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公开(公告)号：CN118072866B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202311576119.9
申请日：2023-11-23
Applicant: 东北大学
IPC: G16C20/70 , G01N21/25 , G01N33/24 , G16C20/20 , G06F18/15 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于光谱差与含量差的土壤数据增强方法，涉及化学计量学的定量检测领域。获取原始样本集；采用基于最值的光谱差减法处理原始样本获取若干个增强样本，进而得到增强样本集；分别对原始样本进行不同形式的数据增强从而得到光谱差与含量差；对土壤定量检测模型进行训练和测试；从若干个土壤定量检测模型中选择出最优的土壤定量检测模型；获取含有光谱与含量的新样本，基于选择出的最优的土壤定量检测模型，获得新样本的含量预测值。本发明基于含量的最大值或最小值，通过光谱与含量，获得光谱差与含量差，不仅实现了光谱数据增强，也实现了含量数据增强；降低了原始样本的数量限制，使模型不因样本有限局限于机器学习而引入深度学习。
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公开(公告)号：CN119230015A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411019194.X
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于位置编码、光谱与神经网络的土壤定量建模方法，涉及化学计量学技术领域。本发明提出了基于光谱矩阵与含量向量的三角函数式位置编码，基于样本位置序号或样本含量、波段序号或波段数值的组合获得四种位置编码方法，不同波段的位置关系基于光谱连续性而获得而不同样本的位置关系基于含量排序而获得；位置矩阵与光谱矩阵的融合方式包括逐元素相加、逐元素相乘与旋转式位置编码方式；基于绝对位置编码与反射率或吸收率构建新型辐角，作为随机向量函数链神经网络模型的输入；利用基于隐含层序号与神经元序号的三角函数式位置编码实现了隐含层与神经元的位置编码；本发明通过利用光谱的连续性与位置关系显著提升了模型性能。
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公开(公告)号：CN119150657A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411012652.7
申请日：2024-07-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种基于改进极限学习机的核事故反演方法，涉及核事故源项反演技术领域。本发明对收集的核事故综合数据进行缺失与异常数据筛选，并将核事故综合数据中的时序数据输入长短期记忆网络中进行初步预测并进行窗口特征提取处理，通过对极限学习机进行改进提升反演模型的效率精度，采用麻雀优化算法与极限学习机结合，对极限学习机的权重矩阵和偏置向量进行全局优化，同时在麻雀优化算法中引入正余弦算法与遗传算法的变异交叉，在极限学习机输出层引入输入层信息同时引用C‑loss损失函数对结构进行改进，提高模型鲁棒性降低极限学习机模型的内在复杂性，防止过拟合，提高模型的质量，提高模型预测精度与速度。
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公开(公告)号：CN108764115B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201810507764.8
申请日：2018-05-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于卡车安全预警领域，具体涉及一种卡车危险提醒方法。方法包括：针对位于矿山区域中的卡车，卡车上的每一图像采集装置采集相应区域的图像信息；卡车上与所有图像采集装置连接的图像处理中心对图像信息进行实时处理，确定当前卡车的预设范围内是否存在待识别目标；若预设范围内存在待识别目标，则向当前卡车的驾驶人员发出危险信号。本发明的卡车危险提醒方法不采用网络通信，所有图像信息都实时处理，预警速度快。本发明的卡车危险提醒方法采用轻量级SSD模型对图像信息进行实时处理，该模型对矿区卡车需要特别识别的人和车辆目标识别速度快、识别效率高。
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公开(公告)号：CN107145665B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710308802.2
申请日：2017-05-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及岩土检测技术领域，具体公开了一种巷道围岩应力建模与预测方法，该方法是利用优化后的ELM算法建立巷道围岩应变应力的分析数学模型，利用所建立的数学模型在仅知道应变的情况下获得应力。首先，选取若干份巷道围岩应力和应变的实际检测值，进行归一化处理；然后，对归一化后的应变应力数据中的一部分数据建立传统ELM模型，利用贪心算法，优化ELM的输入层权值建立优化后的定量分析数学模型；然后，基于该数学模型对已知的巷道变应预测获得应力。本发明首次将ELM模型应用于巷道围岩应力应变的建模，从而实现在仅知道围岩应变的情况下对应力的预测，利用计算机建模并计算，其分析周期短、成本低、操作步骤简单、提高了工作效率，同时减少人为误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109030388B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201810783651.0
