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公开(公告)号：CN118821068A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410900103.7
申请日：2024-07-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及化工加注过程温度建模领域，特别涉及一种基于自适应随机变分贝叶斯的低温推进剂加注过程温度模型建立方法。包括：采集低温推进剂加注系统的加注流量以及温度；建立NARX有源非线性自回归模型；以自适应随机变分贝叶斯算法优化NARX有源非线性自回归模型。本发明采用自适应随机变分贝叶斯方法，解决大规模数据下的非线性模型辨识问题。与传统变分贝叶斯方法相比，所用方法通过使用比例采样的梯度计算方式，大大减小了计算量；与随机变分贝叶斯方法相比，本发明所用方法通过平滑梯度和自适应学习率，在保持计算复杂度优势的同时，加快了收敛速度，也即时间减少。
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公开(公告)号：CN113688848A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111005325.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及基于分数阶傅里叶变换的早期胃癌目标特征提取系统，属于数字图像处理领域。首先对原始数据进行数据扩增预处理，并采用中值滤波进行降噪。在特征提取方面，采用分数阶傅里叶变换分别对两个数据集进行处理，针对相位和幅值反映图像信息能力的不同，提取相位信息熵表示癌症病灶区域的纹理复杂程度，通过对相位信息进行逆分数阶傅里叶变换后得到保留更深层次的相位特征信息的重构相位图像，再对其进行分数阶傅里叶变换后得到重构相位。然后将高频部分幅值放大，使得重构相位与重构幅值信息进行融合，最终经过逆分数阶傅里叶变换得到更多纹理细节和边缘信息的胃癌特征图像，为早期胃癌的诊断检测提供基础保障。
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公开(公告)号：CN113688848B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202111005325.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及基于分数阶傅里叶变换的早期胃癌目标特征提取系统，属于数字图像处理领域。首先对原始数据进行数据扩增预处理，并采用中值滤波进行降噪。在特征提取方面，采用分数阶傅里叶变换分别对两个数据集进行处理，针对相位和幅值反映图像信息能力的不同，提取相位信息熵表示癌症病灶区域的纹理复杂程度，通过对相位信息进行逆分数阶傅里叶变换后得到保留更深层次的相位特征信息的重构相位图像，再对其进行分数阶傅里叶变换后得到重构相位。然后将高频部分幅值放大，使得重构相位与重构幅值信息进行融合，最终经过逆分数阶傅里叶变换得到更多纹理细节和边缘信息的胃癌特征图像，为早期胃癌的诊断检测提供基础保障。
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公开(公告)号：CN108520301A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810343086.6
申请日：2018-04-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络的电路间歇故障诊断方法。具体方法步骤如下：(1)利用电路故障诊断平台获得系统在不同运行状态下的时域监测信号，包括正常、间歇故障和永久故障数据；(2)采集的数据集分批次形成样本数据，样本采集点数相同，对样本数据进行[0,1]归一化并分为训练集和测试集；(3)建立一个多隐含层的DBN模型，由受限玻尔茨曼机(RBM)逐层叠加生成模型，根据样本维数确定DBN模型的输入节点数，用训练集无监督训练DBN模型；(4)根据故障类别确定DBN模型输出层节点数，用BP算法对DBN模型的权重进行反向微调；(5)利用训练好的DBN模型对测试集或待诊断数据进行间歇故障诊断。本发明能够有效地诊断电路系统中的间歇故障。
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