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公开(公告)号：CN116721037A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310818206.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于PGGAN模型的图像修复方法，其涉及图像修复技术领域。包括：获取待修复的图像集；构建PGGAN模型；所述PGGAN模型包括生成器，局部判别器和全局判别器；生成器，局部判别器和全局判别器均由第一渐进层和第二渐进层构成；将图像集中的图像输入到PGGAN模型，获得修复后的图像。本发明通过可变卷积的判别器对局部特征进行特征提取与生成图像进行对抗以达到对图像局部复杂特征信息的提取、对比、修复，结合保证图像全局一致性的全局判别器对具有复杂形变物体的图像有更好的修复效果。
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公开(公告)号：CN116612527A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310563464.2
申请日：2023-05-18
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于双解码器的人体姿态估计方法、系统及设备，涉及人体姿态估计领域。本发明将RGB图像通过CNN网络进行特征预处理，将预处理后的特征向量序列经过Transformer编码器进行编码和特征提取，将输出的带有全局依赖关系特征的向量序列同时作为目标解码器和关键点解码器的输入，采用双解码器并行架构，同时提取个人的全局依赖特征和关键点之间的局部依赖特征，解决了关键点密度不足导致关键点漏检的问题，缩短了训练时间；全局依赖特征和局部依赖特征经过基于多层感知机的融合器进行融合，解决了人体存在遮挡现象导致无法检测到人体从而无法进行姿态估计的问题，大大提高了人体姿态估计精度。
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公开(公告)号：CN115941501B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310213965.8
申请日：2023-03-08
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提出一种基于图神经网络的主机设备管控方法，该方法包括：基于图神经网络基础，构建拓扑图和主机设备节点度图；引入注意力机制，提取节点特征；基于巴拿赫不动点定理，实现主机设备安全状态信息实时更新；基于角度邻域的边方向聚类算法，判断节点安全状态；将力引导布局算法结合到边捆绑算法内，对各个聚类簇内的连边进行路径重规划；改变内插线段透明度，突出节点间关系，实现可视化。本发明提出的基于图神经网络的主机设备管控方法，通过实现整个基于图神经网络的主机设备可视化管控流，有助于及时发现并解决受到的网络安全威胁，避免各个主机设备因网络安全漏洞而造成损害。
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公开(公告)号：CN115837899B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310119554.2
申请日：2023-02-16
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明涉及一种动车组制动系统的多模型自适应故障补偿控制方法及系统。该方法包括建立第一动车组制动系统模型；根据第一动车组制动系统模型，建立第二动车组制动系统模型；根据动车组的期望制动曲线建立动车组参考模型；根据第二动车组制动系统模型和动车组参考模型确定每一故障模式下的自适应故障补偿控制器，得到控制器集合；根据系统状态量估计值和系统状态确定系统状态估计误差，并根据系统状态估计误差设计参数自适应律，进一步设计自适应容错控制器集合；以系统状态误差为基础确定性能损失函数；根据性能损失函数确定最优控制器；利用最优控制器输出的控制信号对当前动车组进行控制。本发明能够有效保障动车组制动过程的安全性和平稳性。
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公开(公告)号：CN115973111A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310111399.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明涉及一种磁浮列车停车制动方法及系统。该方法包括当磁浮列车的速度为电液转换速度点时，根据对应关系确定级位操作序列；并采用级位操作序列依次减小的方法过电液转换速度点；之后从ATO实时获取磁浮列车的当前状态信息；并根据当前状态信息确定目标减速度值；根据对应关系以及目标减速度值确定级位配比；对级位配比按照周期类方波的形式对磁浮列车进行施加，直至达到目标减速度值；若磁浮列车距停车点的距离为第一设定距离，则重新确定目标减速度值；反之，则当磁浮列车距停车点的距离为第二设定距离时，逐级增大级位实现定点停车。本发明能够实现磁浮列车液压制动下的精准停车，保证停车的舒适度，提高乘客的乘坐体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115941501A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310213965.8