申请日：2018-07-17
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱数据的铁矿石全铁含量检测方法，包括以下步骤：获取待检测铁矿石样品的光谱数据，所述光谱数据中包含m个光谱特征；将所述光谱数据输入铁矿石分类模型中，获得所述待检测铁矿石样品的铁矿石类型；根据获得的铁矿石类型，将所述光谱数据输入相应铁矿石类型的铁矿石全铁含量检测模型中，获得所述光谱数据对应的铁矿石全铁含量。本发明提供的一种基于光谱数据的铁矿石全铁含量检测方法，具有效率高、成本低、且精度高的优点。
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公开(公告)号：CN109506628A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811447469.4
申请日：2018-11-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的卡车环境下目标物测距方法，包括如下步骤：S1、获取目标物图像数据；S2、对获取到的目标物图像数据进行预处理；S3、将经过预处理的目标物图像数据输入SSD模型中，经过所述SSD模型的处理获得目标物在图像中的像素位置坐标；S4、根据已识别目标物在图像中的像素位置坐标，通过图像测距的方法对目标物距离图像采集装置的距离进行计算，获得目标物距离图像采集装置的距离；其中，所述SSD模型为经过压缩改进后的模型，所述目标物图像数据为在俯视条件下获取的目标物图像数据。本发明提供的测距方法对矿区卡车需要识别的目标物具有识别速度快、识别效率高，使用单目测距方法测距速度快等优点。
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公开(公告)号：CN108896024A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810442771.4
申请日：2018-05-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于边坡监测技术领域，尤其涉及一种边坡监测系统及其使用方法，包括：边坡监测主机、用于控制所述边坡监测主机测量工作的远程控制客户端；所述边坡监测主机包括：机架以及分别设置在所述机架上的虚拟主机、用于采集边坡数据信号的激光测距装置和用于所述虚拟主机与所述远程控制客户端通讯连接的通讯数据收发装置；激光测距装置能够将采集到的边坡数据信号发送给所述虚拟主机，用于构建边坡监测点坐标数据；所述虚拟主机能够根据所述远程控制客户端发送的控制命令，将从所述激光测距装置处接收到的边坡数据信号进行处理，获得构建的边坡监测点坐标数据。本发明提供的边坡监测系统，具有使用方便，监测数据精度高等有益效果。
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公开(公告)号：CN108734197A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810344519.X
申请日：2018-04-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种湿法冶金浓密洗涤过程的故障监测与诊断方法，步骤为：确定故障状态及影响因素，提取故障特征，采集样本数据；对采集的三维矩阵数据进行预处理，得到二维数据阵；根据二维数据阵，为进行样本训练，得到训练集；将训练集对SVM分类器进行训练，得到一个训练好的基于SVM的浓密机底流管道堵塞故障检测模型；用得到的检测模型对测试集进行标签预测，辅助实际决策和控制，或与实际结果比较，调整支持向量机分类器的参数。本发明利用支持向量机特有的优势解决小样本、非线性及高维模式识别问题，可以推广应用到函数估计等其他机器学习问题中，来辅助实际决策和控制，调整支持向量机分类器的参数，达到较理想的测试结果。
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公开(公告)号：CN108536979A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810347673.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于浓密机机理模型的底流浓度预测方法，包括：采集浓密机现场数据；将流体压力转换为流速；利用经参数辨识的分层带参数的浓密机机理模型，进行底流浓度预测。所述浓密机现场数据，包括：顶层体积流量、进料流量、流体压力及底流体积密度。所述将流体压力转换为流速后，采用3σ原则对异常值进行处理。所述分层带参数的浓密机机理模型的建立如下：采集浓密机现场数据的历史数据；建立浓密机机理模型；将流体压力转换为流速及数据预处理；构建分层带参数的浓密机机理模型。本发明减小了纯机理模型带来的预测误差，提高了机理模型的预测精度。
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