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公开(公告)号：CN112799128B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110151055.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明是一种地震信号检测和震相提取的方法，用于基于边缘设备的地震检测系统。本发明的边缘设备采用Jetson Nano芯片实现，构建轻量级深度学习模型LCANet布置在边缘设备上；设备端采集的地震波形数据输入边缘设备，实时输出地震信号时间序列、纵波震相和横波震相。本发明的LCANet模型将输入的地震波形数据经基于逆向瓶颈残差块的编码器提取描述地震数据内在物理含义的特征向量序列，再经上下文感知注意模块获取三个任务下的关注时间序列上下文信息的特征向量序列，最后经多尺度异构解码器将特征向量映射到对应任务的特征空间。本发明模型非常适合部署在边缘设备上，满足地震预警系统对数据处理低延迟、高性能的要求。
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公开(公告)号：CN105046079B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510424647.1
申请日：2015-07-17
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于D‑最优内表设计的田口试验设计方法，该方法的具体步骤是：1.根据试验目的、条件及工程经验，给出试验响应、因子、因子间约束等基本试验信息；2.根据噪声因子的个数以及拟采用的水平个数，选择合适的均匀设计表；3.确定响应与因子之间的关系模型以及内表试验次数；4.在设计区域内，采用D‑最优设计方法给出给定试验次数的内表设计方案，完成内表设计；5.采用基于经验分布函数等分位点方法，完成外表设计；6.根据试验方案进行试验，根据试验得到性能指标计算质量特性信噪比，计算得到使信噪比最大化的可控因子最佳水平；7.基于灵敏度分析法确定稳定因子最佳水平；8.变动调整因子，确定最佳因子水平组合。
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公开(公告)号：CN104732003B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201410808296.X
申请日：2014-12-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于可靠性的磨削工艺评估方法，有五大步骤：一、根据磨削加工过程，从设备特性、工件特性、加工工艺方面进行磨削工艺缺陷失效分析，建立磨削加工工艺FMEA，并找出典型缺陷；二、针对磨削加工过程的典型缺陷，进行计算机有限元分析，找出造成典型缺陷的失效物理，进一步对磨削工艺产品进行失效物理分析；三、设计磨削工艺参数，进行实际加工，通过磨削工艺参数来评估产品可靠性；四、对加工后的产品进行可靠性仿真试验，测出相关力学性能，做出关键物理表征Q的退化率曲线，得到Q的参数退化模型；五、根据以上相关工艺参数、关键物理表征Q、相关力学性能数据，构建可靠性模型，以此基于可靠性来评估磨削工艺，为工艺优化设计提供依据。
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公开(公告)号：CN105069214B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201510464687.9
申请日：2015-07-31
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性相关分析的工艺可靠性评估方法，其首先对产品进行失效机理分析和FMEA分析，确定影响产品固有可靠性的产品特性以及影响各产品特性的过程特性，利用基于Clayton copula熵的偏互信息估计方法选取关键产品特性和关键过程特性，然后借助于Clayton copula函数给出过程特性间的相依结构，最后给出基于支持向量机的产品固有可靠性预测方法。本发明利用偏互信息有效地衡量变量间的非线性关系，并利用偏互信息与Clayton Copula熵之间的关系式避免估计联合概率密度函数，提高偏互信息估计的准确度。对输入变量进行有效选择，提高了模型的预测精度和效率。
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公开(公告)号：CN103218534B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310139718.4
申请日：2013-04-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种右截尾型寿命数据分布选择方法，该方法有五大步骤：步骤一：初步选取几种备选寿命分布；步骤二：分别求出备选寿命分布中参数的极大似然估计 步骤三：分别求出备选寿命分布对数似然函数的极大值；步骤四：分别求出各个备选寿命分布的AIC-BIC值；步骤五：根据信息量最小原则进行分布选择，优先考虑AIC值最小的模型或优先考虑BIC值最小的模型，作为右截尾型产品寿命试验数据的寿命分布。本发明为可靠性工程中的数据分布选择工作提供一种实用方法，它为工程中的可靠性评估提供了技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102243695B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201110223254.6
