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公开(公告)号：CN113643756B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202110909991.5
申请日：2021-08-09
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G16B20/30 , G16B15/20 , G16B40/30 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的蛋白质相互作用位点预测方法，属于生物信息学分析技术领域，首先，从PDB数据库获取公开的蛋白质数据集，基于数据集中蛋白质的序列信息生成位置特异性得分矩阵并提取给定蛋白质序列的物理化学特征，从而形成蛋白质中每一个氨基酸残基的表示。由于蛋白质序列中非相互作用残基远远多于相互作用残基，采用下采样策略来消除类别不平衡性以获得高质量且低偏差的数据集。将平衡后的数据集分为训练集和测试集，对于训练集利用变分自编码器进一步提取蛋白质序列的高级抽象特征，再利用多层感知机对氨基酸残基进行分类。将训练好的模型在测试集上测试，得到预测结果。本发明计算成本低且预测精度较高。
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公开(公告)号：CN113628178B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110872859.1
申请日：2021-07-30
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06V10/42 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种速度与精度平衡的钢铁产品表面缺陷检测方法，属于钢材表面缺陷检测技术领域，包括以下步骤：S1：从数据库中获取热轧带钢表面缺陷典型图像样本，并对样本进行预处理；S2：基于CenterNet目标检测模型，设计包含跳层连接和金字塔特征融合模块的热轧带钢表面缺陷目标检测模型，并选择骨干网络作为目标检测模型的特征提取器；S3：对目标检测模型中骨干网络结构部分的参数采用在ImageNet数据集上训练好的参数进行初始化，并用训练样本训练目标检测模型；S4：用训练后的目标检测模型对测试样本进行测试，并输出检测结果。本发明检测热轧带钢表面缺陷目标位置的准确率高，检测速度快，能够有效地应用于现场实时检测热轧带钢的表面缺陷。
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公开(公告)号：CN117591910A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311548331.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 安徽省爱夫卡电子科技有限公司 , 安徽工业大学
IPC: G06F18/24 , G01H17/00 , G06F18/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声信号特征提取的目标分类识别方法，包括以下步骤：步骤一、数据收据与预处理：利用水听器对螺旋桨噪声信号或噪声振动测量仪对汽车发动机噪声振动信号进行数据采集，采集不同船舰或不同发动机故障的真实噪声；对采集的真实噪声数据进行低频提取以去除高频噪声；步骤二、STFT频谱分析：根据短时傅里叶变换STFT对真实噪声数据进行功率谱分析以提取谐波频率的幅值信息；步骤三、提取谐波幅值：根据不同叶数的螺旋桨选择对应的谐波频率组合，计算各谐波幅值，进行归一化处理得到归一化谐波幅值；本发明能够同时解决水下螺旋桨叶数的识别问题和水下螺旋桨以及汽车发动机的故障诊断和分类问题。
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公开(公告)号：CN117542172A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311683138.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 安徽工业大学芜湖技术创新研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于语音交互的智能医疗废物收集系统，涉及电子信息技术领域。包括：无线通信模块将医疗废物收集终端所收集信息实时地无线发送至服务器，并接收服务器发送的实时预警信息；语音交互模块通过识别医疗废物收集者的语音指令，将指令发送至控制处理模块实现对医疗废物收集终端的控制；还包括与控制处理模块电连接的语音交互模块、人脸与二维码识别模块、蓝牙通信模块、存储模块、智能触控显示模块。提高医疗废物收集操作的简便性与舒适性，提高医疗废物收集者对于预警信息响应的实时性；通过人脸识别与二维码识别，提高了医疗废物收集过程中信息采集的规范性和真实性。本发明具备应用价值高、应用前景好的优良特性，值得被推广使用。
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公开(公告)号：CN117215213A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311158141.1
申请日：2023-09-08
Applicant: 安徽工业大学芜湖技术创新研究院
