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公开(公告)号：CN119437540A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411371598.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于短记忆灰色模型的压电传感器动态测试标定方法，包括：构建压电传感器动态测试短记忆灰色模型；将短记忆灰色模型转化为代数模型；基于压电传感器的标定，建立模型参数辨识算法；基于传感器的输出，通过短记忆灰色模型对压电传感器输入进行标定。本申请根据压电传感器动态响应特性建模，利用压力输入信号将在未来一段时间内响应特性，反过来，利用未来一段时间内的输出来标定压力输入信号。该模型更符合压力信号动态响应特性，标定更准确。本申请利用根据传感器响应快速性，对响应截断，获得短记忆模型，既确保了标定精度，又降低了计算复杂性，降低计算时间，不显著降低测量快速性。
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公开(公告)号：CN118154231A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410011369.6
申请日：2024-01-04
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于过程灰色模型的天然气消费预测方法，涉及天然气消费预测技术领域，包括以下步骤：S1：构建天然气消费预测灰色模型；S2：根据构建的灰色模型建立模型预测算法；S3：利用采集的历史数据进行验证，以验证所提出方法的性能。本发明提出了一种基于过程的灰色模型，其基于系统理论，建立预测输出与已知输出的系统模型，并利用粒子群搜索算法辨识系统参数。本发明提出的方法更能反映预测输出与历史过程的记忆特征以及依赖关系，原理更简单、意义更清楚，本申请所提供的预测方法可以应用于天然气消费预测，为天然气消费预测提供新方法。
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公开(公告)号：CN118784146A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410778306.3
申请日：2024-06-17
Applicant: 南通大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本申请公开了一种基于记忆响应暂态的数字信号处理误码分析方法，包括：构建数字信号输入输出关系；基于数字信号输入输出关系以及单位阶跃信号，获取数字信号的分段函数；基于数字信号的分段函数，获取系统单位冲激响应函数；基于系统单位冲激响应函数，分析暂态误码机制，获取记忆系统模型的最佳采样时刻。本申请通过提出系统单位冲激响应函数，从而对系统响应的暂态过程进行分析，分析误码机制及最佳采样时刻和数字信号处理速率上限，降低误码率，确保信息处理正确安全。
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公开(公告)号：CN101820389B
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201010124056.X
申请日：2010-03-15
Applicant: 南通大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明涉及基于智能计算的网络路径态势估计方法。其步骤是先从网络的一级融合输出信息中获取本地下游链路当前承载状态信息和前一测量周期的陈旧路径状态信息；然后测量本地链路状态指标和路径状态指标，作链路态势估计，采用模糊隶属函数对不同态势下的链路状态指标和路径状态指标分别进行量化，得到对应链路状态的基本概率赋值函数mL和路径态势估计的基本概率赋值函数mP；最后使用Dempster数据合成规则对上述两基本概率赋值函数进行数据融合，得出路径状态不同态势的对应概率值，选取其中概率值最大的网络路径状态作为传输路径准实时态势值。优点是能在网络接入端节点实现网络端到端路径状态的准实时估计；能为网络操作机制提供传输路径的承载状态实时评价。
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公开(公告)号：CN101820389A
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN201010124056.X
申请日：2010-03-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及基于智能计算的网络路径态势估计方法。其步骤是先从网络的一级融合输出信息中获取本地下游链路当前承载状态信息和前一测量周期的陈旧路径状态信息；然后测量本地链路状态指标和路径状态指标，作链路态势估计，采用模糊隶属函数对不同态势下的链路状态指标和路径状态指标分别进行量化，得到对应链路状态的基本概率赋值函数mL和路径态势估计的基本概率赋值函数mP；最后使用Dempster数据合成规则对上述两基本概率赋值函数进行数据融合，得出路径状态不同态势的对应概率值，选取其中概率值最大的网络路径状态作为传输路径准实时态势值。优点是能在网络接入端节点实现网络端到端路径状态的准实时估计；能为网络操作机制提供传输路径的承载状态实时评价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119554289A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411678578.2
