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公开(公告)号：CN114742997A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210257014.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向图像分割的全卷积神经网络密度峰剪枝方法，属于图像处理领域。根据前向传播时的卷积层访问顺序依次对网络中每个卷积层进行剪枝：首先将待剪枝卷积层中所有卷积核参数组合为二维权值矩阵；在聚类期间，将每个卷积核视作单个样本，基于密度峰聚类算法对卷积核样本展开聚类；之后计算每个卷积核的零激活率，根据零激活率阈值对不同簇内的卷积核进行剪枝，即直接删除簇内零激活率大于指定阈值的卷积核。然后重新训练该卷积层中未剔除卷积核的权值参数，并利用。待全卷积神经网络所有层都已剪枝后，完成对该网络的轻量化操作；将图像数据输入轻量化操作后的网络，每输入一张图片，该网络都会输出一张分割后的等比例大小图片。
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公开(公告)号：CN106730771B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201710004657.9
申请日：2017-01-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明公开了一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，属于体域网领域。在篮球动作姿态识别的数据采集和数据划分这两个阶段中，设计惯性传感器节点，用于采集人体动作的角速度、加速度和人体周边的磁场强度，设计无线通信协议，发送数据至PC机；在数据划分阶段，通过分析篮球动作数据的离散度找到运动状态，再通过单元动作划分方法得到每一个单元动作，根据单元动作曲线相似度区分出瞬时动作和持续动作，为下阶段的特征提取和动作分类提供数据来源。采用本发明提出的数据处理方法，各篮球动作的识别准确率均不小于95.80％，平均准确率达到了98.72％。
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公开(公告)号：CN105204369A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510695396.0
申请日：2015-10-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B15/02 , G05B19/418 , G05B2219/2642
Abstract: 本发明公开了一种基于Arduino平台的智能家居系统模型，属于嵌入式计算机领域。该模型以Arduino核心控制单元为基础，由监测模块、温控模块、网络及短信模块、报警模块和显示模块等五个模块组成。监测模块由各种传感器组成，对家居环境中温度、湿度和烟雾浓度等环境变量进行采集。温控模块由温度传感器、加热设备和制冷设备共同组成，通过闭环方式将室内温度控制在恒定范围内。网络及短信模块采用ENC28J60将本模型连接到网络，利用Yeelink实现对智能家居模型的监视和远程控制。报警模块由蜂鸣器、气体传感器和人体感应器组成，实时监测家居环境安全。显示模块包括一块液晶显示屏，对采集到的环境相关信息进行显示。
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公开(公告)号：CN102339252B
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201110208958.6
申请日：2011-07-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件安全技术领域，涉及一种基于XML中间模型以及缺陷模式匹配的软件静态检测方法。其特征在于构造基于关系存储模式的关系语法树，以及基于XML格式的中间数据存储模型，经过预处理、词法分析、语法分析模块对待检测的源代码文件进行解析，提取出程序代码的所有安全关键属性信息，利用XML生成模块存储在XML中间文件中，由漏洞检测模块根据规则配置文件，提取规则库中相应规则，对前端生成的XML中间文件执行规则检测。
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公开(公告)号：CN103096483A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310000568.9
申请日：2013-01-04
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种无线MAC层多信道动态分配方法，属于Ad Hoc网络领域。多信道Ad Hoc网络中，参与通信的各节点与其邻居节点形成一个小区，小区内部节点选择通信信道时，需考虑通信双方邻居节点当前状态及其可能的信道选择方案。由于邻居节点周围的信道占用情况可反映该节点加入通信的可能性，即邻居节点发起通信的概率，因此可通过博弈论的逆向归纳方法计算通信节点选择每条信道的收益，即有效避免冲突的概率，然后选择收益最大的信道进行传输，直到小区中各节点状态实现纳什均衡，此时网络达到最佳通信状态，具有最大的吞吐量、最小的丢包率和时延。本发明的具体实现可作为Ad Hoc网络节点设备选择信道的MAC层协议使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102194350A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110073000.0
