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公开(公告)号：CN116797820A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310549198.8
申请日：2023-05-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于深度学习模型的时尚搭配检测识别方法，属于计算机视觉领域。本方法适用多个场景，该系统的识别效率及识别精度高；Pix2Seq将对象检测转换为以观察到的像素输入为条件的语言建模任务；对象描述和对象位置被表示为离散标记的目标序列；再训练神经网络来感知图像并生成构造序列，即通过Encoder结构对图片内容消化理解，并通过Decoder将其转化为描述这张图片的文本张量序列；将目标序列和源序列用最大似然方式构造损失函数，不断迭代更新神经网络，从而构造目标检测模型。该系统可以实现以下功能：对输入的时尚穿搭照片进行目标检测，识别出各部分的服装。
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公开(公告)号：CN116778191A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310549202.0
申请日：2023-05-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 基于卷积和自注意机制神经网络的织物颜色识别方法，属于图像识别技术领域。本发明提出一种全新的基于卷积神经网络的颜色预测模型CSAM，卷积层和注意层按原则穿插叠加，很好地提高了模型的泛化能力、容量和效率；通过考虑原始输入图像与一组参考彩色图像之间的差异，并在色差域对输入图像进行RGB编码，提取织物图像中的颜色识别特征，然后采用一种集成式的卷积神经网络架构，最后通过卷积层和最大池化层的特征计算降维后通过softmax激活函数的密集层，对各个分类器的预测结果加权平均，对织物颜色进行有效的分类预测。本发明采用了全新的神经网络架构，显著地提高织物颜色识别的识别成功率和准确率，且拥有良好的可移植性和泛用性。
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公开(公告)号：CN113410851B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110591571.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种非线性电力系统的自适应汽门控制方法，本发明针对一类带有主汽门控制器的单机无穷大系统，在考虑系统部分信息未知且输出传感器存在扰动情况，基于事件触发机制设计一种自适应控制器，该控制器通过调节汽门开度大小，控制发电机功角按照预期要求动作，实现功角的实际跟踪控制。本专利不仅考虑了发电机转子受到的干扰，而且考虑了发电机功角受到的随发电机角速度变化的干扰，这两种干扰的上下界都是未知的；本发明考虑的电力系统干扰更复杂，因此本专利设计的控制系统具有更强的鲁棒性；本发明在控制器中引入事件触发机制，可以有效避免电力系统控制网络中冗余信号的传输，避免因网络带宽不足降低系统稳定性。
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公开(公告)号：CN113410851A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110591571.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种非线性电力系统的自适应汽门控制方法，本发明针对一类带有主汽门控制器的单机无穷大系统，在考虑系统部分信息未知且输出传感器存在扰动情况，基于事件触发机制设计一种自适应控制器，该控制器通过调节汽门开度大小，控制发电机功角按照预期要求动作，实现功角的实际跟踪控制。本专利不仅考虑了发电机转子受到的干扰，而且考虑了发电机功角受到的随发电机角速度变化的干扰，这两种干扰的上下界都是未知的；本发明考虑的电力系统干扰更复杂，因此本专利设计的控制系统具有更强的鲁棒性；本发明在控制器中引入事件触发机制，可以有效避免电力系统控制网络中冗余信号的传输，避免因网络带宽不足降低系统稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117408258A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311602802.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种构建知识驱动的少样本命名实体识别适配器的方法。本发明通过知识图谱增强高效微调(PEFT)范式来解决少样本命名实体识别任务。设计的适配器(KG‑adapter)遵循通用的Seq2Seq生成框架，并使用指针机制生成实体索引序列。对于给定的输入句子，构造了一个知识图谱检索器来搜索其对应的知识图谱(KG)实体类型序列。针对每个句子的知识图谱(KG)实体类型序列，利用本体图谱中每个实体类型的对应本体词生成KG实体类型的表示，用以作为适配器的输入，对适配器进行引导。采用本发明设计的适配器进行的少样本命名实体识别，相提高了准确度和召回率，减少了计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN113219826B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110387581.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发机制的非线性振荡器的自适应跟踪控制方法，本发明同时考虑存在不确定扰动的情况，基于事件触发机制设计一种输出反馈控制器，该控制器通过给滑块一个自适应变化的力，使滑块位移按照给定参照信号变化，实现系统实际跟踪控制。本发明研究的是非线性系统跟踪控制问题，即控制滑块按照给定轨迹运动，而不是保持在某个位置不动，更能满足广泛的实际需求。本发明采用的事件触发控制器相比于一般的周期采样控制器能够节省计算机资源，避免了无用信号的传输。
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公开(公告)号：CN113219826A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110387581.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发机制的非线性振荡器的自适应跟踪控制方法，本发明同时考虑存在不确定扰动的情况，基于事件触发机制设计一种输出反馈控制器，该控制器通过给滑块一个自适应变化的力，使滑块位移按照给定参照信号变化，实现系统实际跟踪控制。本发明研究的是非线性系统跟踪控制问题，即控制滑块按照给定轨迹运动，而不是保持在某个位置不动，更能满足广泛的实际需求。本发明采用的事件触发控制器相比于一般的周期采样控制器能够节省计算机资源，避免了无用信号的传输。
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公开(公告)号：CN113110059A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110454780.7
申请日：2021-04-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于事件触发的单连杆机械臂系统实际跟踪的控制方法。该方法通过确定具有旋转弹性关节的单连杆机械臂系统的数学模型，通过选择合适的状态以及对未知有界扰动和跟踪轨线进行合适的约束将系统转化为下三角形式；然后给出了高增益观测器并提出了基于事件触发机制的控制器；最后通过结合反证法、构造Lyapunov函数的方法验证系统的有界性以及跟踪特性，减少了系统的保守性；最后，仿真例子验证了该方法的有效性。该方法能对非线性机械臂系统进行有效控制，使其能够跟踪特定轨线运行且跟踪误差保持在预先设定的范围内，并且可以减少不必要的信息传输，节约带宽资源以及能在一定程度上减少马达的磨损，更符合实际的需要。
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公开(公告)号：CN113110059B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110454780.7
申请日：2021-04-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于事件触发的单连杆机械臂系统实际跟踪的控制方法。该方法通过确定具有旋转弹性关节的单连杆机械臂系统的数学模型，通过选择合适的状态以及对未知有界扰动和跟踪轨线进行合适的约束将系统转化为下三角形式；然后给出了高增益观测器并提出了基于事件触发机制的控制器；最后通过结合反证法、构造Lyapunov函数的方法验证系统的有界性以及跟踪特性，减少了系统的保守性；最后，仿真例子验证了该方法的有效性。该方法能对非线性机械臂系统进行有效控制，使其能够跟踪特定轨线运行且跟踪误差保持在预先设定的范围内，并且可以减少不必要的信息传输，节约带宽资源以及能在一定程度上减少马达的磨损，更符合实际的需要。
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