，进行链接预测，实现滚动轴承的故障诊断。本发明有助于解决复合故障样本采集难题，同时充分考虑了故障类型之间的相关性，以预测故障类型并查找相似的故障信号实体。
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公开(公告)号：CN116821669A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310242510.9
申请日：2023-03-10
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F9/50 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了基于I‑PixelHop的轴承故障诊断模型的高效分布式并行训练方法，通过将轴承故障数据集划分为多个DataFrame分区并将其分配给所有Worker节点，每个Worker节点署多个PixelHop单元与ILAG单元并启动多个Spark executors对分配给该Worker节点的所有DataFrame分区进行并行处理。在每个Worker节点中，由每个Spark executor调用GPU计算资源依次对每个PixelHop单元与ILAG单元进行并行处理，另在Master节点中将来源于所有Worker节点的局部特征向量拼接成全局特征向量。最后，使用所有Worker节点来依次并行训练多个基于SVM的轴承故障分类器并进行加权投票，解决了现有I‑PixelHop轻量级学习框架在对大规模轴承故障数据集进行计算时存在训练时间较长的问题。
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