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公开(公告)号：CN117670792A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311364463.1
申请日：2023-10-19
Applicant: 西安交通大学口腔医院 , 西安交通大学
IPC: G06T7/00 , A61B6/51 , A61B6/00 , G06T7/70 , G06T7/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/54 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于SataNet的头颅侧位片自动定点及测量方法和相关装置，包括：对目标样本的头颅侧位片影像进行标记；将标记处理后的目标样本的头颅侧位片影像输入预先构建的头颅侧位片自动定点及测量模型，输出头颅侧位片的相关解剖结构位点数据；其中，所述预先构建的头颅侧位片自动定点及测量模型为通过基于结合结构感知和纹理感知的CNN网络SaTaNet构建的头颅侧位片自动定点及测量模型。本发明建立模型的平均径向误差及成功检出率均优于既往模型，已达到了良好的定点测量效果。本发明建立模型的预测准确率、精确度、回召率及F1值提示其具有良好的临床适用性。
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公开(公告)号：CN119784158A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411941112.7
申请日：2024-12-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于故障树的推力轴承失效模式风险评估方法及系统，首先，通过引入反馈环节的方式建立考虑失效关联性的推力轴承故障树，理清各失效模式的发生脉络，并对推力轴承失效底事件进行相对概率赋值；其次，基于故障树与底事件相对概率完成推力轴承失效模式的相对频度表征，考虑系统影响、失效恶化与失效扩散性质对推力轴承失效模式严酷度进行分层评估表征，通过可检测手段分析进行推力轴承失效模式的可检度指标表征；最后联合三项指标计算推力轴承综合风险优先系数，对推力轴承失效模式进行综合风险评估排序。本发明方法不依赖故障数据数量，实现综合失效模式耦合推理，为大型推力轴承的安全性评估与设计、维护决策提供依据。
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公开(公告)号：CN118918440A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411045858.X
申请日：2024-07-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种残缺磨粒类型迁移辨识方法及相关设备，基于磨粒综合特征提取器，建立改进域适应驱动的残缺磨粒图像迁移学习模型，结合空间、通道注意力机制建立残缺磨粒多元特征筛选与融合策略，进而构建多通道特征的残缺磨粒类型智能辨识模型，利用残缺磨粒类型智能辨识模型实现对残缺磨粒的辨识，通过引入完整磨粒图像数据集，引导模型提取残缺磨粒图像的有效辨识特征，建立一种面向残缺磨粒图像的迁移学习模型，提高了模型对残缺磨粒图像的特征提取能力；从空间和通道两个维度对磨粒的多元特征进行加权，面向磨粒的多通道特征图设计分类器，增强了模型对残缺磨粒图像的辨识能力，解决了残缺磨粒图像不完整、显著辨识特征缺失导致磨粒辨识精度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117115525A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311042942.1
申请日：2023-08-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/40 , G06V20/52
Abstract: 本发明公开了一种基于磨粒特征优选的磨损状态精准辨识方法，通过运动磨粒图像分析仪获取装备运行过程中磨粒特征构建初始样本，包括磨粒数量、尺寸、浓度、类型等多维特征；协同磨粒特征关注度和相关系数剔除具有高共线性的特征；以聚类分箱的方式构建磨粒特征隶属判别方法，将原始磨粒特征划分为若干磨粒子特征；以样本平均不纯度评价磨粒特征重要性来实现磨粒特征优选，并利用优选后的磨粒特征进行机械装备磨损状态评估。本发明以随机森林模型架构为基础，通过嵌入磨粒特征预选模块、密集化模块和分类模块建立了机械装备磨损状态辨识模型，解决了目前磨损状态评估中由于磨粒特征选择不合理导致辨识精度低的问题。
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公开(公告)号：CN116566442A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310423902.5
