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公开(公告)号：CN114358084B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210019486.8
申请日：2022-01-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/213 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于DDQN和生成对抗网络的触觉材料分类方法，属于触觉材料的分类方法。使用触觉材料的图片和加速度频谱图训练生成对抗网络GAN，送入VGG19网络中提取特征，设置DDQN的奖励函数，DDQN的评估网络估计Q值，找到全局最优解，保存训练好的网络，根据最大Q值所对应的动作来分类图片。优点是使用生成对抗网络GAN生成的触觉信息去分类触觉材料，提高了数据的抗噪能力，首次将DDQN用于分类问题，引入了卷积神经网络VGG19处理图片，避免了噪声的干扰，保证提取的特征的鲁棒性，避免了复杂的触觉信息采集过程，节省了分类成本，与传统分类的CNN方法相比，只用了很小的时间代价，提高了分类精度，避免了采购昂贵的触觉信息采集设备。
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公开(公告)号：CN118311878A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410726196.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明适用于安全巡逻技术领域，提供了一种基于SAC强化学习算法的智能运动控制方法，包括以下步骤：定义状态空间和动作空间：将起点坐标、当前坐标、终点坐标以及周围环境信息这些状态变量组合成一个状态空间，动作空间包括转向角度和施加在车辆上的加速度；数据收集与预训练：在实际场地进行车辆测试并收集数据用于训练；构建强化学习模型并对模型进行训练；智能巡逻与异常检测。本发明利用智能体的智能运动控制技术和实时监测设备，结合强化学习算法，使智能体能够基于所处环境状态做出最优运动决策，动态调整巡逻路线，优化覆盖范围，并能即时识别并响应异常情况，以解决传统巡逻方法的局限性，提高巡逻效率和安全性。
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公开(公告)号：CN118615294A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410844441.3
申请日：2024-06-27
IPC: A61K31/506 , A61K31/675 , A61P31/14 , A61P31/18
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，公开了一种嘧啶类似物小分子化合物CL‑255及其类似物在抗病毒感染中的应用，所述病毒为肠道病毒EV71、EVD68、呼吸道合胞病毒RSV和人类免疫缺陷病毒HIV‑1。本方法确定了CL‑255可抑制EV71、EVD68和RSV、HIV在靶细胞中的复制。深入研究发现CL‑255是通过抑制病毒RNA依赖的RNA聚合酶(RdRp)活性，从而抑制病毒在细胞内复制。由此，本发明提供了一种小分子化合物CL‑255及其类似物可用于广谱抑制RNA病毒。
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公开(公告)号：CN114332594B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111000507.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于DDQN的触觉材料不平衡数据的分类方法，属于触觉材料不平衡数据的分类方法。利用VGG19处理图片，提取图片特征；将提取的图片特征当作DDQN的状态，将它们的标签当作DDQN的动作，构建DDQN的环境；设置奖励函数；并选择Q值最大的动作传递给目标网络；计算评估网络估计Q值的时间差分误差；保存训练好的网络，根据最大Q值所对应的动作来分类图片。优点是：解决了触觉材料不平衡数据的分类问题，并且分类精度要高于常用的不平衡数据的分类方法。时间代价小，训练时间和测试时间都低于其他分类方法，提取图片特征保证图片特征的鲁棒性，避免出现噪声，DDQN的参数更新机制可以有效的减少过拟合现象，保证训练的网络的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118311878B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410726196.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明适用于安全巡逻技术领域，提供了一种基于SAC强化学习算法的智能运动控制方法，包括以下步骤：定义状态空间和动作空间：将起点坐标、当前坐标、终点坐标以及周围环境信息这些状态变量组合成一个状态空间，动作空间包括转向角度和施加在车辆上的加速度；数据收集与预训练：在实际场地进行车辆测试并收集数据用于训练；构建强化学习模型并对模型进行训练；智能巡逻与异常检测。本发明利用智能体的智能运动控制技术和实时监测设备，结合强化学习算法，使智能体能够基于所处环境状态做出最优运动决策，动态调整巡逻路线，优化覆盖范围，并能即时识别并响应异常情况，以解决传统巡逻方法的局限性，提高巡逻效率和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113627337B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110916247.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/044
