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公开(公告)号：CN118886257A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410919580.8
申请日：2024-07-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06T17/20 , G06N3/126 , G06F111/10 , G06F111/06 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种基于NSGA‑Ⅱ遗传算法的叠层焊点应力与回波损耗双目标优化系统运行方法，包括以下步骤：基于响应面法建立叠层焊点的双目标优化数学模型；利用NSGA‑Ⅱ算法对双目标优化数学模型进行叠层焊点的结构参数优化，得到叠层焊点结构参数与应力和回波损耗的帕累托(Pareto)最优解集；利用熵权TOPSIS决策分析从Pareto优化解集中寻找出一组最优的叠层焊点结构参数水平组合，达到叠层焊点结构参数双目标优化的目的；本发明将促进叠层焊点结构参数的科学性与可行性，所得参数兼顾叠层焊点应力与回波损耗均较小的特点。
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公开(公告)号：CN118780121A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410919711.2
申请日：2024-07-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06F17/18 , G06T17/20 , G06N3/0464 , G06F111/10 , G06F119/02 , G06F119/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的叠层焊点热疲劳寿命的预测方法。首先确定影响叠层焊点热疲劳寿命的不同形态因素，并确定每项因素的水平数，根据所确定的因素水平建立笛卡尔积组合的试验组，随后基于ANSYS软件根据试验组建立叠层焊点的仿真模型，施加温度循环载荷，进行有限元仿真，确定叠层焊点阵列中应力最大的焊点为危险焊点，绘制危险焊点在温度循环下应变随时间变化的曲线，取所述叠层焊点危险焊点塑性应变随时间变化的曲线，选取最大塑性应变幅值，使用Engelmaier修正后的Coffin‑Manson模型，计算得出试验组焊点失效所需经历的循环周期数，最后使用试验组数据，以所选取的叠层焊点形态因素等效为一维图像作为输入，建立卷积神经网络进行训练，建立叠层焊点形态因素与叠层焊点热循环寿命的映射关系，以实现对不同形态叠层焊点的热疲劳寿命预测，为叠层焊点可靠性设计提供一定的理论指导。
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公开(公告)号：CN118713660A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410928144.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种可编程分频器及在电荷泵锁相环的应用，输入时钟信号同时输入双模预分频器和数据选择器，双模预分频器的输出输入到数据选择器；数据选择器输出端信号输入6位加法计数器，6位加法计数器的输出值同时输入6‑bit周期结束检测模块、2‑bit周期结束检测模块和DRAD模块，6‑bit周期结束检测模块输出LOAD信号到6‑bit加法计数器和PMCL模块，并输出分频后的时钟信号；2‑bit周期结束检测模块输出EOC2bOUT信号到PMCL模块，DRAD模块输出SEL信号到数据选择器的控制端和EOCCL模块，同时输出RESET信号到6‑bit加法计数器的复位端。可编程分频器用于电荷泵锁相环。本发明采用双模分频器的基本架构，拓展双模分频器分频范围，通过分频比自动判断电路和计数器复用，实现了高速宽分频比的双模可编程分频器。
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公开(公告)号：CN118245792A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410085168.0
申请日：2024-01-20
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于无线电技术领域，公开了一种基于变分模态分解的小样本无线电信号识别方法及系统。本发明通过利用少量标记数据来实现准确的无线电信号调制识别。该发明采用了新颖的深度学习框架和数据增强等技术手段，进而生成更多多样化的训练样本，从而提高模型对于不同环境和干扰的适应能力，能够有效地提高信号调制分类的准确性和效率，降低对大量标记数据的依赖，从而减少成本和资源消耗。
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公开(公告)号：CN117975007A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410158965.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 一种基于图像增广的半监督医学图像分割方法、系统、设备及介质，方法包括：数据集预处理、数据集划分、语义合成风格编码ST计算、生成图像获取、生成图像判别、图像翻译生成器G训练、分割模型unet预训练、伪标签获取、合成图像生成、分割模型unet训练、图像分割；系统、设备及介质：用于实现一种基于图像增广的半监督医学图像分割方法；本发明通过卷积操作充分考虑了空间和通道的交互关系，以提高对浅层和深层特征之间差异的理解，并利用注意力机制增加与变化目标区域相关的信息量，本发明通过减少对人工标签的需求，提升了数据增广网络的推广效果，尤其在某些特定图像增广任务上，为深度学习的数据增广方法的效果提供了更可行的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115557516B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211293678.4
