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公开(公告)号：CN110477909A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910701025.7
申请日：2019-07-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于静息态脑电数据的性别分类方法，包括以下步骤：S1、采集各性别对应的原始静息态脑电数据；S2、对原始静息态脑电数据进行预处理，得到去除伪迹的静息态脑电数据；S3、重新组合去伪迹的静息态脑电数据；S4、构建卷积神经网络，并将去除伪迹的重组静息态脑电数据输入给卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络；S5、由训练好的卷积神经网络对实际静息态脑电数据进行分类。与现有技术相比，本发明将静息态脑电数据进行去伪迹和重组，基于大脑功能性连接的特征，通过卷积神经网络进行特征提取及分析，不仅降低了脑电数据预处理的复杂性，也解决了针对脑电数据无法选择合适模型的问题。
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公开(公告)号：CN109470620A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811504118.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非蒸发水含量测定硬化水泥浆封闭孔孔隙率的方法，包括以下步骤：Step 1：测定水泥粉体的表观密度ρcem，以及由水泥粉体制成的硬化水泥浆的表观密度ρapp；Step 2：将硬化水泥浆置于50℃真空干燥箱中干燥至恒重，再测定硬化水泥浆的非蒸水含量Wn；Step 3：计算无化学收缩情况下，硬化水泥浆的密度ρ1；Step 4：计算硬化水泥浆的化学收缩Vcs；Step 5：计算考虑水泥水化化学收缩情况下，硬化水泥浆的真密度ρtru；Step 6：最后，计算硬化水泥浆的封闭孔孔隙率Pclo。与现有技术相比，本发明具有测试过程简单易行，测定结果准确性高等优点。
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公开(公告)号：CN108446718A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810126792.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6235 , G06K9/6267 , G06K2009/6236 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及深度学习领域的一种基于深度置信网络的动态网络结构训练分析方法。本发明的目的在于克服深度置信网络的几点不足，提供一种基于深度置信网络的由整体至特殊的动态网络结构训练分析策略。该策略参考人类识别物体时大脑的分析策略，引入细致化分析的过程。该策略针对分类问题，在训练阶段产生两种网络，包括一个全局网络和若干个针对具体的各个类别的特殊网络。在预测阶段，综合考虑两种网络的输出结果，使得整个模型的预测更加具有针对性，从而提高分类模型的准确性。
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公开(公告)号：CN119361038A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411375049.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 同济大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/25 , C04B28/04 , G06F113/26 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种基于颗粒级配与水化热力学特征的低碳复合胶凝材料及设计方法，步骤如下：1）确定辅助胶凝材料的反应程度、活性化学组分，对主要活性组分进行质量归一化，确定水泥和辅助胶凝材料的粒径分布；2）根据不同比例的活性组分与硅酸盐水泥的水化产物变化规律，确定活性组分与掺量上限的对应关系，作为水化热力学约束条件；3）设计水泥与辅助胶凝材料的紧密堆积级配，作为颗粒级配约束条件；4）在水化热力学与颗粒级配协同约束的条件下，使用规划求解设计得到低碳复合胶凝材料的配合比。本发明可实现大掺量辅助胶凝材料替代硅酸盐水泥，指导低碳复合胶凝材料配合比设计，具有显著的减碳效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117409236A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311168532.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗偏移训练的自适应图像掩码方法及系统，涉及深度学习和计算机视觉领域。包括基于ViT模型的训练模式对原始图像分块处理，并对分块后的图像进行特征变换，通过对抗偏移训练方式获得特征变换参数；根据图像块重要性分数和图像块特征变换后的尺度大小对图像块进行掩码操作，并设计自适应掩码方案；根据训练过程中模型的实时性能，设计不同的权重损失函数优化模型的训练；对基于对抗偏移训练的自适应图像掩码方法进行训练和测试。本发明可有效提高ViT模型对有用信息的辨别力，同时减少无关信息的干扰，增强了有效特征可利用率，同时在训练过程中对任务无关的图像块进行掩码，使模型更加关注有用信息的提取。
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公开(公告)号：CN110477909B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910701025.7
申请日：2019-07-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于静息态脑电数据的性别分类方法，包括以下步骤：S1、采集各性别对应的原始静息态脑电数据；S2、对原始静息态脑电数据进行预处理，得到去除伪迹的静息态脑电数据；S3、重新组合去伪迹的静息态脑电数据；S4、构建卷积神经网络，并将去除伪迹的重组静息态脑电数据输入给卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络；S5、由训练好的卷积神经网络对实际静息态脑电数据进行分类。与现有技术相比，本发明将静息态脑电数据进行去伪迹和重组，基于大脑功能性连接的特征，通过卷积神经网络进行特征提取及分析，不仅降低了脑电数据预处理的复杂性，也解决了针对脑电数据无法选择合适模型的问题。
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公开(公告)号：CN112213247A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010939126.0
申请日：2020-09-09
Applicant: 同济大学
IPC: G01N15/08
Abstract: 本发明涉及一种基于随机截面的无规则骨料比表面积测试方法，包括步骤：1)将骨料颗粒固化于模具中，硬化后拆模，对样品进行随机切割并用砂纸打磨，直至表面平整；2)对步骤1)处理后的样品获取其切割截面的彩色图像；3)将彩色图像转化为灰度图像，并进行二值化处理，将白色处理为背景，黑色处理为骨料截面；4)读取二值化图像中代表骨料的像素点个数以及代表骨料边界的像素点个数，并确定像素点边长；5)根据代表骨料的像素点个数、代表所有骨料边界的像素点个数以及像素点边长，计算骨料的比表面积。与现有技术相比，本发明具有测试快速准确、节约成本、省时省力等优点。
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公开(公告)号：CN105541154B
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201610005030.0
申请日：2016-01-05
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种水环境下混凝土自溶型快速自修复系统，该系统包括混凝土基体以及填充在混凝土基体中的自溶型复合微球，该自溶型复合微球的表面包覆有自溶型保护膜，中心为硅酸三钙与铝酸三钙混合而成的复合矿物。与现有技术相比，本发明自溶型快速自修复系统可以广泛应用于水工、海工混凝土结构、地下混凝土结构中，其能使水环境中开裂的混凝土产生自愈合，不仅成本较低，而且效果显著，解决了传统修复方法代价大、效果差的问题，提高了混凝土的耐久性。
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公开(公告)号：CN105272138A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510651350.9
申请日：2015-10-10
Applicant: 同济大学
IPC: C04B28/34 , C04B14/06 , C04B111/72
Abstract: 本发明涉及一种磷酸镁水泥基快速修补砂浆及其制备方法，所述的快速修补砂浆包括以下重量份数的组分：磷酸镁水泥100份，矿物掺合料6～50份，细集料50～300份，水10～30份；所述的磷酸镁水泥由按重量份计数的60～70份金属氧化物粉末、20～28份磷酸盐、3～6份缓凝剂和4～6份调凝组分混合而成。磷酸镁水泥基快速修补砂浆由磷酸镁水泥为胶凝材料，采用磷酸二钾盐调凝改性，以砂作为细集料，再加入适量的矿物掺合料、拌合水制备而成。与现有技术相比，本发明具有凝结时间可控、粘结强度高、稳定性好、耐水性高等优点。
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