公开(公告)号：CN110865628A

公开(公告)日：2020-03-06

申请号：CN201911025232.1

申请日：2019-10-25

Applicant: 清华大学深圳国际研究生院

Inventor： 李志恒 ,  赵君豪 ,  张凯 ,  于海洋

IPC: G05B23/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于工况数据的新能源汽车电控系统故障预测方法，在收集新能源汽车电控系统故障数据及故障样本的基础上，如控制器输出偏差、控制器响应数据、仪表显示偏差等字段的数据，利用这些数据作为新能源汽车故障预测数据库的支撑，作为学习样本，结合神经网络预测的方法，建立基于神经网络的电控系统故障预测模型，通过矩阵运算和softmax层的转化得到最终的概率预测矩阵，选取概率最大的那一项故障作为最终的预测结果。模型的训练方法为随机梯度下降法，通过不断地迭代直到误差小于阈值或者迭代次数大于设定值，最终形成了可用于实际电控系统故障预测的神经网络模型，对故障的预测准确率达到96％以上。

公开(公告)号：CN109242093A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201811178736.2

申请日：2018-10-10

Applicant: 清华大学深圳研究生院

Inventor： 张凯 ,  吴瑶 ,  李志恒 ,  于海洋

IPC: G06N3/04 ,  G06Q10/06

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊神经网络的电动汽车电机的可靠性评价方法，包括如下步骤：A1、确立电动汽车电机可靠性的评价指标；A2、建立评价指标体系，制定评价标准；A3、根据所述评价指标与评价标准，基于模糊神经网络模型量化可靠性程度；A4、根据量化结果判断电动汽车电机电机可靠性。其中，步骤A3中包括根据所述评价指标体系确定相对隶属度矩阵；计算模糊神经网络的学习样本；将学习样本带入到模糊神经网络模型中进行训练，并对模糊神经网络模型进行精度训练；将待评价的可靠性指标数据，代入到达到预定精度的模糊神经网络模型中进行计算，得到评价结果。运用模糊神经网络模型进行评价，解决了大样本数量条件下的可靠性评价问题，得到可靠性评价依据。

公开(公告)号：CN109239602A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201811085932.5

申请日：2018-09-18

Applicant: 清华大学深圳研究生院

Inventor： 李志恒 ,  赵珏昱 ,  张凯 ,  于海洋

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/389

Abstract: 本发明公开了一种动力电池的欧姆内阻的估算方法，包括：建立反映欧姆内阻变化的离散化计算公式，建立动力电池的PNGV等效电路模型，计算得到动力电池的开路电压UOC和欧姆内阻的函数关系式，然后根据反映欧姆内阻变化的离散化计算公式建立动力电池的欧姆内阻的状态方程，根据动力电池的开路电压UOC和欧姆内阻的函数关系式建立所述动力电池的欧姆内阻的观测方程，并根据粒子滤波算法进行迭代得到所述动力电池的欧姆内阻。本发明提出的动力电池的欧姆内阻的估算方法，能够精确地估算出动力电池的欧姆内阻。

公开(公告)号：CN107044349A

公开(公告)日：2017-08-15

申请号：CN201710249558.7

申请日：2017-04-17

Applicant: 清华大学深圳研究生院

Inventor： 梁斌 ,  杨春春 ,  李志恒 ,  杨君 ,  芦维宁 ,  王学谦 ,  谭俊波

IPC: F02C9/00 ,  G01M15/14

CPC classification number: F02C9/00 ,  F05D2220/32 ,  F05D2260/80 ,  F05D2260/821 ,  G01M15/14

Abstract: 本发明公开了一种发动机的故障预测方法，包括以下步骤：获取所述发动机的多个传感器的有效测量数据；对所述有效测量数据进行归一化处理；将归一化处理后的所述有效测量数据进行切片处理，形成多个切片样本；将多个所述切片样本分别送入深度神经网络进行特征提取，特征提取后连接到全连接网络；根据所述全连接网络的输出，通过softmax分类器进行分类，确定所述发动机的剩余使用寿命。本发明提出的发动机的故障预测方法，流程简单，易于操作，能够广泛应用于飞行器的各类发动机中。

公开(公告)号：CN116451351A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310419371.2

申请日：2023-04-19

Applicant: 清华珠三角研究院 ,  清华大学深圳国际研究生院

Inventor： 朱峰 ,  曹阳 ,  李志恒 ,  朱宇轩

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06N20/10 ,  G06F119/14

Abstract: 本申请公开了基于机器学习的状态相空间车辆稳定性判断方法及系统，其中，方法步骤包括：构建二十七自由度的车辆动力学仿真模型；通过车辆动力学仿真模型进行离散事件仿真，得到车辆运动轨迹；基于车辆运动轨迹，生成五维的相空间；搜索相空间，生成训练集和测试集；基于训练集和测试集构建相空间模型；并利用相空间模型搭建离线的相空间场景库；利用相空间场景库，判断车辆的稳定性。本申请针对于车辆行驶中普遍存在的非线性现象，适用于高自由度车辆动力学模型仿真，更切合实际中的车辆运动状态评估，能够更精确的判断高自由度非线性状态下的车辆稳定性，对于车辆自动驾驶技术、车辆主动安全等多个领域有非常重要的意义。