申请日：2024-11-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于短记忆灰色模型的液压缸故障预测及诊断方法，属于故障预测及诊断技术领域。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1：构建液压缸故障预测及诊断短记忆灰色模型；步骤2：将液压缸短记忆灰色模型转化为代数模型；步骤3：实时采集液压缸输入输出数据，结合深度学习算法实时辨识模型参数；步骤4：建立模型参数故障隶属度函数，根据参数隶属度对液压缸故障进行模糊预测及诊断。本发明的有益效果为：本发明从液压缸输入输出响应特性出发，建立系统响应模型，对响应模型截断，得到短记忆灰色模型，利用输入输出数据对灰色模型参数实时辨识，根据灰色模型参数对液压缸故障实时预测及诊断。
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公开(公告)号：CN118981161A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411053939.4
申请日：2024-08-02
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种基于短记忆灰色模型的机械臂控制暂态分析方法，包括以下步骤：构建机械臂的短记忆灰色模型；基于最小二乘法和深度学习算法，获取短记忆灰色模型的控制参数；基于机械臂事件触发机制，对机械臂的暂态过程进行分析，优化控制参数。本申请根据机械臂动态响应特性建模，综合考虑历史信息和当前控制输入研究机械臂事件触发暂态过程，更符合机械臂控制机理，分析更准确。本申请结合模型衰减特性，得到短记忆模型，降低了算法复杂度，提高了实时性。暂态分析既准确又不显著增加算法复杂性，满足控制实时性要求。
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公开(公告)号：CN102694559A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201110074209.9
申请日：2011-03-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于前导的Wi-Fi发射机射频指纹的检测方法，用于Wi-Fi发射机的射频指纹识别，该检测方法包括：根据对应的IEEE标准设计相关模板b(t)，b(t)与前导基本周期的包络幅度函数eperi(t)的形状相似；计算接收的无线模拟信号的前导包络e(t)；计算前导包络e(t)与相关模板b(t)的相关c(t)；根据c(t)性质确定接收无线模拟信号的参考时刻，根据参考时刻对接收无线模拟信号进行截取和对齐。本发明的基于前导的Wi-Fi发射机射频指纹的检测方法基于稳态的前导信号检测参考时刻，具有提高射频指纹稳定性与可分性的优点。
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公开(公告)号：CN119314227A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411373229.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种多模跨视图对比记忆增强网络的自监督骨架动作识别方法，属于计算机视觉和人工智能技术领域。解决了现有方法未能充分利用丰富的骨架信息及大多数研究在骨架序列的深层次特征提取和多样性对比学习方面存在不足的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、将采集的人体骨架数据进行数据预处理；S2、构建用于提取骨架数据信息的图卷积模型编码器和为后面对比学习任务所需的非线性投影层；S3、将处理后的特征使用跨视图对比记忆增强机制进行处理。本发明的有益效果为：本发明采用了图卷积网络模型作为基础编码器，并引入非线性投影层以映射高维数据特征，从而增强模型在捕捉复杂特征关系方面的能力。
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公开(公告)号：CN118968621A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411035703.8
申请日：2024-07-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种融合刚性节点构造骨骼拓扑图的模糊动作识别方法、装置、设备及介质，涉及行为识别领域。该模糊动作识别方法包括：根据视频中每帧图像的骨骼坐标信息，构建时空拓扑信息图；以刚性节点为质心点构造骨骼拓扑图；引入注意力机制，根据骨骼拓扑图将时空拓扑信息图表示为关节模态帧序列和骨骼模态帧序列；根据所述关节模态帧序列和所述骨骼模态帧序列，采用初步预测编码的方式对改进后的主干网络进行训练，得到模糊动作识别模型；利用模糊动作识别模型进行动作识别。本申请可实现人体动作的有效识别。
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