Abstract: 本发明提供一种基于堆栈式自动编码的力触觉信号处理方法，属于数字信号处理领域。应用堆栈式自动编码的编码部分将从物理表面获取到的体现其形状和纹理的关键信息的力触觉数据进行实时压缩，从原始力触觉信号中提取出维度远小于其自身的特征，考虑到特征在传输过程中会混入的噪声，在接收端采用长短时记忆网络作为滤波器对带噪特征进行滤波，滤波后的特征利用堆栈式自动编码的解码部分将其重构到与原始数据相同的维度，实现了信号的压缩和恢复。优点是可以通过毫秒级的执行时间在线实现，提高了力触觉信号的压缩比，能够在一定程度上去除数据在信道传输过程中带来的噪声，保证较低的重构误差。
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公开(公告)号：CN114332594A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111000507.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于DDQN的触觉材料不平衡数据的分类方法，属于触觉材料不平衡数据的分类方法。利用VGG19处理图片，提取图片特征；将提取的图片特征当作DDQN的状态，将它们的标签当作DDQN的动作，构建DDQN的环境；设置奖励函数；并选择Q值最大的动作传递给目标网络；计算评估网络估计Q值的时间差分误差；保存训练好的网络，根据最大Q值所对应的动作来分类图片。优点是：解决了触觉材料不平衡数据的分类问题，并且分类精度要高于常用的不平衡数据的分类方法。时间代价小，训练时间和测试时间都低于其他分类方法，提取图片特征保证图片特征的鲁棒性，避免出现噪声，DDQN的参数更新机制可以有效的减少过拟合现象，保证训练的网络的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114358084A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210019486.8
申请日：2022-01-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于DDQN和生成对抗网络的触觉材料分类方法，属于触觉材料的分类方法。使用触觉材料的图片和加速度频谱图训练生成对抗网络GAN，送入VGG19网络中提取特征，设置DDQN的奖励函数，DDQN的评估网络估计Q值，找到全局最优解，保存训练好的网络，根据最大Q值所对应的动作来分类图片。优点是使用生成对抗网络GAN生成的触觉信息去分类触觉材料，提高了数据的抗噪能力，首次将DDQN用于分类问题，引入了卷积神经网络VGG19处理图片，避免了噪声的干扰，保证提取的特征的鲁棒性，避免了复杂的触觉信息采集过程，节省了分类成本，与传统分类的CNN方法相比，只用了很小的时间代价，提高了分类精度，避免了采购昂贵的触觉信息采集设备。
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公开(公告)号：CN113627337A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110916247.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种基于堆栈式自动编码的力触觉信号处理方法，属于数字信号处理领域。应用堆栈式自动编码的编码部分将从物理表面获取到的体现其形状和纹理的关键信息的力触觉数据进行实时压缩，从原始力触觉信号中提取出维度远小于其自身的特征，考虑到特征在传输过程中会混入的噪声，在接收端采用长短时记忆网络作为滤波器对带噪特征进行滤波，滤波后的特征利用堆栈式自动编码的解码部分将其重构到与原始数据相同的维度，实现了信号的压缩和恢复。优点是可以通过毫秒级的执行时间在线实现，提高了力触觉信号的压缩比，能够在一定程度上去除数据在信道传输过程中带来的噪声，保证较低的重构误差。
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公开(公告)号：CN206178725U
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201621252155.5
申请日：2016-11-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F3/039 , G06F3/0354
Abstract: 本实用新型涉及一种鼠标绘图辅助装置，包括鼠标垫，鼠标垫上表面固定连接有纵向导轨，纵向导轨下表面位于鼠标垫左侧，其上表面中部开设有纵向条形滑动槽，纵向条形滑动槽活动连接有横向导轨滑块，横向导轨滑块固定连接横向导轨，横向导轨开设有横向条形滑动槽，横向条形滑动槽滑动连接鼠标左夹持器滑动块与鼠标右夹持器滑动块，鼠标左夹持器滑动块连接有鼠标左夹持器，鼠标右夹持器滑动块连接有鼠标右夹持器。本实用新型的鼠标绘图辅助装置通过鼠标垫、带有刻度的导轨滑块和鼠标夹持器来辅助鼠标精确绘图，具有绘图定位准确，位置和精度可调节，与各类鼠标的适配性好，易于保证鼠标绘图质量的优点。
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