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公开(公告)号：CN109060332A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810915990.X
申请日：2018-08-13
Applicant: 重庆工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协同过滤融合进行声波信号分析的机械设备诊断法，包括四个部分，信号采集、特征提取、状态识别和诊断决策，所述信号采集通过协同过滤融合进行采集；特征提取，将采集到的信号进行分类处理、加工，获得能表征设备特征的过程；状态识别，将经信号处理后获得的声波信号的特征参数；诊断决策，根据对设备状态的判断，决定采取的决策和措施，同时根据当前信号预测设备状态可能发展的趋势，进行趋势分析，做出决策。利用声波诊断电气设备运行状态是一种非接触式的监测方法，能够在不影响电气设备正常运行的情况下，准确反映其运行状态，可用于变压器、断路器和互感器等电气设备，有效期对GIS的故障诊断更为有效。
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公开(公告)号：CN109166281A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811167665.6
申请日：2018-10-08
Applicant: 重庆工商大学
IPC: G08B21/12
Abstract: 本发明公开了一种深度信念网络的印染车间VOCs监测预警系统，包括分组监测机构、网络学习机构以及预警机构，将印染车间等面积的分为多个监测区域；所述分组监测机构设置有多组，每个所述印染车间的监测区域内有一组分组监测机构；分组监测机构包括气体检测仪和单片机，网络学习机构包括CPU、深度信念网络和蓝牙模块，预警机构包括蓝牙配对模块、控制器和报警器。本发明通过CPU和深度信念网络设置，对多组分组监测机构得到的VOCs数据进行训练和学习，得到深度信念网络模型，从而在后续的监测过程中，只要得到任意一个气体检测仪测得的VOCs数据，即可通过深度信念网络模型得到对应的准确的高排量的印染机器，实用性很强，非常值得推广。
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公开(公告)号：CN109044339A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810916000.4
申请日：2018-08-13
Applicant: 重庆工商大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00 , G06N3/04
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04012 , A61B5/7235 , A61B5/7264 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种极限卷积神经网络的ECG信号诊断方法，包括以下步骤：S1、数据处理阶段：数据源自MIT/BIH的数据库中，构建3层结构的卷积神经网络；S2、特征处理阶段：利用卷积神经网络对数据库中的ECG波形进行特征提取；S3、参数输入阶段：将卷积神经网络的特征输出参数输入到极限学习机中；S3、训练学习阶段：训练极限学习机的参数，将数据库中的ECG波形的样本数据进行网络训练；S5、信号诊断阶段：通过训练好的极限学习机对ECG信号进行诊断。本发明达到对ECG信号进行诊断的目的，取消了人为监测信号对ECG进行诊断的形式，采用神经网络的方式进行信号诊断，效果特别好，十分值得推广。
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公开(公告)号：CN109239309A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810916824.1
申请日：2018-08-13
Applicant: 重庆工商大学
Abstract: 本发明公开了一种GIS和深度学习相结合的预测土壤侵蚀模数方法，包括以下步骤：a、将土壤区域成像深度划分为多个深度段；b、读入一个深度段的预测土壤侵蚀模数；c、输入深度段的坐标以及偏移距参数；d、针对当前深度段中的一个深度进行计算土壤侵蚀模数；e、基于当前深度的土壤侵蚀模数进行积分，从而得到当前深度的成像结果；f、对当前深度段中的其他深度执行步骤d和e，从而获得偏移距当前深度段的成像结果；g、对其他深度段执行c和f，从而获得其他深度段的成像结果；h、对其他深度段执行步骤b至g，从而最终形成土壤区域的成像。便于管理者有针对性地进行水土流失治理，利于提高水土保持措施空间布置的合理性。
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