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的5G‑CV2X虚实融合仿真实验平台。为了还原真实汽车在不同V2X场景中测试结果，本发明提供一种基于5G‑CV2X的数字孪生仿真实验平台，该仿真平台使用ROS机器人技术和5G‑CV2X车载设备，同时平台具备自主完成测试的能力和真实汽车与车载设备之间信息交互过程，且使用5G实现数据上传到数字孪生平台。通过引入数字孪生技术实现“虚实结合”，实现真实物理车辆模型与孪生平台虚拟车的实时数据共享与动作映射，该平台能快速、高效地、真实地反映汽车在V2X场景中的行驶过程和测试结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116977681A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311089243.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于数据差异性增强的数据聚类方法及系统，属于数据处理技术领域，包括获取待聚类数据集；将待聚类数据输入多个不同深度的堆叠自编码器进行特征提取，基于输入样本与重构输出样本误差最小化，构建堆叠自编码器损失函数，并对不同深度的堆叠自编码器模型进行训练，得到多个原始数据的编码特征等步骤。本发明通过不同深度的堆叠自编码器获取鲁棒的低维特征表示，采用基于数据差异性增强的数据聚类算法进行聚类，获得基聚类结果，能有效区分特征的不同重要性，并且能同时增强数据差异，提高了基聚类分析的聚类性能，最后利用聚类集成共识函数获取最终聚类结果，有效提高了聚类最终结果的质量，具备适用性强和聚类性能高的优良特性。
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公开(公告)号：CN116929771A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310936608.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 安徽工业大学 , 安徽省爱夫卡电子科技有限公司
IPC: G01M15/04
Abstract: 本发明公开了一种汽车发动机断缸测试方法，属于断缸测试技术领域。本发明对第一个气缸进行断缸，等待设定的断缸时间结束，在断缸过程中，通过发动机转速传感器获取第一个气缸断缸的发动机转速信息；对第一个气缸进行恢复供油，等待设定的恢复时间结束，在恢复过程中，通过发动机转速传感器获取第一个气缸恢复的发动机转速信息；断缸测试中的第一个气缸未断缸的发动机转速作为原始值，与第一个气缸恢复供油的发动机转速的差值的绝对值小于设定的阈值，则重复步骤3、4对剩余气缸进行断缸。本发明解决了断缸测试中，喷油器异常，断缸后仍然喷油，在没有点火的情况下，气缸中残留的喷油对后续断缸测试中发动机转速数值的影响。
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公开(公告)号：CN116342542A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310318437.9
申请日：2023-03-28
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级神经网络的钢铁产品表面缺陷检测方法，属于钢材表面缺陷检测技术领域，包括以下步骤：从数据库中获取钢铁产品表面缺陷样本，并对样本进行预处理；基于YOLOv4‑tiny模型，选取特征提取网络，构建包含改进的金字塔特征融合模块的钢铁产品表面缺陷目标检测模型；对钢铁产品表面缺陷目标检测模型中特征提取网络的参数采用在ImageNet数据集上训练好的参数进行初始化，并用训练样本训练钢铁产品表面缺陷目标检测模型，保存训练后的钢铁产品表面缺陷目标检测模型；用保存的目标检测模型对测试样本进行测试，并输出检测结果。本发明检测钢铁产品表面缺陷目标位置的准确率高，检测速度快，能够有效地应用于现场实时检测钢铁产品的表面缺陷。
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公开(公告)号：CN115017445A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210605073.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CEEMDAN结合近似熵的螺旋桨状态识别方法，属于水声信号的目标识别技术领域，也可用于其它旋转机械噪声信号的故障状态的识别与诊断。本发明的步骤为：一、将不同状态下的螺旋桨噪声信号分别进行CEEMDAN分解，得到若干IMF分量及一个残余分量；二、通过相关系数法求出步骤一中各IMF分量与原始信号的相关系数，通过设置一个阈值γ筛选出有效IMF分量；三、统一不同状态下有效IMF分量的数量，并求它们的近似熵值作为各自的特征量；四、利用步骤三中求得的不同状态的特征量结合BP神经网络进行训练与预测，建立起通过螺旋桨噪声信号识别螺旋桨不同状态的特征网络模型。本发明能够准确预测螺旋桨的运行状态，对辨别舰艇类型有着重要的参考作用。
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公开(公告)号：CN114995351A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210694494.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 安徽省爱夫卡电子科技有限公司 , 安徽工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种OBDII诊断的车载动态限载自检测方法及系统，属于汽车故障诊断技术领域。该方法包括以下步骤：（1）分别检测在汽车空载和带载两种情况下，车辆起动加速时段的扭矩，并记录数据；（2）验证检测数据的完整性，建立车载质量的计算模型；（3）根据计算模型建立方程组，求解扭矩系数和摩擦系数的估计值；（4）对扭矩系数和摩擦系数的估计值进行误差检验；（5）将合格的扭矩系数和摩擦系数的估计值带入计算模型，实时计算车辆运行中超载情况，并做出判断。本发明通过获取车辆动力系统的状态信息数据，并利用计算模型对车辆超载情况进行实时计算，检测效率高，成本低。
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