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公开(公告)号：CN107992939A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711275524.1
申请日：2017-12-06
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度增强学习的等切削力齿轮加工方法，包括构建深度增强学习模型、构造输出干扰、构建仿真环境、建立奖励rt计算模型、积累经验池、训练深度增强学习神经网络及利用训练好的深度强化学习模型控制插齿机等切削力的切削齿轮。本发明基于深度增强学习的等切削力齿轮加工方法，通过加入深度增强学习网络，解决插齿机等切削力的自动插齿问题，充分利用了插齿机的功率，大大加快了插齿机的切削效率并同时保证了工件的加工质量与加工过程的平稳性。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN108052004B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201711275146.7
申请日：2017-12-06
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度增强学习的工业机械臂自动控制方法，构建深度增强学习模型、构造输出干扰、建立奖励rt计算模型、构建仿真环境、积累经验池、训练深度强化学习神经网络及利用训练好的深度增强学习模型在实际中控制机械臂运动。通过加入深度增强学习网络，解决机械臂在复杂环境的自动控制问题，完成机械臂的自动控制，且训练完成后运行速度快、精度高。
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公开(公告)号：CN110992316A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911130123.6
申请日：2019-11-18
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于2D CAM的大脑核磁共振异常图像的可视化方法，采集患者的大脑核磁共振异常图像作为训练样本-利用训练样本对二维类激活映射2D CAM进行训练，确定训练后的网络参数即系数矩阵W和偏倚向量b值-根据不同的磁共振图像创建可视化热度图。在传统CAM模型的基础上对患者的大脑核磁共振异常图像进行处理，实现自动识别检测且可视化效果良好的，便于辅助医学研究者定量分析和研究。
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公开(公告)号：CN110930379A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911129224.1
申请日：2019-11-18
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG-RAM算法的复杂光照条件下织物缺陷检测方法，采集织物缺陷图像作为训练样本-对织物缺陷图像进行图像增强-利用图像增强后的训练样本对DDPG-RAM模型进行训练，确定训练后的网络参数-利用训练后的DDPG-RAM模型对织物缺陷图像进行缺陷检测。实现了织物缺陷的自动检测，且运行速度快，具有更高的准确性，效果更好。
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公开(公告)号：CN211217587U
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201922000093.9
申请日：2019-11-18
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种自动螺栓筛选机，包括振动盘送料装置、螺栓支撑检测装置及旋转收料盘，螺栓支撑检测装置位于振动盘送料装置出口，旋转收料盘位于螺栓支撑检测装置正下方；振动盘送料装置包括两个对称布置的螺栓支撑板、一个到位检测接近开关和至少一个长度检测接近开关，两个螺栓支撑板对合后形成供螺栓插入的U形缺口，螺栓支撑板的上部开有供安装到位检测接近开关的第一安装孔，螺栓支撑板上至少开有一个供长度检测接近开关安装的第二安装孔；旋转收料盘装置包括旋转转盘，旋转转盘上均匀放置了若干个扇形盒和一个废料盒，所述扇形盒个数＝长度检测接近开关个数。能够实现多种不同长度的螺栓进行筛选，从而降低劳动强度，提高工作效率。
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