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公开(公告)号：CN115034384B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210671591.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性的方法，包括以下步骤：S1采集数据：海水温度T、海水盐度S、海水深度z、海面风速v、海面降雨率r数据、和海洋环境噪声数据；S2.创建包括上述5类数据和海洋环境噪声数据的数据集；S3.以S1中采集的5类数据为输入，设计LM‑BP神经网络模型的拓扑结构；S4.训练LM‑BP神经网络模型；S5.基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性：将海面风速，海面降雨率，海水温度、盐度以及深度这5类参数输入S4中生成的模型中，输出噪声特性。本方法提供的模型，对海洋环境噪声谱级进行预测时有较好的精度。
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公开(公告)号：CN116882291A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310875105.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的海洋混响信号仿真方法，该方法首先产生一个的随机信号，将随机信号输入到生成对抗网络中的生成器中。其次固定生成对抗网络中的判别器，训练生成器，生成器根据判别器反馈回来的信息进行调整。然后固定生成器，训练判别器，判别器根据参考信号判断生成器生成的信号是否真实。最后循环训练生成器和判别器，不断增强生成器和判别器的性能。本发明计算量较小，根据生成的随机信号，并以少量的实际海洋混响信号为参考，模拟具有高度相似性的混响信号。
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公开(公告)号：CN118013861A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410353946.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F119/10
Abstract: 本发明属于反演风速方法技术领域，具体涉及一种基于径向基神经网络的水下噪声与降雨量反演风速方法，针对如何缩小误差的问题，本发明引入降雨噪声来剔除海洋环境噪声级中的与风关噪声不相关的声源级。先读取海洋环境噪声数据、每小时的风速数据与降雨量数据，对上述噪声频谱与同时刻的风速数据、降雨量数据，通过皮尔逊公式计算相关系数，选用相关性高的数据输入径向基神经网络进行训练，使用训练好的径向基神经网络进行风速反演。本发明具有误差小和速度快及便利的效果。
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公开(公告)号：CN115574917A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211220192.8
申请日：2022-10-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水下无人平台的水声目标警戒系统，具体包括：基于任意阵列的水听器基阵与信号处理板，一种警戒系统信号处理流程。所述基于任意阵列的水听器基阵可根据水下无人平台特点设定任意拓扑结构，信号处理板安装在水下无人平台内部。所述警戒系统信号处理流程包括：与水下无人平台相融合的任意阵形水听器基阵的指向性的方法，警戒系统与平台耦合的自适应噪声干扰抵消的方法，阵列信号检测可疑警戒目标方法，自适应线谱增强方法，判定警戒目标的方法。本发明能够灵活部署，满足长时间大范围的警戒探测，有效实现对海洋重要区域的警戒保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114769135A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210359059.4
申请日：2022-04-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种吸盘式塑料零件分拣机，包括分拣机构、传送机构、检测机构、控制单元和空气压缩泵，所述分拣机构通过一支撑架安装在传送机构的正上方，所述检测机构安装在传送机构的一侧端部，所述控制单元分别与检测机构和分拣机构信号连接，所述分拣机构包括安装架、盖板、负压式吸盘和驱动机构，所述安装架固定在支撑架的顶部，所述盖板固定在安装架上侧，所述驱动机构的顶部设置在盖板的下表面，所述负压式吸盘设置在驱动机构的顶端，所述负压式吸盘通过气管与空气压缩泵相连接，结构简单、工作效率高、造价低、出错率低。且工作稳定性好、分拣准确、不对塑料零件产生损害、使用方便。解决在快速的生产线上对塑料零件的分拣问题。
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公开(公告)号：CN115034384A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210671591.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性的方法，包括以下步骤：S1采集数据：海水温度T、海水盐度S、海水深度z、海面风速v、海面降雨率r数据、和海洋环境噪声数据；S2.创建包括上述5类数据和海洋环境噪声数据的数据集；S3.以S1中采集的5类数据为输入，设计LM‑BP神经网络模型的拓扑结构；S4.训练LM‑BP神经网络模型；S5.基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性：将海面风速，海面降雨率，海水温度、盐度以及深度这5类参数输入S4中生成的模型中，输出噪声特性。本方法提供的模型，对海洋环境噪声谱级进行预测时有较好的精度。
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公开(公告)号：CN118312928A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410440671.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kriging的水下三维声速场重构方法，该方法首先由搭载温盐深剖面仪的水下平台，获取海域剖面的温度、盐度、深度和对应的经纬度信息，得到有效采样点的声速值，并确定重构区域。其次根据重构区域中的数据信息，通过克里金插值法求半方差的公式，得到距离和半方差关系的半方差图。然后根据半方差图，通过回归预测GWO—Elman神经网络得到半方差函数模型；最后将得到的半方差函数模型带入克里金插值的公式中，将所有数据点进行输入，输出得到重构的声速场。本发明可以提高重构数据的准确性，进而解决水下声场难以感知的问题。
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公开(公告)号：CN117373560A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311211730.1
申请日：2023-09-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及到基于塔克‑降噪自编码器重构海洋三维温盐度场的方法，具体采用了Tucker分解算法、降噪自编码器重构海洋中三维温盐度场，克服了海洋环境的复杂性和不确定性使得对海洋温度和盐度随深度的重构和预测难度较大的问题，经过优化后的重构数据已经将原始数据中温盐度分布的趋势和细节变化都重构出来，实现了将原始数据大部分不规则细节变化都准确的做出了重构。
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公开(公告)号：CN114936526A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210605508.9
申请日：2022-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种基于深度置信神经网络的水声传播损失预报的方法，包括以下步骤：选择预报水声传播损失的模型；对选择的预报水声传播损失的模型进行特征参数选择，建立约束条件；构建在特征参数约束下的水声传播损失模型的数据集，将构建的数据集划分为训练集、测试集和验证集；构建包含受限玻尔兹曼机和顶层分类器网络的深度置信神经网络；将深度置信神经网络在构建好的数据集上进行训练、测试；将海洋特征参数与信号特征参数的值输入深度置信网络，输出水声传播损失的预测值。可以实现在缺乏先验知识、多频段、复杂海洋环境条件下，对声学模型进行准确的适配并精确预报水声传播损失。
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