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公开(公告)号：CN118285809B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410325203.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/346 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/126 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供一种基于双导联ECG信号的多特征辅助诊断方法、终端机及可读存储介质，属于互联网医疗领域，构建双导联心率失常辅助诊断系统的功能架构，并提取双导联心率失常辅助诊断系统中的心电信号；利用硬件设备采集心电信号；对心电信号进行预处理；按照预设窗口大小、步长对心电信号进行分割；对分割后的心电信号进行数据归一化处理；取心电信号数据的时间特征、时频特征和空间特征；采用权重加法融合的方式将步骤四中的时间特征、时频特征和空间特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入到SVM分类模型，得出诊断参数。本发明融合了多特征的心电信号，可以得到比单一数据模型信息量更大、应用性更高、鲁棒性更强的诊断参数。
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公开(公告)号：CN118376230A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410460082.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/00 , G01C21/34 , G01C21/16 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06T7/73 , G06T7/66
Abstract: 本发明提供一种基于双目视觉与IMU融合的煤矿巡检机器人建图和定位方法、终端机及可读存储介质，属于移动机器人同步定位技术领域，定义煤矿巡检机器人的功能模块；构建实现煤矿巡检机器人移动定位的地图，将双目相机和IMU模块采集的原始数据传输到工控机中进行预处理，并进行融合优化；进行初始化，构建整体残差方程，通过非线性优化的方法融合滑动窗口内的数据；配置闭环检测模块，利用词袋模型构建关键帧数据库，并将煤矿巡检机器人移动至历史的位置后，再将煤矿巡检机器人当前帧数据与词袋模型中的关键帧数据进行匹配，实现构建的地图形成一个闭环。本发明提高系统定位与建图精度，提升系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118285809A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410325203.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/346 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/126 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供一种基于双导联ECG信号的多特征辅助诊断方法、终端机及可读存储介质，属于互联网医疗领域，构建双导联心率失常辅助诊断系统的功能架构，并提取双导联心率失常辅助诊断系统中的心电信号；利用硬件设备采集心电信号；对心电信号进行预处理；按照预设窗口大小、步长对心电信号进行分割；对分割后的心电信号进行数据归一化处理；取心电信号数据的时间特征、时频特征和空间特征；采用权重加法融合的方式将步骤四中的时间特征、时频特征和空间特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入到SVM分类模型，得出诊断参数。本发明融合了多特征的心电信号，可以得到比单一数据模型信息量更大、应用性更高、鲁棒性更强的诊断参数。
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公开(公告)号：CN116880293A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310892212.4
申请日：2023-07-20
Applicant: 济南大学 , 山东渔夫智能科技有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种基于显式模型预测控制的四足机器人控制方法及控制终端，属于四足机器人智能控制技术领域，所述基于显式模型预测控制的四足机器人控制方法包括如下步骤：步骤一：确定四足机器人的功能模块；p1,......pn表示四足机器人的功能模块，所述四足机器人的基本功能包括行走、奔跑、原地踏步、步态切换、跨越障碍，攀爬楼梯，可选功能包括气体检测、自主导航，远程监控；步骤二：建立四足机器人的优化问题；步骤三：以步骤二的优化问题为基础，建立控制输入的显示函数。本发明交叉融合了运动学理论和最优化理论，采用显式模型预测控制的控制方法，可以有效地解决模型预测控制在线计算量大、实时性低的缺点。
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公开(公告)号：CN116380502A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310362401.0
申请日：2023-04-07
