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公开(公告)号：CN108362464B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201711480786.1
申请日：2017-12-29
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心设备设计及测试技术研究所 , 重庆大学
IPC: G01M9/04
Abstract: 本发明公开了一种连续式跨声速风洞喷管半柔壁的姿态动态调节液压集成单元，其特征在于：采用的液压集成单元为驱动机构、导向机构、液压锁紧机构的分离布置的形式，三大机构独立运作，却又功能协调、空间复用。各机构之间采用内嵌、层叠等形式，空间复用，结构紧凑，在有限空间内增加刚度，增大工作空间。集成单元的各部分机构均通过刚性的滑台相互连接，保证了集成单元之中各部分机构间的强制同步，有效避免了驱动机构和导向机构不同步的可能性。
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公开(公告)号：CN108195548B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201711484819.X
申请日：2017-12-29
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心设备设计及测试技术研究所 , 重庆大学
IPC: G01M9/04
Abstract: 本发明公开了一种连续式跨声速风洞喷管段半柔壁喉块的竖直强制同步式液压驱动装置。本发明用于实现连续式跨声速风洞喷管段半柔壁喉块的平面三自由度运动，本发明导向元件导轨滑块及驱动元件液压驱动缸采用竖直布置，采用一体式滑台在机械层面上强制性保证同组驱动的同步性，整个连续式跨声速风洞喷管段半柔壁喉块的竖直强制同步式液压驱动装置在纵向平面内的机构原理为平面三自由度十杆机构。本发明具有整体刚度好、结构简单、空间复用、可消除侧向力、同步精度高、驱动负载大、稳定性高、抗冲击能力强、安全可靠性高等特点。
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公开(公告)号：CN119671033A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411727016.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆市生态环境监测中心
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开基于二阶优化隐特征分析的水华监测数据插补方法和装置，具体包括以下步骤：S1：从服务器采集历史水华监测数据并进行存储；S2：根据存储的历史水华监测数据构造水华监测数据矩阵V；S3：根据历史水华监测数据和水华监测数据矩阵V构造目标损失函数，输出精度最高的水华监测数据插补值。本发明专门作用于水华监测数据，能够进行符合统计规律的、准确度高的水华监测数据插补，以实现对缺失水华监测数据的插补。可广泛应用在水华监测、环境监测等领域。
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公开(公告)号：CN115984068A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211690254.1
申请日：2022-12-27
Applicant: 重庆大学 , 重庆市生态环境监测中心
IPC: G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及水污染应急管理领域，具体涉及河流突发水污染应急管理系统，包括处理模块、污染识别模块、辅助决策模块和案例模块，处理模块将获取水质监测数据并发送至污染识别模块，污染识别模块对水质监测数据进行污染识别，并在识别到水质污染时向处理模块发送污染信号；处理模块根据收到的污染信号判断是否产生突发污染事件，当判断到产生突发污染事件时，处理模块向辅助决策模块发送决策信号，辅助决策模块根据决策信号从案例模块调取水污染应急处理案例形成辅助决策方案，并发送至处理模块进行处理模拟展示，辅助决策方案包括应急处理方式和应急模拟过程。本发明从应急处理方式和预先模拟两个方面出发，保证辅助决策方案的时效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115856212A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211516808.6
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆大学 , 重庆市生态环境监测中心
Abstract: 本发明涉及取样测试系统领域，具体涉及冬水田温室气体排放原位监测系统，包括封闭监测模块、干扰探测模块、传感模块、进样模块、分离模块、检测模块、转化模块和处理模块；封闭监测模块在内部形成水‑气界面；干扰探测模检测周围环境中的家禽并向处理模块发送干扰信号；传感模块检测封闭监测模块内的气压值、温度值和封闭监测模块内水面上方的高度；进样模块对封闭监测模块内空气进样采集输送至分离模块；分离模块对空气分离后输送至检测模块和转化模块；检测模块、转化模块检测第一温室气体的第一浓度值、第二温室气体的第二浓度值；处理模块计算的气体浓度变化率计算两种温室气体的交换通量。本发明能够及时准确地发现受到家禽干扰的监测数据。
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公开(公告)号：CN115773903A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211543586.7
申请日：2022-11-29
Applicant: 重庆大学 , 重庆市生态环境监测中心
Abstract: 本发明涉及水质监测方法领域，具体涉及地表水环境质量智慧监测的水样采样系统，包括后台处理器和位于监测点处的水质取样站；还包括对水质取样站的水样进行监测的若干水质监测设备，水质监测设备与后台处理器无线通信连接，并向后台处理器传送监测数据；水质取样站对监测点处的水样进行连续抽取存储并自动溢出多余的水样，水质取样站向水质监测设备分别输送水样进行水质分析得到监测数据。本发明用于连续监测水质的原水，使所采集的监测水样更均匀，提高水质情况的稳定性，减小监测误差，让水质监测结果更准确。
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公开(公告)号：CN107451565B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201710647312.5
申请日：2017-08-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种半监督小样本深度学习图像模式分类识别方法，属于图像识别领域。该方法包括步骤：S1：对图像样本进行预处理；S2：将预处理得到的数据输入训练好的网络中，网络通过3D卷积层进行特征提取，得到特征图层；S3：每个卷积层后接一个池化层，用于缩小特征图层的大小以减少网络中参数的数目；S4：将经过多层卷积层和池化层提取后的特征与一个全连接层相连，以提取和重新排列需要分类的特征；该层引入局部保邻的正则化操作；S5：输入待测样本，得到分类准确度。本发明利用了大量采集的无标签样本之间的位置相关性，提高了算法在小样本集合下的适用性与准确度。
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公开(公告)号：CN106991445A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710219065.9
申请日：2017-04-05
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G06K9/6268 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超声造影肿瘤自动识别与检测方法，包括以下步骤：获取目标区域的特征视频数据；对所述特征视频数据进行数据预处理：将预处理后的特征视频数据进行分块得到若干视频块；将视频块作输入到3D卷积神经网络中进行数据处理得到特征图层；将特征图层输入到全连接层中进行特征分类，最终判断分类是否为肿瘤。本发明提供的方法，利用3D卷积神经网络，能有效提取超声造影视频数据帧内与帧间的时间空间有效血流特征，并基于肿瘤组织与正常组织的差异性，结合了视频数据的时空特性，使用了3DCNN算法进行肿瘤分割，实现肿瘤组织的检测，比传统机器学习算法取得了更好的分割准确率。
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公开(公告)号：CN107451565A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710647312.5
申请日：2017-08-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种半监督小样本深度学习图像模式分类识别方法，属于图像识别领域。该方法包括步骤：S1：对图像样本进行预处理；S2：将预处理得到的数据输入训练好的网络中，网络通过3D卷积层进行特征提取，得到特征图层；S3：每个卷积层后接一个池化层，用于缩小特征图层的大小以减少网络中参数的数目；S4：将经过多层卷积层和池化层提取后的特征与一个全连接层相连，以提取和重新排列需要分类的特征；该层引入局部保邻的正则化操作；S5：输入待测样本，得到分类准确度。本发明利用了大量采集的无标签样本之间的位置相关性，提高了算法在小样本集合下的适用性与准确度。
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