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公开(公告)号：CN116051911B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310321029.9
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/764 , G01M13/045 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/77
Abstract: 本发明公布了一种基于不确定性学习的小样本轴承振动图像数据故障诊断方法，属于工业故障诊断领域。本发明首先构造基于N‑way K‑shot的小样本数据集，生成基于任意不确定性分析后的原型，计算原型‑查询对的概率相似度，构造基于可微优化的图像分类器。采用本发明可以对工业小样本下轴承振动故障图像数据进行不确定性分析并快速建立量化模型，计算周期短以及可移植性高。可适应不同工况下的稀疏异构工业信号，并对其精准预测故障类型。
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公开(公告)号：CN113796874A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111373209.9
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京大学
IPC: A61B5/372
Abstract: 本发明公布了一种基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析方法，利用采集到的多元脑电信号，建立基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析模型，实现对脑电数据的分析与识别；包括：利用CP张量分解方法，构建基于多元脑电数据的张量分解模型，作为多元脑电数据识别分析模型；建立用于建模的脑电信号数据的分类类别信息约束项，即标签矩阵；利用多元脑电数据识别分析模型进行个体脑电信号数据的分类识别。采用本发明提供的技术方案，有助于实现对脑电数据分类类别的识别分析，提升数据识别的准确性，为远程个体数据的分析识别提供启发式的辅助，能够为个体提供切身的便利与帮助。
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公开(公告)号：CN113312993A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110539555.3
申请日：2021-05-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于PSPNet的遥感数据土地覆盖分类方法，采用多尺度融合分割模块构造多尺度特征，对土地覆盖类型进行分析，快速建立辨识模型，通过自适应损失算法，弥补样本稀疏类别不平衡造成的信息损失，自适应样本权重，采用预训练网络迁移的方法，通过图像数据库丰富样本多样性，实现对不同类型雷达遥感图像的辨识分割，其算法复杂度低，计算周期短，可适应样本稀疏不平衡下的遥感图像，并对其像素点进行精准语义分割，将土地图片进行区域类型分类，在图像处理领域具有普适性和高可移植性。
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公开(公告)号：CN107122520B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201710188585.8
申请日：2017-03-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/08
Abstract: 本发明公布了一种基于时空动态耦合的三维温度传感数据分析方法，利用反映传热机理的温度场物理模型与基于时空相关性的统计模型，建立混合效应模型，对三维温度传感数据进行分析，获得时空三维温度场中任一空间位置的动态温度值，即任一空间位置或任一时刻的温度值。通过本发明所提供的技术方案，将反映传热机理的温度场物理模型与基于时空相关性的统计模型相结合，建立混合效应模型，实现对三维动态温度场的估计，为温度场的实时监控提供准确、全面的信息，有助于实现温度场中传感器的最优配置，达到降低成本、节约能源的效果。
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公开(公告)号：CN108376186B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810042592.1
申请日：2018-01-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/08 , G06F17/18
Abstract: 本发明公布了一种基于迁移学习的仓储三维粮食温度场估计方法，建立热力学模型与迁移学习模型相结合的混合效应模型框架，将三维粮食温度场在时空点(s,t)的温度值ym(s,t)表示为温度场的全局温度变化项、温度场的局部温度变化项、和由随机或不可控因素引起的噪声项的加和，通过热力学模型描述和估计粮食温度场的全局变化，通过通过多任务学习和自相关时间序列方法相结合建立时空温度场的迁移学习模型描述和估计粮食温度场的局部变化，实现对仓储三维粮食温度场的准确估计，由此获得仓储粮食温度。本发明能够解决传感器数据不足、观测数据部分缺失无法获得精准粮食温度场信息的问题，得到粮食温度场全面而准确的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110444298A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910588107.5
申请日：2019-07-02
Applicant: 北京大学
IPC: G16H50/80
Abstract: 本发明公布了一种基于高斯过程模型的流感预测建模方法及装置，融合每周平均气温、气压、降雨量、相对湿度、最大温差和日照时间等多种气象数据来创建流感预测模型预测流感，较好地反映气象因素，特别是气压和日照时间对流感爆发的显著影响，能够解决现有的流感监测方法导致的滞后性以及流感预测技术大多没有考虑对流感传播具有重要影响的因素的气象因子纳入模型的问题，流感预测的准确性大大提高，能很好地拟合流感发病数的变化趋势，并能准确地预测流感的爆发趋势。
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公开(公告)号：CN106500903B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201610831861.3
申请日：2016-09-19
Applicant: 北京大学
IPC: G01L5/24
Abstract: 本发明公布了一种特殊扣拧接质量的监测方法，属于质量工程领域，涉及钢管连接特殊扣质量监测方法。所述方法基于特殊扣的扭矩信号，构建两相状态空间模型；再采用两阶段递归的粒子滤波方法求解两相状态空间模型，得到台肩点位置。在第一阶段粒子滤波估计中，提出分层抽样和低方差采样的结合采样方法；由此提供自动化、精准化的特殊扣拧接的质量监测。本发明能够提高扭矩信号中台肩点检测的准确率，加快特殊扣拧接质量监测自动化进程，节省人工观察台肩点位置的劳动成本，同时降低质量监测的假报警率和废品流出率。本发明能够解决特殊扣拧接过程中质量监测容易出现假报警、废品外流等难题。
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公开(公告)号：CN117874628B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410147910.6
申请日：2024-02-02
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F17/16 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于多源传感信息融合的飞机超限识别方法，利用飞机飞行过程中的传感器数据，建立基于张量分解的多源传感数据分析模型，实现对飞行超限事件的异常识别；包括：利用CP张量分解方法，构建基于多源传感飞行数据的张量分解模型；分别融合飞机传感器分布位置信息、飞机降落机场信息及飞行传感数据传感时域特征作为飞机分类类别信息约束项，进一步提升飞行超限识别的准确性及普遍适用性。采用本发明提供的技术方案，可实现对飞行过程中超限事件的精准识别，有助于提高飞行品质，降低飞行风险。
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公开(公告)号：CN114740726B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210437384.8
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公布了一种基于深度最优特征传输的工业过程小样本故障诊断方法，构建基于域适配的缩小源域和目标域深度适配网络，对工业小样本故障数据进行分析并快速建立基于深度最优特征传输的工业小样本故障诊断量化模型；根据历史故障适配任务构造故障适配任务集合；将故障适配任务集合在嵌入空间进行表征；对嵌入空间学习到的范式进行模型辨识与参数估计，更新模型传输深度最优特征，从而获得未知故障任务下的故障分类结果。本发明可对不同工况下的稀疏异构工业信号精准地预测故障类型，算法复杂度低，计算周期短，可移植性高。
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公开(公告)号：CN114970674A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210413557.2
申请日：2022-04-15
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于关联度对齐的时序数据概念漂移适配方法，对分布不同的时序数据进行分析并快速建立量化模型，从数据分布对齐角度构建基于关联度匹配的时序预测，从损失函数可微分角度设计蒙特卡洛求解参数，可对不同工况下的不确定时序信号精准地预测。本发明复杂度低，计算周期短以及可移植性高。且利用全面分析时序信号所含信息，为不确定环境下存在概念漂移下系统的安全和维护提供科学分析依据，提高网络对未来复杂时刻的预测能力。通过动态参数寻优网络，弥补专家经验的缺失，鲁棒性强，短时间内实现未来数据的预测，降低概念漂移造成的社会危害。
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