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公开(公告)号：CN114444533B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202111256683.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 徐州工程学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/2415 , G06F18/2413 , G06N3/047 , G06N3/088
Abstract: 本发明提出了一种基于深度自编码器与域不变特征提取的可迁移电机故障诊断方法，首先，采用双树复小波包变换对电机振动信号进行信号处理与混合域特征提取。其次，提出一种基于重要性得分与域间差异度量的域不变特征选取方法，选取具有高故障分辨能力与域不变特性的特征。然后，采用选取的域不变特征对深度自动编码器(源模型)进行预训练以增强深度特征的故障表征能力。将源模型的参数迁移至结构相同的目标模型，并使用目标域的正常状态特征数据微调目标模型。最后，采用微调后的目标模型对目标域故障进行分类。本发明所提出的方法可以明显提高跨域故障诊断准确度，在实际工业场景中具有更强的可用性、稳定性和优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109449571A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811173306.1
申请日：2018-10-09
Applicant: 徐州工程学院
Abstract: 本发明公开了一种用于卷烟盒的超高频射频识别标签天线，包括主辐射单元、金属拉线结构和RFID标签芯片，标签天线利用卷烟盒内的铝箔面这一金属背景，将其作为能量反射器改变天线的辐射模式，阅读器向RFID标签芯片发射射频信号，RFID标签芯片被射频信号激活开始工作，发射反馈信号，该反馈应答信号经过铝箔改变天线的辐射模式后，最终被阅读器接收，完成数据交换。因此本发明具有良好的半球辐射特性、较高的增益以及较远的读取距离，能够满足实际应用的需求；另外本发明无需再设置接地板，从而便于标签的安装及使用，同时由于标签与拉线环一体化，拉线拆封标签即毁，能增强标签的防伪性能。
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公开(公告)号：CN112344936A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011162281.2
申请日：2020-10-27
Applicant: 徐州工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于语义SLAM的移动机器人自动导航和目标识别算法，通过语义SLAM和区域卷积神经网路进行结合，将卷积神经网络基于语义分割机制，然后对采集的图片进行处理，这样方便提前定位到重要特征数据所在的区域，减少不必要的计算，调高运算速度和性能；同时，采用深度残差网络结构，这样避免了梯度消失问题的发生，提高网络训练的效率，因此本发明不仅能保证移动机器人自动导航和目标识别的准确性，而且能有效提高自主导航过程和目标识别过程中的鲁棒性，最终保证移动机器人的稳定运行。
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公开(公告)号：CN111444390A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010254440.5
申请日：2020-04-02
Applicant: 徐州工程学院
IPC: G06F16/783 , G06F16/71 , G06K9/00 , G06F16/738 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于Spark和深度哈希的视频并行检索方法，先对原始视频数据集进行基于CNN的视频关键帧图像深度特征提取，得到视频摘要图像深度特征集；然后对视频摘要图像深度特征集进行基于分布式哈希的视频关键帧图像特征量化，得到图像分布式编码特征集和编码查找本；最后对待检索图像采用基于Spark的视频并行检索，通过基于Spark的分布式计算结合编码查找本，最终返回检索到的最近似图像所在的视频。本发明能在保证视频检索准确性的前提下，有效提高检索的计算效率，进而提高了视频检索的速度。
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公开(公告)号：CN107946737A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711077809.4
申请日：2017-11-06
Applicant: 徐州工程学院
CPC classification number: H01Q1/2225 , B60R13/10
Abstract: 本发明公开了一种具有射频识别功能的车牌及其制造方法，树脂缝隙辐射单元嵌入在车牌本体，两个竖直缝隙段d对称处于两个水平缝隙段c的两侧且两个竖直缝隙段d的一端分别与水平缝隙段c的另一端连接，所述馈电结构和RFID有源标签集成电路模块均固定在车牌本体的背面，所述馈电结构由介质板和金属铜带线组成，金属铜带线固定在介质板表面，中心水平缝隙段a的中点位置设有馈电点，介质板固定在中心水平缝隙段a的中点位置，金属铜带线的一端与RFID有源标签集成电路模块的天线输入端连接，金属铜带线的另一端与馈电点连接。本发明在不影响车牌正常查看的前提下能保证RFID标签的识别距离及稳定性，同时其开设的缝隙天线具有较高的抗形变能力。
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公开(公告)号：CN114444533A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111256683.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 徐州工程学院
Abstract: 本发明提出了一种基于深度自编码器与域不变特征提取的可迁移电机故障诊断方法，首先，采用双树复小波包变换对电机振动信号进行信号处理与混合域特征提取。其次，提出一种基于重要性得分与域间差异度量的域不变特征选取方法，选取具有高故障分辨能力与域不变特性的特征。然后，采用选取的域不变特征对深度自动编码器(源模型)进行预训练以增强深度特征的故障表征能力。将源模型的参数迁移至结构相同的目标模型，并使用目标域的正常状态特征数据微调目标模型。最后，采用微调后的目标模型对目标域故障进行分类。本发明所提出的方法可以明显提高跨域故障诊断准确度，在实际工业场景中具有更强的可用性、稳定性和优势。
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