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公开(公告)号：CN112598021A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011357356.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自动机器学习的图结构搜索方法，如下：步骤S1、从输入的图像或者视频中，按照时间先后顺序顺次提取每一帧图像中的图结构的节点信息，节点信息和边形成拓扑结构图序列Gt，Gt＝(Vt，Et)；上述各帧图像中的边构成一个边集Et＝{vtivtj|(i,j)∈H}；步骤S2、将边集Et和连接权重构建邻接矩阵W＝{Wij|i，j＝1,…,N}。初始化邻接矩阵，得初始化后的邻接矩阵W1。步骤S3、得训练后的邻接矩阵W2；由邻接矩阵W2得超参数邻接矩阵W3，超参数邻接矩阵W3和节点集Vt形成高鲁棒性拓扑图结构。通过搜索整个样本集学习得到一种高鲁棒性图结构，将图卷积中的权重矩阵扩大到整个拓扑图结构。
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公开(公告)号：CN108983800B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201810846804.1
申请日：2018-07-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的飞机姿态控制方法，包括步骤：S1.实时采集飞机的47个状态数据，并对数据进行归一化处理；S2.将归一化处理后的数据输入飞机姿态控制网络，得到2个飞机姿态控制量，即攻角变化率和倾斜角变化率S3.得到飞机姿态控制量后，再计算得到飞机所需的攻角at+Δt与倾斜角θt+Δt姿态参数。相比于现有的飞机姿态控制方法，本发明方法直接将载机参数输入至构建好的飞机姿态控制网络，进而得到姿态参数。本发明使用智能化方式构建出提取数据间联系的网络，省去了现有技术中的计算步骤，且准确率高。
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公开(公告)号：CN111399541A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010234135.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划方法，通过迭代离线学习得到控制无人机机动的神经网络参数，使得无人机能够在自主规避威胁的前提下，尽可能快速的侦察整个区域。同时本发明得到的机动决策神经网络在不同的地形中具有良好的迁移性和通用性，为无人机在智能路径规划和自主机动决策方向提供了一种新的解决方法。本发明方法简便高效，有效减少无人机因环境信息改变而再规划或重规划的问题，有效节约训练时间成本。
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公开(公告)号：CN107066725B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710230765.8
申请日：2017-04-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 一种基于故障基因的转子结构动力学逆向设计方法，根据转子转速、功率功能设计要求，进行转子初始结构设计，得到临界转速、振型；开展故障基因筛查，建立转子‑支承系统的故障基因库，确定转子初始结构的显性基因及其表达式；对转子初始结构显性故障的故障响应进行估算，若故障响应突出，则应根据遗传因子，对转子结构参数进行调整，再次估算故障响应，直至满足要求。本发明在设计过程中即对潜在的振动故障进行预估，并针对特定的故障进行结构调整和优化，最大限度地降低故障发生的可能性，提高航空发动机结构动力学设计结果对典型故障的包容能力，为转子动力学特性优化指明了方向，缩短了转子系统的研制周期，同时节约了研制成本。
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公开(公告)号：CN110334440A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910599755.0
申请日：2019-07-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 一种基于神经网络的双转子有限元模型优化设计方法，借助神经网络算法的优化迭代过程，针对所有模型参数进行优化。本发明结合神经网络算法与有限元算法、信号处理算法、将设计信息与潜在故障信息综合考虑，使神经网络算法能有着重优化对故障有影响的模型参数。本发明的效果表现在，一、理清对于规避指定故障有主要影响的结构特点，避免单独改变一个或数个模型参数，会对满足功能需求产生意想不到的作用甚至反作用的情况；二、能够优化转子结构的动力学性能；三、无需事先提供多个现有的、涵盖不同工作要求、不同结构特点的样本训练所用算法；四、适用于其它已经具有公开动力学特性参数的故障如不对中、支承松动、滚动轴承局部故障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106160815B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201610422691.3
申请日：2016-06-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04L5/00 , H04J11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空时频码跳变的非正交多址接入方法，用于解决现有非正交多址接入方法抗干扰能力差的技术问题。技术方案是采用空时频码跳变控制非正交多址接入的流程和资源位置。通过采用非正交多址提升移动通信用户连接数、频谱利用率以及网络容量；同时，通过空时频码跳变提升通信抗干扰/抗截获性能。从而使得通信系统能够同时获得两方面的性能优势：一方面，提升了用户连接数、频谱效率和网络容量；另一方面，增强了通信系统的抗干扰、抗截获能力。
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公开(公告)号：CN106559900B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201610925961.2
申请日：2016-10-31
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于非对称带宽的多信道多址接入，涉及通信技术领域，AP在一个特定的主信道上进行信道竞争，AP竞争信道成功后，根据其下行数据业务的需求，选择进行下行的数据业务调度传输、上行的数据业务调度传输或上行的数据业务传输请求收集，本发明充分利用了AP的调度能力，AP具有全信道侦听和数据收发能力，而STA只有20MHz的单信道侦听和OFDMA子信道数据收发能力，充分利用AP的调度能力，保证所有信道上有更多的用户同时收发数据，从而极大的提高MAC效率。
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公开(公告)号：CN109012162A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810996105.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: B01J20/226 , B01D53/007 , B01D53/02 , B01D53/8668 , B01D2257/504 , B01D2257/80 , B01D2257/91 , B01D2259/804
Abstract: 本发明提供了一种带杀菌的多级去除室内甲醛装置，将高通过滤网、除水蒸气层、除二氧化碳层、钢丝网和除甲醛层依次安装在空气入口和出口之间；高通过滤网用于过滤粉尘颗粒物和PM2.5颗粒；除水蒸气层采用硅胶或者分子筛材质，硅胶或者分子筛生长在活性炭棉或高通纤维上；除二氧化碳层采用生长在活性炭棉或高通纤维上的金属有机骨架材料；钢丝网上喷涂纳米银离子，且均布有若干紫外灯管；除甲醛层采用生长在活性炭棉或高通纤维上的金属有机骨架材料，金属有机骨架材料中掺杂光触媒。本发明能够逐级地去除PM2.5、粉尘、水蒸气和CO2气体，从而高效去除甲醛，且能够兼顾杀菌效果。
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公开(公告)号：CN108983800A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810846804.1
申请日：2018-07-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/08
CPC classification number: G05D1/0808
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的飞机姿态控制方法，包括步骤：S1.实时采集飞机的47个状态数据，并对数据进行归一化处理；S2.将归一化处理后的数据输入飞机姿态控制网络，得到2个飞机姿态控制量，即攻角变化率 和倾斜角变化率 S3.得到飞机姿态控制量后，再计算得到飞机所需的攻角at+Δt与倾斜角θt+Δt姿态参数。相比于现有的飞机姿态控制方法，本发明方法直接将载机参数输入至构建好的飞机姿态控制网络，进而得到姿态参数。本发明使用智能化方式构建出提取数据间联系的网络，省去了现有技术中的计算步骤，且准确率高。
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公开(公告)号：CN108919640A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810359284.1
申请日：2018-04-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种无人机自适应多目标跟踪的实现方法，涉及飞行控制领域，本发明通过计算无人机的状态空间和运动方程，求解目标函数，循环计算即可得到整个时间域上的无人机飞行状态和跟踪轨迹。本发明的有益效果在于本发明是基于强化学习研究无人机自适应目标跟踪，构建POMDP框架，选取信念优化方法求解POMDP问题，使得目标函数容易求解，且计算量小，通过仿真也验证了该方法的收敛性。而且从仿真结果可以看出无人机的飞行轨迹平滑，适应度高，能很好的自适应跟踪目标。
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