公开(公告)号：CN110841642A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201911224312.X

申请日：2019-12-03

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 姚忠平 ,  张笑 ,  姜兆华 ,  李东琦 ,  周扬

IPC: B01J23/745 ,  B01J35/02 ,  C02F1/72 ,  C02F101/38 ,  C02F103/34

Abstract: 一种超小四氧化三铁致密包覆三维还原氧化石墨烯类芬顿催化剂的制备方法，它涉及一种类芬顿催化剂的制备方法。本发明的目的是要解决现有方法在石墨烯上负载Fe3O4不均匀、不牢固和催化活性位点少的问题。方法：一、制备氧化石墨烯分散液；二、将FeCl3·6H2O加入到氧化石墨烯分散液；三、调节pH值；四、滴加抗坏血酸溶液；五、水热反应；六、清洗，冷冻干燥。本发明制备的超小四氧化三铁致密包覆三维还原氧化石墨烯类芬顿催化剂的催化性能明显提升，降解盐酸四环素20min，降解率可达100％，并且具有优异的循环稳定性。本发明可获得一种超小四氧化三铁致密包覆三维还原氧化石墨烯类芬顿催化剂。

公开(公告)号：CN109949281A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910179458.0

申请日：2019-03-11

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 孙明健 ,  高孝忠 ,  李思敏 ,  苏秀峰 ,  张笑 ,  刘子超 ,  屈亚威 ,  李杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种胃镜图像质量检测方法及装置，包括：获取待检测的目标胃镜图像；基于训练好的胃镜图像质量检测模型，对所述目标胃镜图像进行检测，获取到所述目标胃镜图像的质量检测结果；所述训练好的胃镜图像质量检测模型是由标注有图像质量类型的样本胃镜图像训练得到的。本发明实施例提供的一种胃镜图像质量检测方法及装置，通过对胃镜图像的质量类别进行标准化检测，能够提高胃镜图像质量，从而提高了胃镜图像的准确性，获取更有效的胃镜检测信息，提高了胃镜图像的获取效率。

公开(公告)号：CN107320996B

公开(公告)日：2019-03-29

申请号：CN201710763526.9

申请日：2017-08-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 宋梁成 ,  张笑 ,  杨春晖

IPC: B01D9/02

Abstract: 一种多组分混合物膜辅助冷却结晶分离方法，它涉及一种多组分混合物的分离方法。本发明的目的要解决现有多组分混合物的结晶分离过程中，分离不彻底，溶解性相近的物质无法分离的问题。分离方法：一、确定多组分混合物中含有物质的种类及含量；二、确定溶解度；三、确定溶剂的加入量；四、确定饱和状态或过饱和状态物质数量；五、设备组装；六、物料搅拌至溶解；七、启动输送泵；八、放入活化晶种，完成饱和状态或过饱和状态物质分离；九、再次分离多组分混合物。优点：产品收率接近100％。本发明主要用于多组分混合物的分离。

公开(公告)号：CN109165662A

公开(公告)日：2019-01-08

申请号：CN201810716964.4

申请日：2018-07-03

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 孙明健 ,  张笑 ,  刘海峰 ,  屈亚威 ,  马立勇 ,  邹梦书 ,  曲歌

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度学习的消化道内壁病变类型智能识别方法及装置，该方法包括：将待识别消化道内壁图像输入至病变类型识别模型，输出待识别消化道内壁图像的病变类型识别信息，病变类型识别模型是基于样本消化道内壁图像及样本消化道内壁图像对应的病变类型识别结果进行训练后获得的，待识别消化道内壁图像的格式与样本消化道内壁图像的格式相匹配。本发明实施例通过将待识别消化道内壁图像输入至病变类型识别模型，输出病变类型识别信息。由于病变类型识别模型可以直接输出病变类型识别信息，从而相对于人眼识别提高了识别效率，并且，病变类型识别模型能够避免人眼识别中观察者识别能力对识别结果的影响，提高了识别精度。

公开(公告)号：CN109100103A

公开(公告)日：2018-12-28

申请号：CN201810738808.8

申请日：2018-07-06

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 胡卫华 ,  滕军 ,  张笑

IPC: G01M7/02 ,  G01M99/00

Abstract: 一种基于连续监测的风机1p信号识别方法，包括：获取风机的结构动力响应；将所述风机的结构动力响应分解为若干本征模态函数；对每一本征模态函数进行变换以得到与之对应的瞬时频率，并计算所述每一本征模态函数的瞬时频率均值；以所述瞬时频率均值位于低频区段的本征模态函数作为有效本征模态函数，并以所述有效本征模态函数之和作为目标本征模态函数，所述低频区段为低于1Hz的频率范围；识别所述目标本征模态函数对应的频率并建立稳态图，根据所述稳态图提取1p频率。本发明提供的基于连续监测的风机1p信号识别方法、装置、终端与计算机可读存储介质可有效识别1p信号而提取1p频率，为风机结构监测提供有效而可靠的自动化手段。