申请日：2011-03-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G09B19/00
Abstract: 一种基于VHDL的CPU，属于计算机系统结构领域。该CPU由CPU核及CPU调试模块两部分组成。CPU核由数据处理模块、指令控制模块与模拟内存三部分组成。数据处理模块包含一个支持11项基本操作的ALU单元、8个通用寄存器组成的寄存器组以及状态寄存器。指令控制模块支持46条指令，采用硬布线设计方式。模拟内存为一个与系统总线位宽相同、长度为1K的存储器数组。CPU调试模块由调试信号控制器和CPU内部信号接口两部分组成。调试信号控制器包括调试信号输入寄存器和调试信号译码器两个部分；CPU内部信号接口包含内部信号锁存器和内部信号观察窗口。本发明提供了一种规模小、结构清晰的CPU，特别适用于教学。
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公开(公告)号：CN110765267A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910967118.4
申请日：2019-10-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的动态不完整数据分类方法，属于数据挖掘技术领域。本发明包括两部分：网络模型和分类方案。在网络模型部分，本发明基于去跟踪自编码器搭建多任务学习模型，以并行学习属性的拟合函数和类标签的概率分布。在分类方案部分，本发明包括模型训练和模型应用两个模块。模型训练模块中，网络参数和训练集的缺失值作为代价函数的变量实现协同更新。模型应用模块中，本发明固定网络参数，将缺失值视为代价函数的变量以实现不完整样本的动态学习。缺失值的动态优化促使网络模型逐渐匹配于不完整数据内部的回归和分类结构，网络的准确性随着训练的深入不断提升。
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公开(公告)号：CN110309907A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910489687.2
申请日：2019-06-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去跟踪自编码器的动态缺失值填补方法，属于数据挖掘技术领域。本发明包括两部分：网络模型部分和填补方案部分。在网络模型部分，为强化不完整样本中缺失值对现有数据的依存关系，本发明在传统自编码器的基础上设计了隐藏节点的计算规则，并构建了去跟踪自编码器；在填补方案部分，针对数据的不完整性，本发明设计了一种基于缺失值动态处理机制的填补方案，将缺失值视为代价函数的未知变量并基于优化算法动态调整其估计值，填补在网络训练结束时伴随式完成。本发明强化了网络模型对属性间互相关性的学习能力，并充分利用了不完整数据集中所有的数据信息，具有较理想的填补精度。
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公开(公告)号：CN105629875B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510990927.9
申请日：2015-12-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明公开了一种机械手传动单元极限运动特性测试系统，属于机械手设计领域。该系统包括测试平台、控制检测单元和测试评价子系统。测试平台由固定卡件、平台台架、可调整安装架、摇柄、丝杠、丝杠升降机、升降台、支撑台、负载力矩控制器、连轴器和运动参数测量传感器组成。控制检测单元由专用测控模块、RS‑232/USB转换模块、CAN/LAN转换模块、4个接线端子、指示单元和电源系统组成。测试评价子系统由数据库模块、人机交互模块、流程控制模块、伺服电机控制模块、负载力矩控制模块、运动参数测量模块、数据通讯模块和数据分析模块组成。本发明在机械手设计尤其是机械手传动单元设计选型领域有重要作用。
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公开(公告)号：CN106886509A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710124124.4
申请日：2017-03-06
Applicant: 大连理工大学
Inventor： 赖晓晨
Abstract: 本发明公开了一种学位论文格式自动检测方法，属于计算机技术领域。该方法包括单元定位模块、格式提取模块和对比模块等三个模块。单元定位模块包括十一个子模块，功能分别为找到学位论文中的十一个特定部分的位置及每个特定部分的长度；格式提取模块包括段落属性提取子模块和特殊格式属性提取子模块，功能为获取论文各特定部分的样式；对比模块包括规则配置文件、规则对比子模块和报告生成子模块三个部分，功能为将格式提取模块提取出的待测论文中的格式特征与论文模板中的规则进行对比，将对比结果不一致的格式问题写入检测报告。本发明能够针对毕业生提交的学位论文，完成格式自动检测，找到所有不符合格式要求的部分，并提供错误报告。
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