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公开(公告)号：CN113822415B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110985511.3
申请日：2021-08-26
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种室内位置的反向传播神经网络概率密度预测方法，首先选取多层室内结构的正方形测试区域作为试验场地，以矩形网格形式共选取n*n个标准参考点，在试验场地的四角分别设置RSSI信号发射器，将选取的标准参考点测得的RSSI值和角度值两类数据汇总到同一标准数据集；将测得的标准数据集进行归一化处理；将处理后的标准数据集按照7:3划分为训练集和测试集；改进并分析传统的反向传播神经网络模型，最终得到改进后的BPNN模型；最后得到参考标准点的累积误差分布函数和概率密度函数。本发明解决了不同环境下的室内位置数据存在的分布情况模拟不好及其概率计算误差较大的问题，提高了室内定位精度。
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公开(公告)号：CN116434776A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310375805.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 西安理工大学
IPC: G10L25/51 , G01M17/08 , G06F18/2411 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了基于声音信号的铁路转辙机多噪声鲁棒诊断方法，在转辙机附近放置声音传感器，收集不同运行状态下的声音信号；对声音信号进行通道分离；收集各种声音信号，以最长的信号为标准，对短的信号进行补零，统一长度；随后将噪声数据集随机叠加到声音信号上，完成加噪过程；将加噪处理后的声音信号根据振幅将其标准化到0‑255之间，根据时间序列转化为灰度图像；将传统的卷积神经网络进行改进，并在卷积池化层后加入注意力机制；将图像信号输入到对应的神经网络通道中，经过训练最终得到一个高精准度的故障分类模型。本发明充分挖掘声音信号中的信息，并具有优秀的鲁棒性，提高了故障分类的精准度。
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公开(公告)号：CN113837002A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110950739.9
申请日：2021-08-18
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，具体为：读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；对正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取。
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公开(公告)号：CN115358274A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211046543.8
申请日：2022-08-30
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DCGAN‑CNN的故障分类方法，首先使用小波变换对故障信号提取时频特征信息，构成新的特征故障数据集；然后基于卷积网络构建生成器和判别器；将特征故障数据集输入到DCGAN网络模型中进行训练，当训练结束后生成合成故障数据样本；将合成故障数据样本添加到特征故障数据集中，并划分训练集和测试集；基于CNN构建分类器，使用训练集对网络进行训练得到CNN分类模型；使用测试集对分类模型测试，并通过准确率、精准率、召回率以及F1‑Score评价指标进行模型评估。本发明通过小波变换结合DCGAN进行数据增强来提高数据不平衡下的故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN113670142A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110788113.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种迫击炮弹药防重装检测系统，包括固定在迫击炮炮筒口的红外对管、安装在迫击炮炮筒外侧的声音传感器、固定在迫击炮底座下的压力传感器，迫击炮炮筒外壁上还设置有振动传感器以及单片机，单片机上固定有LCD屏，红外对管、声音传感器、压力传感器、振动传感器以及LCD屏均与单片机通过导线电连接传递信息。本发明的一种迫击炮弹药防重装检测系统，解决了现有技术中存在的操作人员不能准确的掌握此时炮筒内的状态造成的隐患，有效提高迫击炮的安全性，为工作人员提供了安全保障。本发明还公开了一种迫击炮弹药防重装检测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113670142B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110788113.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种迫击炮弹药防重装检测系统，包括固定在迫击炮炮筒口的红外对管、安装在迫击炮炮筒外侧的声音传感器、固定在迫击炮底座下的压力传感器，迫击炮炮筒外壁上还设置有振动传感器以及单片机，单片机上固定有LCD屏，红外对管、声音传感器、压力传感器、振动传感器以及LCD屏均与单片机通过导线电连接传递信息。本发明的一种迫击炮弹药防重装检测系统，解决了现有技术中存在的操作人员不能准确的掌握此时炮筒内的状态造成的隐患，有效提高迫击炮的安全性，为工作人员提供了安全保障。本发明还公开了一种迫击炮弹药防重装检测方法。
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公开(公告)号：CN113837002B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110950739.9
申请日：2021-08-18
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/2135 , G06F18/2111 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06N3/0475 , G06N3/049 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于改进TimeGan模型的小样本数据故障诊断方法，具体为：读取原始数据，将原始数据分类为正常数据和故障数据；对正常数据、故障数据进行预处理，得到深度学习训练所需的故障数据样本和正常数据样本；对TimeGan进行对抗训练，得到训练好的TimeGan模型；利用训练好的TimeGan模型进行扩充数据，得到合成的故障数据样本，将合成的故障数据样本、故障数据样本和正常数据样本合并，得到数据集；按照指定比例先将数据集划分为训练集和测试集，之后再对训练集和测试集中的每个数据样本进行归一化处理，最后对训练集和测试集中的每个数据样本进行Harr小波特征提取和时域统计参量特征提取。
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公开(公告)号：CN115345222A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210890941.1
申请日：2022-07-27
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TimeGAN模型的故障分类方法，首先将原始的故障数据进行基于统计方法的特征提取，即提取统计特征代表原有的数据作为特征矢量；TimeGAN模型构建，然后对TimeGAN模型对抗训练，将TimeGAN生成故障的特征样本与原始故障的特征样本进行合并组成新的数据集，并划分训练集和测试集；将训练集输入到XGBoost模型进行迭代训练，估计模型中的参数，使模型能够进行后续分类任务；最后使用训练好的分类模型在测试集上测试，以评估模型的分类性能。本发明提高故障分类的效果，为故障诊断提供可靠保障。
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公开(公告)号：CN113822415A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110985511.3
申请日：2021-08-26
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种室内位置的反向传播神经网络概率密度预测方法，首先选取多层室内结构的正方形测试区域作为试验场地，以矩形网格形式共选取n*n个标准参考点，在试验场地的四角分别设置RSSI信号发射器，将选取的标准参考点测得的RSSI值和角度值两类数据汇总到同一标准数据集；将测得的标准数据集进行归一化处理；将处理后的标准数据集按照7:3划分为训练集和测试集；改进并分析传统的反向传播神经网络模型，最终得到改进后的BPNN模型；最后得到参考标准点的累积误差分布函数和概率密度函数。本发明解决了不同环境下的室内位置数据存在的分布情况模拟不好及其概率计算误差较大的问题，提高了室内定位精度。
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公开(公告)号：CN113626601A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110949647.9
申请日：2021-08-18
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种跨域文本分类方法，具体包括如下步骤：步骤1，获取文本信息中的词向量；步骤2，从步骤1获取的词向量中任意选取其中两个词向量，计算两个词向量之间的余弦值，利用余弦值衡量两个词向量间的相似度，并创建相似度矩阵；步骤3，对步骤2所得的相似度矩阵进行降维；步骤4，对步骤3降维后的矩阵进行聚类操作，实现文本分类。采用本发明提供的分类方法，能够提高文本中相关词语的查找率。
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