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公开(公告)号：CN114799561A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210513003.X
申请日：2022-05-12
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明提供一种基于案例推理和模型推理的激光切割工艺参数优化方法，该方法在输入当前切割任务后，先利用案例推理模块判断当前切割任务是否存在现有工艺参数案例库中，如不存在，根据现有工艺参数案例库和当前切割任务，利用模型推理模块预测出与当前切割任务相匹配的工艺参数；最后根据实际切割情况微调所得工艺参数，并将满足切割效果的工艺参数新增至现有工艺参数案例库中。其效果是：该方法可以基于生成对抗网络对激光切割工艺参数的小样本数据进行扩充，然后再利用扩充后的样本数据训练预测模型，使得模型推理具有更好的准确性和泛化性，从而更加精确快速的确定工艺参数，减少切割实验的次数及成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114241245A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111587100.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明涉及图像分类技术领域，具体公开了一种基于残差胶囊神经网络的图像分类系统，搭载有残差胶囊神经网络，该网络包括第一、第二、第三残差胶囊模块，数字胶囊层；第一残差胶囊模块包括第一残差卷积子网和第一初始胶囊层，第二残差胶囊模块包括第二残差卷积子网和第二初始胶囊层，第三残差胶囊模块包括第三残差卷积子网和第三初始胶囊层。本发明基于残差学习的思想，通过多级残差胶囊模块串联的方式实现了多级信息复用，解决了网络加深之后梯度消失的问题，并且引入了空洞卷积，有助于提取更多的特征；运用转置卷积构建重构网络，在降低网络参数量的同时提升了网络性能；基于忆阻交叉阵列实现胶囊网络的硬件部署，以解决计算量大的问题。
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公开(公告)号：CN115082353B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210845156.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 西南大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T5/77 , G06T5/90 , G06V10/46 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像复原技术领域，具体公开了一种基于多流聚合双注意力稠密连接网络的图像复原方法，使用同一种网络模型同时处理图像去雨、图像去雾、低照度增强三个任务。首先，为了充分提取图像上下文信息，本方法设计了多流细节上下文聚合模块，利用不同等级的感受野提取多级结构化、互补化的高阶抽象特征。然后，为了增强信息流在深层网络中的传递，同时缓解梯度消失问题，本方法引入了稠密连接模块，实现多级特征信息跨模块的融合及复用。接着，由极化自注意力模块及监督校准模块组成的双注意力模块依次从通道维度、空间维度中对关键特征进行深入调整。其效果是，在图像去雨、图像去雾、低照度图像复原任务中表现出了具有竞争力的结果。
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公开(公告)号：CN114241245B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111587100.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 西南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像分类技术领域，具体公开了一种基于残差胶囊神经网络的图像分类系统，搭载有残差胶囊神经网络，该网络包括第一、第二、第三残差胶囊模块，数字胶囊层；第一残差胶囊模块包括第一残差卷积子网和第一初始胶囊层，第二残差胶囊模块包括第二残差卷积子网和第二初始胶囊层，第三残差胶囊模块包括第三残差卷积子网和第三初始胶囊层。本发明基于残差学习的思想，通过多级残差胶囊模块串联的方式实现了多级信息复用，解决了网络加深之后梯度消失的问题，并且引入了空洞卷积，有助于提取更多的特征；运用转置卷积构建重构网络，在降低网络参数量的同时提升了网络性能；基于忆阻交叉阵列实现胶囊网络的硬件部署，以解决计算量大的问题。
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公开(公告)号：CN116826503A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310444026.4
申请日：2023-04-24
Applicant: 西南大学 , 东莞市三航军民融合创新研究院
IPC: H01S3/1118 , H01S3/113 , H01S3/131
Abstract: 本申请提供一种全固态调Q激光产生装置和方法。该装置包括：泵浦源，用于发射泵浦激光；母谐振腔，用于根据所述激光增益介质的主发射峰波长和可饱和吸收体的工作波长实现波长位于主发射峰的调Q激光的振荡和输出；子谐振腔，用于根据所述激光增益介质的非主发射峰波长实现波长位于非主发射峰的调Q激光的振荡和输出。本申请通过母谐振腔产生位于1μm常见波长的调Q激光，通过子谐振腔可产生其他波段的调Q激光；子谐振腔可追随母谐振腔输出调Q激光的状态以实现输出调Q激光，从而使得子谐振腔不需要可饱和吸收体就可实现输出调Q激光的目的。
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公开(公告)号：CN115082353A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210845156.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明涉及图像复原技术领域，具体公开了一种基于多流聚合双注意力稠密连接网络的图像复原方法，使用同一种网络模型同时处理图像去雨、图像去雾、低照度增强三个任务。首先，为了充分提取图像上下文信息，本方法设计了多流细节上下文聚合模块，利用不同等级的感受野提取多级结构化、互补化的高阶抽象特征。然后，为了增强信息流在深层网络中的传递，同时缓解梯度消失问题，本方法引入了稠密连接模块，实现多级特征信息跨模块的融合及复用。接着，由极化自注意力模块及监督校准模块组成的双注意力模块依次从通道维度、空间维度中对关键特征进行深入调整。其效果是，在图像去雨、图像去雾、低照度图像复原任务中表现出了具有竞争力的结果。
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