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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
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。
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公开(公告)号：CN101826257B
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201010134324.6
申请日：2010-03-29
Applicant: 北京市公安局公安交通管理局 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种机动车道状况检测法，包括在交通流向路段上设置车辆检测器；确定检测时间段T，确定检测时间单元t，其中t＝T/m，m为对所述时间段T的等分数，且m为大于1的整数；检测各时间单元t中的车辆通过时间t’，计算各时间单元t中的单位占有率t’/T；根据所测时间节点τ前连续的m个所述时间单元t的所述单位占有率，以所述时间单元t时长为间隔，顺序计算相应时间节点τ之前所述时间段T内的道路占有率OT(τ)；根据所得到的所述时间节点τ的道路占有率OT(τ)，判断以所述时间单元t时长为间隔的所测机动车道的道路状况。该方法可以实时、准确、快速判断路面情况并根据结果对交通指示灯实时控制，从而实现对交通的实时指挥和控制。
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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
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。
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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
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。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
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
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。
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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN111856925B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010489159.X
申请日：2020-06-02
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于状态轨迹的对抗式模仿学习方法及装置，其中，该方法包括：获取专家决策下的状态轨迹，将状态轨迹存入专家数据缓存器；构建第一主值网络、第二主值网络、主策略网络、第一副值网络、第二副值网络、副策略网络和判别网络；基于状态轨迹和离轨策略算法的对抗式模仿学习过程，对第一主值网络、第二主值网络、主策略网络、第一副值网络、第二副值网络、副策略网络和判别网络进行更新；根据更新的多个网络生成更新后的策略模型，对策略模型进行测试。该方法设计出一种利用专家操作连续控制量下的状态轨迹在仿真环境中学习离散动作的对抗模仿算法。
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公开(公告)号：CN109298351B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201811159219.0
申请日：2018-09-30
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G01R31/396 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于模型学习的新能源车载电池剩余寿命估计方法，具体包括：选择并确定反映车载电池剩余使用寿命的容量变量并收集电池容量的周期变化数据；对容量数据进行必要处理以满足高斯过程回归算法要求的输入‑输出的学习关系；利用高斯过程回归算法学习处理好的数据并通过共轭梯度算法来求解超参数；把均方根无迹卡尔曼滤波算法应用到学习好的模型中，通过该算法的时间更新和测量更新阶段来提高对容量的估计准确度。本发明不仅避免了对车载电池内部复杂的机理分析问题，而且还通过算法数值稳定性的提升并根据实时的容量测量数据来提高对车载电池剩余使用寿命的实时的估计精度。
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