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公开(公告)号：CN102312860A
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN201110257608.9
申请日：2011-09-01
Applicant: 西北工业大学
IPC: F04D29/38
Abstract: 一种吸力面抽吸的压气机静子叶片。叶身的吸力面排布有多个抽吸孔和多个静压孔。所述抽吸孔自叶身的前缘至后缘之间均匀排列。所述静压孔的数量与抽吸孔的排数相同。各静压孔自叶身的前缘处向后缘处成一列分布，并位于抽吸孔与叶根或叶尖之间。叶身的内部有与叶冠贯通的真空腔和静压腔。真空腔的数量与抽吸孔的排数相同，静压腔的数量与静压孔的个数相同。叶身内部的各真空腔均与叶冠贯通，使叶身表面的抽吸气体进入真空腔后，通过叶冠排出；叶身内部的各静压腔均与叶冠贯通，使静压孔与叶身内部的静压腔相通，通过叶冠将静压传至压气机外部，通过静压孔测量叶片表面的静压在抽吸前后的变化，以确定叶片表面附面层抽吸对压气机性能的影响。
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公开(公告)号：CN119919737A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510150057.8
申请日：2025-02-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于改进金字塔的遥感图像目标检测方法，在所构建的检测模型中，特征提取模块为基于ResNet50的双级特征金字塔结构，添加了一层由底至上的金字塔特征图融合结构；两个增强模块分别将高层尺寸的两张特征图和低层尺寸的两张特征图作为输入，进行通道注意力提取与空间注意力提取，并将提取的特征图相乘，得到双尺度特征图；然后两个检测头模块分别对双尺度特征图进行处理，通过分类分支和回归分支分别输出目标的类别和边界框信息。本发明在保留了高层丰富的语义信息的同时，更全面地捕捉了底层的边缘、棱角、纹理等细节信息，对于密集、存在重叠情况下的遥感目标，可以精确识别出物体的各个边缘，有更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN119810572A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510150065.2
申请日：2025-02-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种强化底层信息的遥感图像目标检测方法，在目标检测模型中，特征提取模块提取按照图像尺寸由底至上排列的四层特征图；三个边缘提取模块分别对最底层的特征图进行边缘提取，使经边缘提取的特征图尺寸分别与其他三层特征图尺寸相同；三个全局增强模块分别将对应特征图与相同尺寸经边缘提取的最底层特征图作为输入，进行通道注意力提取与空间注意力提取，并将注意力特征图相乘，得到三张融合特征图；三个检测头模块分别对融合特征图进行处理，输出目标的类别和边界框信息。本发明不仅保留了传统特征金字塔结构的高层语义信息，更进一步强化了底层的边缘、纹理等先验结构和位置信息，有效地细化了位置特征，对目标的定位更加准确。
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公开(公告)号：CN119088024A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411214300.X
申请日：2024-08-31
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于AUV和USV的水下目标跨域协同搜索跟踪方法，将任务划分为目标搜索阶段和目标追踪阶段，建立了两阶段下USV&AUV异构系统对水下目标的协同工作模式，并设计了AUV&USV间信息联通机制，同时提出了目标追踪阶段目标位置预测的方法；对传统的粒子群优化算法进行了改进，改进算法根据任务阶段不同分别采用集中式路径规划和分布式路径规划，以平台的加速度和角速度作为粒子；算法用精英保存策略保留粒子群体父代最优，引入了惯性权重用于调控粒子速度属性，提出了自适应学习因子策略在不同任务阶段调控粒子位置的进化速度；并且建立了不同任务阶段的算法适应度函数。仿真实验表明，本发明能够更高效地完成水下目标搜索与跟踪任务。
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公开(公告)号：CN116758978A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310707583.0
申请日：2023-06-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G16B15/30 , G16B15/20 , G16B40/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于蛋白质结构的可控属性全新活性小分子设计方法，提出了一个基于Transformer的小分子生成模型，即CproMG。基于融合蛋白质的层次视图，它通过将氨基酸残基与其组成原子关联，显著增强了蛋白质结合袋的表达。通过联合嵌入分子序列、其类药物性质和与蛋白质的结合亲和力，它通过测量分子标记与蛋白质残基和原子的接近度，以可控的方式自动回归生成具有所需财产的新分子。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113421658B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110759813.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G16H70/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于近邻注意力网络的“药物‑靶标”相互作用预测方法，其中采用的预测模型为近邻注意力网络(NNAttNet)，通过构建药物对邻居的嵌入表示(DTPs)来解决这些问题，该预测方法使得药物与蛋白质相互作用具有可解释性，并且减少了DTI条目缺乏所带来的影响，以及为直推式预测和归纳式预测提供统一表示。此外，NNAttNet提供了一种基于注意力的关键特征选择，以便更准确地预测DTI，在基准数据集上对NNAttNet的评价表明，NNAttNet具有较好的DTI预测性能。
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公开(公告)号：CN115424681A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211029734.3
申请日：2022-08-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图表示学习的共晶预测方法，提出了一个基于门控消息传递神经网络的可解释模型，即CC‑MPNN，利用门控消息传递神经网络获取化合物的子结构，并利用共同注意力机制来计算子结构之间的相互作用得分，设计基于图表示学习的共晶预测方法，探索化合物子结构与共晶反应的关联规律。
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公开(公告)号：CN114927173A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210355201.8
申请日：2022-04-06
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标签相关性和图表示学习的代谢路径预测方法，提出一个基于标签相关性的可解释模型，即MP‑GNN，利用代谢路径之间的相关关系，通过标签嵌入表示方法构建标签之间的依赖关系，设计基于标签依赖性的图神经网络，研究基于标签依赖性的代谢路径类型预测方法，探索化合物子结构与其多种代谢路径的关联规律。
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公开(公告)号：CN113160878B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110408770.X
申请日：2021-04-16
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部网络相似性比较的天然药物分子靶标蛋白的冷启动筛选方法，用以完成天然药物分子与靶标相互作用关系的初筛。方法采用冷启动的方法对全新的天然药物分子与靶标之间有无连边的可能性进行预测，即当一个天然药物分子没有已知靶标的连边数据时，可以通过本发明进行与现有靶标的连边可能性预测。核心思想是：“结合于同一靶标的药物分子拥有相似的分子子结构”。本方法相对于传统的方法有较高的便捷性，可以用更少的时间和精力为天然药物分子筛选出置信度较高的靶点，为后续天然药物分子目标靶蛋白的筛选提供方向。
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公开(公告)号：CN202220756U
公开(公告)日：2012-05-16
申请号：CN201120327190.X
申请日：2011-09-01
Applicant: 西北工业大学
IPC: F04D29/38
Abstract: 一种吸附式压气机静子叶片。叶身的吸力面排布有多个抽吸孔和多个静压孔。所述抽吸孔自叶身的前缘至后缘之间均匀排列。所述静压孔的数量与抽吸孔的排数相同。各静压孔自叶身的前缘处向后缘处成一列分布，并位于抽吸孔与叶根或叶尖之间。叶身的内部有与叶冠贯通的真空腔和静压腔。真空腔的数量与抽吸孔的排数相同，静压腔的数量与静压孔的个数相同。叶身内部的各真空腔均与叶冠贯通，使叶身表面的抽吸气体进入真空腔后，通过叶冠排出；叶身内部的各静压腔均与叶冠贯通，使静压孔与叶身内部的静压腔相通，通过叶冠将静压传至压气机外部，通过静压孔测量叶片表面的静压在抽吸前后的变化，以确定叶片表面附面层抽吸对压气机性能的影响。
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