-
公开(公告)号:CN116527177A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310478993.2
申请日:2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种基于相关性分析和图卷积网络的三维频谱预测方法,它涉及一种三维频谱预测方法。本发明为了解决传统卷积神经网络在涉及空域的三维频谱预测中预测性能下降的问题。本发明的核心在于利用先验的空间电磁频谱相关性分析结果辅助神经网络实现高精度的预测,同时使用基于图卷积的网络模型替代卷积神经网络,解决传统卷积网络难以有效拟合空域非结构性数据的困扰,以及进一步加强网络输出结果的精度和可靠性。本发明属于电磁频谱预测技术领域。
-
公开(公告)号:CN118881858A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410934516.7
申请日:2024-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: F16L55/32 , F16L55/38 , F16L55/48 , G01D21/02 , H04N7/18 , H04N23/90 , H04N23/56 , H04N7/10 , H04Q9/00 , H04B3/54 , F16L101/30
Abstract: 本发明公开了一种水陆两栖排水管道检测机器人及其工作方法。该机器人采用履带驱动装置和动力推进装置相结合的设计,具备在陆地和水中自由移动的能力。其主体框架一体化设计减小了整体尺寸和质量,提高了适用性,特别适合于管道内部环境复杂、水位难以降低的情况下进行检测任务。检测机器人配备多种传感器和装置,能够采集管道内部的图像、位置姿态信息和流速数据,并通过耐压电子舱实现数据传输和控制。该机器人通过创新的设计解决了现有技术中越障能力和适应多种环境的问题,提高了管道检测的效率和安全性。
-
公开(公告)号:CN116527177B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202310478993.2
申请日:2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种基于相关性分析和图卷积网络的三维频谱预测方法,它涉及一种三维频谱预测方法。本发明为了解决传统卷积神经网络在涉及空域的三维频谱预测中预测性能下降的问题。本发明的核心在于利用先验的空间电磁频谱相关性分析结果辅助神经网络实现高精度的预测,同时使用基于图卷积的网络模型替代卷积神经网络,解决传统卷积网络难以有效拟合空域非结构性数据的困扰,以及进一步加强网络输出结果的精度和可靠性。本发明属于电磁频谱预测技术领域。
-
-