公开(公告)号：CN116362991A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310061184.1

申请日：2023-01-17

Applicant: 清华大学深圳国际研究生院

Inventor： 李志恒 ,  尹宇婷

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于域对齐GAN先验的盲脸恢复方法，包括如下步骤：获取低清人脸图像训练集；构建网络，所述网络包括域对齐的GAN反转分支和特征提取‑融合分支；域对齐的GAN反转分支包括编码器Ew、预训练的生成器G、图像域鉴别器D和潜在空间域鉴别器Dw；特征提取‑融合分支包括编码器Encoder和解码器Decoder，其中解码器Decoder还包含特征融合模块；将训练集输入至网络中进行训练，其中，分别从图像域和GAN网络的潜在空间域定义损失函数以对网络的训练加以限制；将需要进行复原的低清人脸图像输入至训练好的网络中进行恢复，获得复原的高清人脸图像。本发明可从模糊人脸中还原出细节丰富、保真度高、清晰度佳的人脸图像。

公开(公告)号：CN116361551A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310256862.X

申请日：2023-03-08

Applicant: 清华大学 ,  北京达佳互联信息技术有限公司

Inventor： 李勇 ,  宋洋 ,  林冠煜 ,  高宸 ,  郑瑜 ,  常健新 ,  牛亚男 ,  金德鹏 ,  李志恒

IPC: G06F16/9535 ,  G06F18/214

Abstract: 本公开提供了一种内容项推荐模型的训练方法、内容项推荐方法及装置，属于计算机技术领域。方法包括：基于样本训练数据，对基于有标签的样本预训练数据预训练得到的内容项推荐模型进行无监督训练，得到所述样本训练数据的反向加权损失；基于所述反向加权损失的正向梯度和反向梯度，对所述内容项推荐模型分别进行更新，得到第一临时模型和第二临时模型；基于样本测试数据和所述样本测试数据的标签信息，对所述内容项推荐模型、所述第一临时模型以及所述第二临时模型进行训练，得到目标推荐模型。该方法能够提高内容项推荐模型的推荐内容项的准确性，提升内容项推荐模型的鲁棒性。

公开(公告)号：CN116258253A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310076207.6

申请日：2023-02-07

Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 ,  深圳市众行网科技有限公司

Inventor： 董宇涵 ,  曹一博 ,  刘璐 ,  李志德 ,  李峰 ,  张凯 ,  李志恒

IPC: G06Q10/04 ,  G08G1/01 ,  G06Q50/30 ,  G06N7/01 ,  G06N3/08 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 一种基于贝叶斯神经网络的车辆OD预测方法，包括如下步骤：对时间进行编码，构建不同时刻的时间编码表征不同的时间段信息；以时空多图卷积网络ST‑MGCN作为模型基础，将其中图结构从静态的邻接矩阵改为贝叶斯图嵌入，将时间编码作为输入送入线性映射的贝叶斯神经网络，将图嵌入输出为一个概率分布，通过每次从概率分布中采样得到对应的图嵌入，由此构建时空贝叶斯图卷积网络ST‑BGCN；通过时空贝叶斯图卷积网络ST‑BGCN来进行车辆OD预测。本发明使得OD预测结果能够展示出不同时间下地区间的联系，增强了预测结果的鲁棒性。实验证明，本发明的方法性能优于基准方法，同时能够给出不确定的方差。

公开(公告)号：CN115359653A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202210880024.5

申请日：2022-07-25

Applicant: 清华大学

Inventor： 李力 ,  毛锋 ,  李志恒

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/07 ,  G08G1/08 ,  G08G1/081 ,  G06N3/08

Abstract: 一种交通信号控制方法和装置，所述方法包括：获取信号灯的路网环境信息和当前时刻的交通流量信息；根据路网环境信息和当前时刻的交通流量信息确定对应于所述信号灯的交叉口观测信息；利用预先训练好的基于注意力机制的交通信号控制模型的ALight模块确定所述信号灯当前时刻的相位，并根据所确定的相位对所述信号灯进行控制；其中，该交通信号控制模型的输入参数包括：对应于所述信号灯的交叉口观测信息，该交通信号控制模型的ALight模块的输出参数为当前时刻所述信号灯的相位。

公开(公告)号：CN114444919A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210077459.6

申请日：2022-01-24

Applicant: 清华大学深圳国际研究生院

Inventor： 朱宇轩 ,  沈念辰 ,  李志恒

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明公开了一种乘客主观舒适度评测方法、装置、设备及介质，包括将影响舒适度的外界刺激和个体属性视为输入，舒适度反馈视为输出，构建舒适度感知模型，根据不同输入属性构建相应的感知效用矩阵，在舒适度感知模型中将感知效用矩阵作为外界刺激量化和个体属性量化的中间变量，计算出效用最大值作为最终乘客主观舒适度的评测结果。将舒适度评价指标引入个体属性后，舒适度预测更具有针对性，同时避免了传统评价方法中对样本规模的要求,并且可以降低主观舒适度评测的误差,以及提高主观舒适度评测的可靠性。