公开(公告)号：CN112733900B

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202011617869.2

申请日：2020-12-31

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 何雨晨 ,  陈文秋 ,  杨国田 ,  王孝伟

IPC: G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的锅炉燃烧状态稳定性判断方法，利用深度卷积神经网络对与目标域关联度较大的源域进行训练，获得相应特征提取器，利用迁移学习将训练好的特征提取器的网络参数训练目标域，得到锅炉燃烧状态判断特征，构造SVM分类器，实现对锅炉燃烧稳定性判别。同时，利用截断奇异值矩阵分解算法（TSVD）对深度卷积神经网络卷积层进行优化改进，能够大幅度减少了网络参数，提高卷积层的泛化性，降低计算量和计算时间。

公开(公告)号：CN105678376A

公开(公告)日：2016-06-15

申请号：CN201511031341.6

申请日：2015-12-31

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 苏曼 ,  杜蕙 ,  严国栋 ,  陈文秋 ,  杨国田

IPC: G06M1/27

CPC classification number: G06M1/27

Abstract: 本发明公开了属于数字显示技术领域的一种基于DTMF的室内人数显示系统。该显示系统以双音多频DTMF通信为核心，包括信号发生与接收两部分，两部分通过声波或无线数据传输，实现了对室内人数的精确统计；本发明安装使用后，当有人进入室内坐下或离开时，触动DTMF发声模块，扬声器发声。接收装置接收声音信号，经拾取放大后由DTMF解码模块解码，微处理器进行数据处理后显示屏显示人数。本发明通过椅子的使用数量来反映实际人数，巧妙地避开了原有计数方式的缺点。结构简单，造价低廉，误差小，计数精确；方法简单，无须同学配合。

公开(公告)号：CN112733900A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202011617869.2

申请日：2020-12-31

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 何雨晨 ,  陈文秋 ,  杨国田 ,  王孝伟

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  F23M11/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的锅炉燃烧状态稳定性判断方法，利用深度卷积神经网络对与目标域关联度较大的源域进行训练，获得相应特征提取器，利用迁移学习将训练好的特征提取器的网络参数训练目标域，得到锅炉燃烧状态判断特征，构造SVM分类器，实现对锅炉燃烧稳定性判别。同时，利用截断奇异值矩阵分解算法（TSVD）对深度卷积神经网络卷积层进行优化改进，能够大幅度减少了网络参数，提高卷积层的泛化性，降低计算量和计算时间。