申请日：2011-08-05
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明零膨胀泊松分布的一种稳健参数估计方法，其具体步骤是：1.把零膨胀泊松分布看作退化分布{X＝0}和非零泊松分布的一种混合分布；2.提取零膨胀数据中的非零数据，并按从小到大的顺序排序；3.用非零数据的中位数、加宽中位数、中均值以及三均值对非零泊松分布均值进行稳健估计；4.利用非零泊松分布均值与零膨胀泊松分布参数λ的关系得到参数λ的稳健估计；5.在参数λ的稳健估计基础上，运用极大似然估计得到零膨胀泊松分布参数p的稳健估计。本发明为零膨胀泊松分布提供了一种稳健参数估计方法，进而得到零膨胀泊松分布参数的稳健估计，可以有效解决零膨胀泊松分布容易受异常值影响的问题，同时避免了零膨胀数据中离群值识别的困难。
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公开(公告)号：CN104778354A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510158708.4
申请日：2015-04-03
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种定期抽检型产品贮存寿命评估方法，方法步骤如下：一、用PAVA算法修正原始试验数据中的倒挂；二、求分布函数参数的极小卡方估计，计算皮尔逊卡方统计量；三、进行皮尔逊卡方拟合优度检验；四、计算产品在给定贮存条件下的可靠寿命。本发明的优点是：它保证了寿命分布参数估计的准确性和完整性，其算法对参数的初值要求较低，算法迭代快速简单，可操作性强，较之极大似然估计对样本量的要求更低，评估结果更加稳定，体现了其在处理小样本数据时的优越性。
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公开(公告)号：CN103413026A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310308827.4
申请日：2013-07-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种随机右截尾型寿命数据分布检验方法，步骤有：1.根据数据的特点并结合产品自身特征，选定寿命分布；2.整理数据，对寿命数据值进行排序；3.计算其中完全数据的平均秩次；4.利用该平均秩次对所有数据划分区间并把其端点处完全数据对应平均秩次的差值分别作为这组随机右截尾型寿命数据落在每个区间上的观察频数；5.求出寿命分布中参数的极大似然估计；6.估计出产品寿命落在每个区间上的期望频数；7.利用观察频数和期望频数计算皮尔逊χ2检验统计量值，给定显著性水平α，由χ2分布分位点求出临界值，比较检验统计量值和临界值的大小，判定这组随机右截尾型寿命数据是否服从初步选定的寿命分布。该方法为随机右截尾型寿命数据的分布检验提供了有效途径。
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公开(公告)号：CN103218837A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310140500.0
申请日：2013-04-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明给出了一种基于经验分布函数的不等组距直方图的绘制方法；该方法针对等组距直方图不能充分反映样本的分布特征，以及可能出现与实际情况相悖等问题，利用经验分布函数是分布函数有效拟合的性质，提出了基于经验分布函数的不等组距直方图的绘制方法；该方法的具体步骤是：1.计算样本的顺序统计量；2.确定直方图的最大上界、最小下界及组数k；3.根据经验分布函数均分纵坐标为k组；4.求k组纵坐标对应的横坐标分界点，并确定k组横坐标组距；5.计算落入各组区间的样本频数及频率；6.绘制基于经验分布函数的不等组距直方图。通过图示法以及比较均方积分误差（MISE），均表明本发明的直方图有更精确的拟合效果。
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公开(公告)号：CN119783921A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510285942.7
申请日：2025-03-12
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/241 , G06F18/23 , G06F18/26 , G08G1/01 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于因果分类去偏的城市交通数据预测方法，属于时空数据挖掘技术领域，本发明提出了一种基于因果分类去偏的城市交通数据预测方法，利用空间邻接关系和时间位置，通过因果干预修正城市时空数据分布偏态在因果挖掘上的影响，恢复隐藏在观测数据中的时空因果关系，采纳空间邻近性关系和时间位置等先验信息学习因果图，并引入了跨越不同时间片段的时空因果传递机制，以强化时空因果表征，从而显著提升了城市交通数据预测的精确度与稳健性，有效提升了预测模型的精度、鲁棒性和泛化能力。
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