-
公开(公告)号：CN119391400A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202310819362.2
申请日：2023-07-05
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
Abstract: 本发明属于发光材料制备技术领域，公开了一种基于螺吡喃修饰的金纳米团簇复合材料的制备方法，制备过程包括：利用螺吡喃对牛血清白蛋白进行改性；制备金纳米团簇并用螺吡喃改性的牛血清白蛋白进行包覆即得到基于螺吡喃修饰的金纳米团簇复合材料。本发明首次利用螺吡喃改性的牛血清白蛋白对金纳米团簇进行修饰，通过荧光共振能量转移效应赋予其动态荧光性质以及由于螺吡喃的存在而具有光致变色性能。本发明中螺吡喃修饰的金纳米团簇复合材料的制备工艺简单且重复性好，安全环保，无需使用复杂的仪器设备和操作，制备的金纳米团簇复合材料不仅具有动态荧光性质，而且由于螺吡喃的存在还具有光致变色性能，在信息储存和防伪领域有巨大的应用潜力。
-
公开(公告)号：CN112419258A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011296063.8
申请日：2020-11-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频分割及卷积神经网络的鲁棒环境声音识别方法，该方法首先提出将二次型时频分析算法伪Wigner‑Vile分布应用于环境声音信号的时频表征，通过其可以得到更加直观和合理的时频表征图像；在时频图像基础上，应用伪彩色变换将灰度时频图像转换为伪彩色时频图像，进一步提升了时频表征的鲁棒性；其次，设计了一种基于图像显著性的时频分割算法，利用其对时频图像的环境声音信号分布区域进行提取，从而实现对时频图像噪声的去除；最后，将深度学习应用于环境声音信号识别，构建了一个基于深度卷积神经网络的环境声音信号识别模型，将经过时频分割去噪的伪彩色时频图像输入该模型进行训练和识别，有效提高了识别算法的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN106649933A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610854070.2
申请日：2016-09-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5018 , G06F17/5095 , G06F2217/06 , G06F2217/46
Abstract: 本发明公开了一种基于多点约束的方向性保形拓扑优化设计方法，用于解决现有飞行器结构优化设计方法实用性差的技术问题。技术方案是在现有的飞行器结构基础上引入人工附加弱单元，人工附加弱单元的节点与变形控制区边界上的变形控制点以多点约束相连接，多点约束仅耦合被连接节点在特定保形方向上的自由度，这样只有特定保形方向上的位移传递至人工附加弱单元。以人工附加弱单元的变形能来表征局部区域在特定保形方向上的翘曲变形，同时引入材料用量约束，以结构整体刚度最大化为目标，进行结构拓扑优化。此方法能够以较小的总体刚度损失，抑制结构局部区域受载后在特定保形方向上的翘曲变形，其它方向上无需控制的翘曲变形仍然存在，实用性强。
-
公开(公告)号：CN114863151B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202210279123.8
申请日：2022-03-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊理论的图像降维聚类方法，首先初始化投影矩阵U、隶属度矩阵Y、聚类中心矩阵M、投影后的样本矩阵V及正则化参数λ，然后采用交替优化算法交替更新V、M、Y，重复迭代直到目标函数收敛，实现无监督数据降维。实现了可以同时进行降维和聚类的无监督方法‑模糊主成分降维聚类方法(Fuzzy Principal Component Projection and Clustering，FPCPC)。本发明在一个方法内同时实现图像数据的降维和子空间内的聚类，提高了效率，并减少了图像在降维的过程中类别信息的丢失。
-
公开(公告)号：CN112419258B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011296063.8
申请日：2020-11-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频分割及卷积神经网络的鲁棒环境声音识别方法，该方法首先提出将二次型时频分析算法伪Wigner‑Vile分布应用于环境声音信号的时频表征，通过其可以得到更加直观和合理的时频表征图像；在时频图像基础上，应用伪彩色变换将灰度时频图像转换为伪彩色时频图像，进一步提升了时频表征的鲁棒性；其次，设计了一种基于图像显著性的时频分割算法，利用其对时频图像的环境声音信号分布区域进行提取，从而实现对时频图像噪声的去除；最后，将深度学习应用于环境声音信号识别，构建了一个基于深度卷积神经网络的环境声音信号识别模型，将经过时频分割去噪的伪彩色时频图像输入该模型进行训练和识别，有效提高了识别算法的鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112652326B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202011299987.3
申请日：2020-11-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G10L25/30 , G10L21/0216 , G10L21/0232 , G06F18/24 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于伪彩色时频图像及卷积网络的环境声音识别方法，该方法首先提出了一种基于模态中心频率差分的自适应变分模态分解方法，通过其对环境声音信号进行噪声去除与信号重建，并结合伪Wigner‑Vile算法生成时频图像，该时频表征算法能在降低噪声对时频图像污染的同时有效对非稳态信号进行表征；在时频图像基础上，应用伪彩色变换将灰度时频图像转换为伪彩色时频图像，进一步提升了时频表征的鲁棒特性；针对传统分类器鲁棒性较差的问题，构建了一个基于深度卷积神经网络的环境声音信号识别模型，将伪彩色时频图像输入该模型进行识别，有效提高了算法的识别精度和鲁棒性。
-
-
公开(公告)号：CN111368775A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010173018.7
申请日：2020-03-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部上下文感知的复杂场景密集目标检测方法，使用深度残差网络Res101提取图像的特征，利用特征金字塔网络FPN进一步提取特征并生成感兴趣区域，生成候选区域后，提取候选区域的局部上下文信息，使用特征池化对齐特征，利用全连接层对特征进行分类，生成目标类别及边框。
-
公开(公告)号：CN104765922A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510172114.9
申请日：2015-04-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于保形约束的悬臂梁结构拓扑优化设计方法，用于解决现有悬臂梁结构拓扑优化设计方法精度差的技术问题。技术方案是采用结构应变能物理函数，将悬臂梁结构中局部区域的翘曲变形进行量化。在优化的过程中以该量化的应变能数值为约束，给定约束上界，用伴随法求得该应变能约束函数的灵敏度，同时引入材料用量约束，以悬臂梁结构整体刚度为目标函数，进行结构拓扑优化得到设计结果。该方法能够有效抑制悬臂梁结构中局部区域受载后的自身形变，同时维持该区域的刚体位移形式，实现保形设计效果。优化设计结果表明，在相同的40％材料使用用量情况下，本发明方法保形约束的悬臂梁结构局部区域的变形能下降为背景技术方法的0.2％。
-
公开(公告)号：CN114863151A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210279123.8
申请日：2022-03-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/77 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊理论的图像降维聚类方法，首先初始化投影矩阵U、隶属度矩阵Y、聚类中心矩阵M、投影后的样本矩阵V及正则化参数λ，然后采用交替优化算法交替更新V、M、Y，重复迭代直到目标函数收敛，实现无监督数据降维。实现了可以同时进行降维和聚类的无监督方法‑模糊主成分降维聚类方法(Fuzzy Principal Component Projection and Clustering，FPCPC)。本发明在一个方法内同时实现图像数据的降维和子空间内的聚类，提高了效率，并减少了图像在降维的过程中类别信息的丢失。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.026 seconds)