申请日：2023-03-08
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提出一种基于图神经网络的主机设备管控方法，该方法包括：基于图神经网络基础，构建拓扑图和主机设备节点度图；引入注意力机制，提取节点特征；基于巴拿赫不动点定理，实现主机设备安全状态信息实时更新；基于角度邻域的边方向聚类算法，判断节点安全状态；将力引导布局算法结合到边捆绑算法内，对各个聚类簇内的连边进行路径重规划；改变内插线段透明度，突出节点间关系，实现可视化。本发明提出的基于图神经网络的主机设备管控方法，通过实现整个基于图神经网络的主机设备可视化管控流，有助于及时发现并解决受到的网络安全威胁，避免各个主机设备因网络安全漏洞而造成损害。
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公开(公告)号：CN115905984A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310220532.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于多模态数据的决策树分类方法与系统，通过神经网络提取多模态数据特征向量，利用线性网络计算各模态各类别预测概率，拼接一维特征向量生成伪视图并计算伪视图各类别预测概率，同时动态评估各模态及伪视图的数据质量进行融合，综合利用了多模态数据的互补能力，有效提高了分类预测的准确率；与此同时，将各类别融合预测概率输入决策树，在决策树中进行软推理，并使用决策树路由信息对预测结果进行解释，能够说明预测的依据，增强预测结果的可信度。
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公开(公告)号：CN115891947A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310145681.X
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 华东交通大学
Abstract: 本发明公开一种中低速磁悬浮列车电液混合制动协同控制方法及系统，涉及车辆制动控制领域，该方法包括：对中低速磁悬浮列车的运行数据进行降噪处理；采用受控自回归积分滑动平均模型作为中低速磁悬浮列车电液混合制动过程模型，并对降噪处理后的运行数据采用最小二乘法处理确定受控自回归积分滑动平均模型中参数；根据所述受控自回归积分滑动平均模型和Smith预估器构建带时滞补偿的广义预测控制模型；采用带时滞补偿的广义预测控制模型对所述中低速磁悬浮列车的电液混合制动过程进行协同控制。本发明降低了中低速磁悬浮列车电液混合制动过程的时滞性，一定程度上提高了中低速磁悬浮列车电液混合制动过程的控制精度，改善了速度跟踪效果。
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公开(公告)号：CN115837899A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310119554.2
申请日：2023-02-16
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明涉及一种动车组制动系统的多模型自适应故障补偿控制方法及系统。该方法包括建立第一动车组制动系统模型；根据第一动车组制动系统模型，建立第二动车组制动系统模型；根据动车组的期望制动曲线建立动车组参考模型；根据第二动车组制动系统模型和动车组参考模型确定每一故障模式下的自适应故障补偿控制器，得到控制器集合；根据系统状态量估计值和系统状态确定系统状态估计误差，并根据系统状态估计误差设计参数自适应律，进一步设计自适应容错控制器集合；以系统状态误差为基础确定性能损失函数；根据性能损失函数确定最优控制器；利用最优控制器输出的控制信号对当前动车组进行控制。本发明能够有效保障动车组制动过程的安全性和平稳性。
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公开(公告)号：CN115793472A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310101097.4
申请日：2023-02-13
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及了一种重载列车的建模方法、建模系统、控制方法及控制系统，属于重载列车控制技术领域。所述建模方法包括：获取重载列车的运行数据；分别对运行数据中的速度数据和控制力数据进行聚类，获得速度聚类结果和控制力聚类结果；基于速度聚类结果和控制力聚类结果构建区间二型模糊模型；采用鲸鱼优化算法优化区间二型模糊模型的参数，获得优化后的区间二型模糊模型，作为重载列车的模拟模型。本发明通过获取重载列车的运行数据，采用数据驱动的方式建立区间二型模糊模型，并采用鲸鱼优化算法对区间二型模糊模型的参数进行优化，以获得高精度的模拟模型，进而实现重载列车的高精度控制。
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