Applicant: 济南大学 , 山东渔夫智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种EPS系统多点同步NVH数据采集布局方法及系统，属于EPS系统的NVH技术领域，步骤一：根据NVH数据确定EPS系统部件在不同时速状态下，测试方式及多点同步测试点位图；步骤二：对NVH数据进行分类，并根据点位分布及分类结果，确定传感器安装规则以及布线方式，采集通道数和数据传输次序；步骤三：以分类后的采集数据作为输入，依照NVH数据反馈调整点位，并选择传感器安装规则以达到采样布局位置。本发明交叉融合了拓扑学与信息论，采取多状态点位分析及反馈优化布局策略，可以满足EPS系统NVH多点位同步采样要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111984919B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010551896.8
申请日：2020-06-16
Applicant: 济南大学
IPC: G06F17/13 , G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种水泥回转窑温度场与物料密度的计算方法及系统，方法包括以下步骤：S1：确定水泥回转窑的状态变量和状态方程及参数；S2：对状态方程进行分析，简化水泥回转窑的机理模型；S3：基于水泥回转窑的机理模型，计算水泥回转窑的温度场和物料密度。本发明基于对水泥回转窑工艺机理及控制需求，结合扩展卡尔曼滤波方法，提出了一种新的基于扩展卡尔曼滤波的水泥回转窑温度场与物料密度的计算方法，能够计算水泥回转窑的温度场和物料密度。
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公开(公告)号：CN114760338B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210358625.X
申请日：2022-04-07
Applicant: 济南大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/02 , G08B21/18 , G08B31/00 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/26 , G06N20/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明提供一种水泥熟料制备过程工艺故障诊断系统及方法，包括：数据源层、数据采集层、数据存储层、服务层和应用层；数据源层用于获取数据；数据存储层用于储存水泥熟料制备过程数据和与水泥熟料制备工艺故障相关联的信息记录表；应用层用于接收用户业务请求，对水泥熟料制备过程数据进行提取并处理，还对处理结果展现；应用层用于对水泥熟料制备过程数据进行提取，并进行实时监测和故障诊断；如监测出故障，则提取故障出现时间，对出现故障时，水泥熟料制备过程数据进行预警；还对水泥熟料制备过程的故障状态通过故障诊断机器学习算法进行分析。方法能够及时，准确、快速排查故障。对故障进行实时的监测，并对可能发生的故障进行了预警。
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公开(公告)号：CN112380738B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011123190.8
申请日：2020-10-20
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供一种水泥回转窑燃烧场重构误差补偿与优化方法、存储介质及系统，首先，采用有限元分析方法对水泥熟料煅烧主要环节的回转窑进行燃烧场重构，建立水泥回转窑的燃烧场有限元模型。其次，针对水泥回转窑燃烧场重构与实际窑内煅烧过程存在的误差，采用数据驱动的思想，提出基于模糊推理系统及深度神经网络的水泥回转窑燃烧场重构误差补偿方法，构建重构误差补偿模型对重构模型获得的温度误差进行补偿校正；最后，采用基于滚动优化思想的重构误差补偿模型在线优化方法，提高重构误差补偿模型的建模精度。本发明能实时分析评估窑内燃烧场状态，并通过仿真数据与实际生产数据实时校正，解决传统回转窑内燃烧场模拟中的效率低和精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN115116076A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210637678.5
申请日：2022-06-08
Applicant: 济南大学
IPC: G06V30/32 , G06V30/19 , G06V30/244 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于笔画提取的字符识别方法，重点解决由Softmax引起的模型扩展问题和计算成本问题。其方法步骤为：对输入图像进行字符定位，利用基于GAN的风格迁移的方法实现字符类型的转换，通过笔画提取的方法获得转换后对应字符图像的所有笔画段集合，最后根据笔画最相似规则实现基于笔画的字符匹配识别。本发明基于图像处理技术，根据字符的笔画结构信息实现字符的识别，提高了字符识别的准确率，并且有效的降低了项目的开发维护成本。
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公开(公告)号：CN113325073A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110498758.2
申请日：2021-05-08
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供一种碳纤维增强树脂基复合材料的结构损伤检测方法，包括如下步骤：获取Lamb对复合材料样本进行激励后的响应信号作为样本信号；利用所述样本信号对机器学习算法进行训练得到损伤判别模型；获取Lamb对待检测复合材料进行激励后的响应信号作为待判别信号；采用所述损伤判别模型与所述待判别信号对所述待检测复合材料的损伤结果进行判别。采用本发明中的方法可以无损伤的对碳纤维增强树脂基复合材料材料进行损伤检测，同时避免了人为主观意识影响，提高了碳纤维增强树脂基复合材料损伤检测的准确性。
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