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公开(公告)号：CN116159194A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310209189.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种含冻干水凝胶涂层的软磁性导引导丝及其制备方法，所述制备方法包括：向成型后的软磁性导引导丝的表面添加含有水凝胶流体及其配套固化剂水凝胶混合体；待所述水凝胶混合体固化后，将表面含有水凝胶涂层的软磁性导引导丝在‑90～‑40℃下进行真空冷冻，其后使冻结部分升华排除，得到所述含冻干水凝胶涂层的软磁性导引导丝。本发明所得软磁性导引导丝表面含有冻干水凝胶涂层，可在常温环境下长期储存的，且使用性能优异，制备过程简单、灵活。
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公开(公告)号：CN115632851A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211270638.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于F范数矩阵乘法的对称加密方法，通过计算密码矩阵的行向量和译码矩阵的列向量的F范数，实现了加密相关矩阵的相乘，从而缩短了加密过程中矩阵乘法运算所花费的计算时间，提高了对称加密方法的效率，同时也为更快速地进行矩阵相乘提供了新思路和新途径。
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公开(公告)号：CN115410001A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211060058.6
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环迭代最小二乘的极限学习机的图像识别方法，利用卷积运算随机提取图像特征与利用循环迭代最小二乘求取隐含层节点的输出权值矩阵，实现对极限学习机模型的训练，能够在降低计算负担过重和提高计算效率的情况下提高算法的泛化性能，在一定程度上能够满足图像识别的需要，同时为更准确地进行图像识别提供了新思路和新途径。
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公开(公告)号：CN112686323B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011642980.7
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积的极限学习机的图像识别方法，通过采用随机卷积运算提取图像的图像特征向量完成对图像的预处理，采用图像特征向量及标签构建的训练样本集训练极限学习机图像识别模型，由于随机卷积运算中卷积核为随机生成且无需调整，能够很大程度上解决计算负担过重的问题，有效提高了计算效率，在一定程度上能够满足图像识别的需要，同时为更准确地进行图像识别提供了新思路和新途径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115091663A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210708309.0
申请日：2022-06-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种软磁性导引导丝制备方法与模具及模具的制备方法，所述制备方法包括：将被润滑材料润滑后的、由圆柱形耐高温硬质材料制得的辅助模具加入由高分子热收缩材料制得的、具有管状空腔的基础模具内，其后加热所述基础模具，至所述基础模具收缩至与所述辅助模具的表面完全贴合后停止加热，并在冷却后，去除所述辅助模具，得到软磁性导引导丝用模具，将软磁性导引导丝的制备原料加入一端封口的所述软磁性导引导丝用模具内，其后使所述导丝固化成型。本发明的制备方法无需使用充磁机，脱模容易、脱模后所得产品形态结构完整，制备门槛低、操作难度小，灵活性高，有利于大规模推广使用。
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公开(公告)号：CN113359437B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110528859.X
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于演化博弈的多智能体编队的分层模型预测控制方法，能够在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，并且该发明对于时变的通信网络也同样适用。在提高了控制性能和安全性能的同时，降低了计算的复杂程度，减少了通信负担。实现了在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，解决了传统集中式控制方法需要系统的全部信息，需要较强的计算能力和通信能力的问题，以及已有的leader‑follower编队方法中，需要所有的follower智能体与leader智能体进行通讯的问题。
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公开(公告)号：CN114548181A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210184944.3
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种时序数据攻击检测方法及系统，涉及网络安全和攻击检测技术领域，方法包括：获取信息物理系统实际运行时刻各传感器采集的多元数据；利用时序数据处理器对所述多元数据进行处理，得到时序数据切片；利用编码器对所述时序数据切片进行特征压缩，得到特征压缩编码；利用判别器对所述特征压缩编码进行判别，得到判别得分；利用解码器对所述特征压缩编码进行重建，得到重构数据；根据所述判别得分和所述重构数据确定检测结果；所述检测结果包括数据正常和数据异常。本发明通过高效提取时序特征来提高攻击的检测效果。
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公开(公告)号：CN111633646B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202010443890.9
申请日：2020-05-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于DMPs和修正避障算法的机器人运动规划方法，能够提升避障效果，从而辅助DMPs更好地完成运动规划任务。本发明的技术方案包括如下步骤：采用动态运动基元DMPs方法为所述机器人的机械臂规划出一条从起始位置到目标位置的无障碍路径作为期望轨迹。将修正的避障算法作为耦合项添加到DMPs二阶系统中用于生成避障轨迹，利用生成的所述避障轨迹作为机器人的运动轨迹。优选地，修正的避障算法包括改进的转向行为法、动态逼近法和动态避障法中一种或多种的组合。
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公开(公告)号：CN113050567A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110286011.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种智能制造系统动态调度方法，通过采用基于衰减正则化项的增量型极限学习机构建智能制造系统回归调度模型，引入了衰减正则化项实现了自适应的获取正则化系数，提高了建模精度，加快了网络的训练速度，满足了智能制造系统调度的多目标多约束的要求，为更准确地进行智能制造系统动态调度建模提供了新思路和新途径。
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