申请日：2023-04-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0404 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种MIMO系统中最佳天线间距的计算方法及系统，方法包括以下步骤：在随机几何信道模型下，建立信道矩阵和天线矢量矩阵、多径簇环境矩阵的关系；建立发端天线矢量矩阵和离去角、发送天线间距的关系；建立收端天线矢量矩阵和到达角、接收天线间距的关系；MIMO系统中，综合考量信道矩阵的条件数和矩阵的奇异值的平方和作为优化目标，设定为全向天线情况下，计算求解最优的天线间距，得到最好的MIMO信道；将问题分为发送天线数量等于环境簇数量、发送天线数量大于环境簇数量、发送天线数量小于环境簇数量三种情况求解，得到对应三种情况下的最佳天线间距；定量的分析了天线矢量矩阵对信道矩阵条件数的影响，给出了最佳的天线间距。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111581396B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010373498.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征融合与依存句法的事件图谱构建系统及方法，通过利用多维特征融合的事件抽取、事件修正与对齐、基于增强结构化事件的关系抽取、基于依存句法与图注意力网络的因果关系抽取、事件图谱生成模块的联合学习，实现了基于多维特征融合与依存句法的事件图谱构建方法。本发明通过增强的结构化事件的五元组信息、四个维度的事件间关系构建事件图谱，克服了现有技术中事件表示简单且依赖NLP工具、事件关系单一、未同时考虑事件与事件间关系对事件图谱构建的影响的缺陷。本发明提出的事件图谱构建方法，依据下游任务不同，可以将四种维度的事件间关系任意组合，学习事件图谱的结构特性与潜在的知识联系，从而辅助下游应用。
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公开(公告)号：CN115356446A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211011657.9
申请日：2022-08-23
Applicant: 西安交通大学 , 哈尔滨锅炉厂有限责任公司
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种超临界CO2循环受热面缓蚀与氧化膜剥落监测装置及方法，发生氧化皮剥落的地方对工质进行取样，经过减压阀和冷却器变为低温低压工质后，通过气体分析仪监测二氧化碳、一氧化碳和氧气的浓度并显示在电脑主机上。主机将监测结果与预实验得到的一氧化碳浓度阈值进行比较，在一氧化碳浓度发生异常时向机组人员发出警报。本监测装置利用了氧化皮开裂、剥落时一氧化碳浓度上升这一机理，相比于监测工质温度等方法，本发明精确可靠，反应时间短，对不同的监测地点进行监测，可以准确判断出氧化皮剥落的位置。并且监测设备成熟，监测成本低，适用于不同压力的超临界二氧化碳系统。
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公开(公告)号：CN114972436A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210662548.7
申请日：2022-06-13
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空域联合信息的运动磨粒检测跟踪方法及系统，结合磨粒运动的时序信息建立基于自适应高斯混合模型和三帧差法的磨粒粗略检测模型，通过三帧差法消除成像环境亮度突变导致的磨粒误检测，实现磨粒的粗略检测；基于DRLSE模型建立磨粒精准边界搜索模型，逐次迭代搜索磨粒的精确边缘，提高磨粒区域检测的准确性；基于卡尔曼滤波模型构建运动磨粒跟踪模型，利用预测磨粒与跟踪磨粒的IOU相似度和形状相似度作为磨粒匹配相似度，通过模型迭代更新实现浓度大、速度快环境下的运动磨粒准确跟踪，显著提高了磨粒检测和跟踪结果的准确率，为机械设备运行状态实时监测奠定了基础。
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公开(公告)号：CN112816445A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011640029.8
申请日：2020-12-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N21/63
Abstract: 一种基于量子点的纤维增强复合材料界面损伤检测方法，先在增强纤维表面均匀分布并固定量子点，形成量子点界面层；将具有量子点界面层的增强纤维与基质结合制备具有量子点界面层的纤维增强复合材料；通过具有光致发光光谱检测功能的仪器，扫描获得具有量子点界面层的纤维增强复合材料不同位置的光致发光光谱，确定出基准光谱区域；当具有量子点界面层的纤维增强复合材料发生界面损伤，再次通过具有光致发光光谱检测功能的仪器扫描，检测得到损伤位置的光致发光光谱，从而确定了发生界面损伤的位置；并且损伤位置的光致发光光谱、基准光谱区域的偏移程度与界面损伤程度成正比；本发明可实现对纤维增强复合材料界面处细微损伤的检测，且不影响纤维增强复合材料本身机械性能，具有操作简单，检测准确度高、成本低适用性广的优点。
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公开(公告)号：CN110263192B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910489382.1
申请日：2019-06-06
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于条件生成对抗网络的磨粒形貌数据库创建方法，将三维磨粒图像经深度映射后成为二维图像，并将这些二维图像作为训练样本中的输出目标图像；根据真实磨粒图像进行磨粒模型构造，主要包括磨粒轮廓、磨粒颜色填充以及表面纹理代表符号，将构造好的磨粒模型作为CGAN训练样本的输入图像；将成对的输入图像与目标图像作为CGAN的样本输入网络进行训练，进而CGAN会产生一个用于扩充样本的生成器；最后利用输入图像作为输入进行网络的测试，利用判别器统计生成图像与目标图像的误差，最终用于判别图像是目标图像还是生成图像；本发明提高损失函数评价的有效性的同时，也提高了网络输出图像的准确性，使网络输出的图像与真实图像具有很高的相似度。
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