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公开(公告)号：CN119272215A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411275929.5
申请日：2024-09-12
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/2451 , G01M13/028 , G01M13/021 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于任务预测的齿轮箱增量故障诊断学习方法，包括采集齿轮箱故障振动信号；利用联合损失函数对初始任务模型进行训练；计算任务阶段t时故障数据与前t个任务阶段故障数据的回放样本之间的特征相似度；利用综合损失函数训练任务阶段t模型；利用交叉熵损失函数训练线性分类器；将特征值输入线性分类器获取分类预测结果；计算故障数据与各类回放样本的类特征中心的余弦相似度，获取任务预测结果。本发明解决LLMFD‑AD模型中当故障数据不充足时，对比损失会出现过度使用，导致模型特征提取能力不足，训练不理想的问题；以及该模型在最近邻分类预测过程中产生归一化问题。
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公开(公告)号：CN118114052A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410275442.0
申请日：2024-03-12
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及数据预处理技术领域，尤其涉及一种基于三元组损失挑选样本对的方法及系统，包括采集振动数据，并进行数据预处理；构建三元组损失样本，划分为正样本、负样本和锚定样本；利用标准化欧氏距离算法分别计算正样本与锚定样本的相似度、负样本与锚定样本的相似度；利用难样本三元组损失函数挑选与锚定样本最不相似的正样本以及与锚定样本最相似的负样本。本发明通过标准化欧氏距离相似度分别计算正负样本与锚定样本的距离，并利用动态阈值对难样本三元组损失函数进行改进，减少偶然的差异性带来的误差，导致挑选到不好的样本对的问题。
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公开(公告)号：CN118070070A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410132516.5
申请日：2024-01-31
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F16/901 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及链路预测技术领域，尤其涉及一种基于改进余弦相似度的链路预测方法及系统，包括获取数据集数据，构建链路预测所需数据；获得某个节点的节点度、连边以及与某个节点的所有连接节点和两个节点之间的公共邻居；利用自然常数为底的指数函数增强公共邻居数量的影响，引入开方减少节点度差异对预测的影响，并通过乘以两节点的节点度值之和，确保节点度的总和对相似性评分的正向贡献；得到每个节点的结构相似度矩阵；将所有不存在连边按照结构相似度值降序排列，选取前若干条边作为存在链接，利用准确率、召回率、F_score和AUC指标对改进SI算法进行评价。本发明通过增加局部结构信息，使链路预测的准确性得到较大的提升。
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公开(公告)号：CN117898707A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410087241.8
申请日：2024-01-22
Applicant: 常州大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N20/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及步态识别技术领域，尤其涉及基于惯性运动单元的腰椎间盘突出症步态识别方法及系统，包括采集步态参数；预处理；分别计算步态参数的变异性指标、规律性指标、步态可预测性指标和步态稳定性指标，步态稳定性基于相空间重构的方法将原始时间序列数据转换为高维相空间中的轨迹，计算相邻轨迹间距离变化率，并计算每个时刻内所有相邻轨迹间距离变化率的均值，并取均值的最大值作为最大Lyapunov指数；利用统计学分析分别计算健侧‑患侧、患侧‑健康、健侧‑健康和健康左右腿、SW检验的p值，根据p值筛选出步态参数；对筛选出步态参数利用机器学习算法进行分类。本发明解决现有步态评估模型缺乏综合参数的问题。
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公开(公告)号：CN117723300A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311709103.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 常州大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及故障分类技术领域，尤其涉及基于CABB‑WDCNN滚动轴承故障检测方法及系统，包括采集滚动轴承振动数据，并对数据进行预处理；构建CABB‑WDCNN模型，利用宽卷积核直接处理振动信号，并添加BN层减少内部协变量；利用sfe注意力模块重点关注故障诊断有用的特征；并利用BiLSTM双向捕捉时间序列数据中的动态时间特征。本发明解决在噪音环境下以及变负载情况下诊断性能低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108563939B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201810379948.0