申请日：2022-10-21
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H01M4/58
Abstract: 本发明公开了一种普鲁士蓝正极材料、制备方法及其在水系锌基电池中的应用，涉及电化学储能材料技术领域，该方法包括以下步骤：(1)将亚铁氰化钾前驱体溶解于水中，得到澄清的溶液A；(2)将补钾剂、氧化剂和络合剂分别加入溶液A，得到澄清的混合溶液B；(3)对混合溶液B进行加热回流反应，随后静置、离心、洗涤、真空干燥，得到所述普鲁士蓝正极材料。本发明的水系锌基电池用普鲁士蓝正极材料制备方法简单，且原材料价格低廉，适用于大规模生产，在水系锌基电池领域具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117720133A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311639273.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种多棱体状ZnCo2O4的制备方法及应用，该方法包括以下四个步骤，步骤一，分别将一定量的乙酸锌、乙酸钴和碳酸氢钠溶解于一定比例的乙醇和去离子水混合溶液中；步骤二，将上述混合溶液倒入反应釜中，然后将其置于烘箱中进行水热反应；步骤三，将水热反应后的产物分别用乙醇和去离子水反复洗涤，然后进行恒温干燥；步骤四，将干燥后的前驱体置于管式炉中，在空气中进行恒温煅烧，获得黑色粉末。本发明通过调控前驱体溶液浓度、水热时间和水热温度等条件，成功制备了多棱体状的ZnCo2O4，该ZnCo2O4具有较高的比表面积和特殊的形貌特征，高的比表面积能够为电荷的快速移动提供更多的传输路径，多棱体的边缘能够为离子或者电荷积累提供更多的活性位点，展现出良好的电化学性能，具有良好的应用潜力。
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公开(公告)号：CN117637977A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311613510.1
申请日：2023-11-29
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于无机先进功能纳米材料技术领域，公开了一种金属化合物自支撑材料及其绿色合成方法与应用，将具有络合作用和弱酸性的有机酸配制成溶液；含金属的衬底在一定的温度和压力下以及在有机酸的酸性和络合作用下，衬底表面的金属离子逐渐被剥离进入溶液体相中，并和有机酸的有机配体络合形成稳定的络合物；络合物逐渐累积、浓度逐渐增大，最终达到在含金属的衬底表面形成化合物的溶度积常数，形成金属化合物自支撑材料。本发明提出了一套金属离子自发生的反应机制，能够高效地在含金属的衬底表面生长纳米结构自支撑材料；本发明合成工艺简单，反应过程绿色环保；反应条件范围宽，适用对象范围广；易于等比例放大，容易实现规模化。
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公开(公告)号：CN117612703A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311579700.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F18/2431 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于医学检验指标的糖尿病视网膜病变分类方法，包括如下步骤：S1、患者数据采集和预处理：从医学机构的数据库中获取与糖尿病视网膜病变有关的患者的电子病历和化验报告，从电子病历和化验报告中提取DR相关的检验指标；S2、遍历所有患者及其检验指标，使用基于检验指标间隔的相似度计算方法，得到所有患者之间的检验指标相似度权重，构建三元组 ，进而构建无向加权图G。S3、构建两层GCN的多分类预测模型，输入S2中患者群体图G的特征矩阵H与邻接矩阵A，对分类预测模型进行训练；S4、在实际应用中，输入一名待分类患者的电子病历信息和检验指标数据到S3中训练好的GCN模型，可得到患者DR分类情况概率。
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公开(公告)号：CN117604268A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311526931.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种氢气还原‑湿法冶金技术回收废旧钴酸锂电池中钴的方法，该方法包括以下三个步骤，步骤一，将废旧钴酸锂电池进行放电处理，然后拆除外部包装；步骤二，将钴酸锂极片置于管式炉中进行氢气还原反应；步骤三，将热解后的钴酸锂正极溶于水、超声、分离沉淀物。本发明使用氢气还原‑湿法冶金联用技术对废旧钴酸锂电池正极材料进行回收，具有工艺简单、处理成本低、时间短等优点，可实现废旧钴酸锂电池中钴资源的回收利用，具有良好的发展前景。
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