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公开(公告)号：CN113392871A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110365566.4
申请日：2021-04-06
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散射机制多通道扩张卷积神经网络的极化SAR地物分类方法，该方法的实施流程如下：步骤1、数据预处理；步骤2、样本的划分；步骤3、构建基于散射机制的多通道卷积神经网络；步骤4、训练网络模型；步骤5、PolSAR图像地物分类；本发明降低了特征提取过程中的复杂度，并且为了避免特征之间的相互干扰，将三种极化特征按照散射机制分别输入到三通道卷积神经网络进行特征提取，每个通道的网络参数设置相同，保证了每个通道对最终结果贡献相同；最终的分类结果也达到了比较好的效果。
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公开(公告)号：CN109569242A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811552705.9
申请日：2018-12-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了强化气-液-液三相体系吸收CO2的方法，方法包括：所述含CO2气体从气体进口进入超重力机，水相与有机相从液体入口进入超重力机，通过液体分布器进入转子；在超重力机的内部，水相与有机相从转子内缘向外缘流动，气-液-液三相在转子中接触，CO2被液相中的吸收剂吸收，吸收CO2后的液体从液体出口离开超重力机，脱碳后的气体则从气体出口离开超重力机。本方法利用超重力机强化气液传质的特征和无机/有机溶液复合体系良好的吸收性能，可以明显强化气液传质效果，促进CO2的吸收，具有设备结构简单、体积小、能耗低等优势，是一种高效吸收CO2的新技术。
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公开(公告)号：CN109569242B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201811552705.9
申请日：2018-12-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了强化气‑液‑液三相体系吸收CO2的方法，方法包括：所述含CO2气体从气体进口进入超重力机，水相与有机相从液体入口进入超重力机，通过液体分布器进入转子；在超重力机的内部，水相与有机相从转子内缘向外缘流动，气‑液‑液三相在转子中接触，CO2被液相中的吸收剂吸收，吸收CO2后的液体从液体出口离开超重力机，脱碳后的气体则从气体出口离开超重力机。本方法利用超重力机强化气液传质的特征和无机/有机溶液复合体系良好的吸收性能，可以明显强化气液传质效果，促进CO2的吸收，具有设备结构简单、体积小、能耗低等优势，是一种高效吸收CO2的新技术。
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公开(公告)号：CN113392871B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110365566.4
申请日：2021-04-06
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于散射机制多通道扩张卷积神经网络的极化SAR地物分类方法，该方法的实施流程如下：步骤1、数据预处理；步骤2、样本的划分；步骤3、构建基于散射机制的多通道卷积神经网络；步骤4、训练网络模型；步骤5、PolSAR图像地物分类；本发明降低了特征提取过程中的复杂度，并且为了避免特征之间的相互干扰，将三种极化特征按照散射机制分别输入到三通道卷积神经网络进行特征提取，每个通道的网络参数设置相同，保证了每个通道对最终结果贡献相同；最终的分类结果也达到了比较好的效果。
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