申请日：2018-04-25
Applicant: 常州大学
IPC: G06F21/32 , G06K9/00 , G06K9/62 , H04M1/72403
Abstract: 本发明公开了一种基于步态轨迹曲线特征的人体身份识别方法。根据步态加速度数据在时域的曲线图，将步态身份识别问题转换为轨迹曲线形状的匹配问题。从图像学角度出发，论文利用傅里叶描述子来描述步态曲线的较粗轮廓的全局轨迹曲线特征，并提出方向角描述子的概念来进一步刻画步态曲线细致的局部轨迹曲线特征，最后将二者结合完成步态轨迹曲线的匹配。结果表明，论文所提出的步态轨迹曲线特征能够很好的用于身份识别。
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公开(公告)号：CN108596253A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810378427.3
申请日：2018-04-25
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于步行加速度信息分割的人员识别方法。利用手机内置的加速度传感器采集人员步行时加速度数据，为了进一步发掘加速度信息，细化特征向量，探究加速度变化率，提出基于HMM的信息分割方法，根据加速度数据采样点前后的关系将加速度数据划分为动态与稳态两个部分。分别从上述两个部分抽取特征，形成动态与静态两个特征集合，运用Relief算法从两个集合中选取特征形成新的特征集合，提高人员识别率。利用手机进行人员识别，提高了识别的实时性，成本低廉。
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公开(公告)号：CN105071955B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201510427316.3
申请日：2015-07-20
Applicant: 常州大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/703 , H04L12/759
Abstract: 本发明公开了一种对RPL协议规避路由环路的算法，属于无线传感网技术领域。在出现一致性事件时，先持续传输Vcon次，若仍然处于一致性，则在每两次传输间隔之间增加Q×Imin次，以此加强节点的信息交流，降低当一方节点出现链路质量恶化而不能及时通知另一方节点的情况，降低环路出现的几率。在出现不一致事件时，先持续传输Vcon次，若仍然处于不一致性，则在每两次持续传输中循环添加传输中断，传输中断通过Crand控制，Crand每被使用一次就递增1，而传输中断的时间为最小传输间隔Imin与[0,Crand]之间的随机值的乘积，依次类推，当Crand的值与P相等，重置变量，重新开始不一致事件的控制。改进了目前Trickle算法在一致性与不一致性事件时的传输间隔，降低了路由环路的几率。
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公开(公告)号：CN107631735A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710865852.0
申请日：2017-09-22
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机惯导与RFID盲人导航方法，首先基于固定式RFID标签群，生成盲人路线图，为了增大RFID标签的感应面积、降低导航误差，RFID标签采取双排铺设的方法，只有当盲人的导盲杖读取到两张RFID时才算将盲人导航到相对精确的位置，并且将RFID设置为定标点，当达到定标点时对位置信息进行重新校准以减少惯性导航的导航误差。其次将随身移动式RFID读卡器和个人智能手机相结合，完成对盲人定位、导航路径规划以及导航提醒。利用普及的智能手机结合RFID标签实现对盲人自主出行的导航，导航精度高、实用性强、成本低廉。
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公开(公告)号：CN104977330A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510355278.5
申请日：2015-06-24
Applicant: 常州大学
IPC: G01N27/22
Abstract: 本发明公开了一种基于单片机的土壤体积含水量的测量方法，属于农业测量技术领域，步骤：1：电容器串联一个电感L1，组成LC电路；2：建立LC电路谐振频率f0与土壤体积含水量θv的关系式；3：建立若干个f0值与若干个θv值一一对应的表格；4：将测量电路连接LC电路；5：将待测土壤放在电容器两极板间；6：调整LC电路的频率值为步骤3中的若干个谐振频率f0的值，并且在每个频率值下采集记录电容器两极板间的电压值，得到若干个电压值；7：找出采集的若干个电压值中的最大值，最大值对应的LC电路的频率值即认定为LC电路的谐振频率f0，查询步骤3的表格得到土壤体积含水量θv。具有较高的精度，自动化采集，测量重现性好，操作方便。
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