公开(公告)号：CN118496514A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410647435.9

申请日：2024-05-23

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘涛 ,  罗宇 ,  赵亮

IPC: C08G83/00 ,  G11C11/00

Abstract: 本发明属于金属有机框架材料技术领域，公开了两种具有反铁磁行为的三维金属有机框架配合物、制备方法及其应用，该配合物是通过桥联配体L1＝(4'4‑(2‑氟‑1,4‑亚苯基)二吡啶)连接Fe(SeCN)2，或L2＝(4',4‑(2,3‑二氟‑1,4‑亚苯基)二吡啶)连接Fe(SeCN)2组成。该配合物具有明确的单晶结构、良好的热稳定性、较大的空腔以及反铁磁行为，利用配位键将桥联配体与金属离子结合，通过挥发制备得到晶体，其独特的空腔结构可以引入多功能的客体分子，在存储、催化等领域有着潜在的应用价值。

公开(公告)号：CN116822203A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310774522.6

申请日：2023-06-28

Applicant: 大连理工大学 ,  北京理工大学

Inventor： 孙希明 ,  王鹏 ,  石岩 ,  章振宇 ,  张志远 ,  赵亮 ,  黄亚冰

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  F02B63/04 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种基于时序预测与特征选择的自由活塞直线发电系统运行状态估计方法，包括：通过传感器模块获取热力学参数和运动学参数，并给所述热力学参数和运动学参数贴上标签；采用高斯滤波对所述热力学参数和运动学参数进行预处理；基于虚拟原位校准方法消除系统误差和修补缺失数据；通过ReliefF算法提取热力学特征和运动学特征，将关键热力学特征和运动学特征用于训练SVM分类器；基于长短时记忆网络LSTM的时序预测得到预测数据，将预测数据输入到训练好的SVM分类器中，获得自由活塞直线发电系统的运行状态。本发明将多种运行状态数据作为输入数据的多个维度变量，输出数据为具体运行状态，实现自由活塞直线发电系统运行状态的识别和预测。

公开(公告)号：CN116299272A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310152395.6

申请日：2023-02-22

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 赵亮 ,  李论 ,  王鹏

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/50 ,  G01S13/06 ,  G06T7/73 ,  G06T19/00 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达点云数据的室内人员计数、定位方法，对毫米波雷达输出的点云数据的处理过程包括以下步骤：对点云数据进行预处理；将处理后的点云与上一时刻的目标在二维平面上叠加，进行密度聚类，将检测点与目标相关联，对于含有多个目标的簇，对其中的检测点按照其与簇中目标的距离再分类；更新目标当前时刻的位置；管理目标状态，并统计人员数量和位置。本方法在点云与目标叠加后聚类以确定检测点与目标的关系，这使得与目标关联的检测点可以是任何形状，提高数据关联的准确性；另外对于含有多个目标的簇进行再分类，减小目标在距离较近情况下的数据关联错误率。

公开(公告)号：CN114031786B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202111310747.3

申请日：2021-11-06

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 赵亮 ,  冀冠峰 ,  魏建伟 ,  蔡俊凯 ,  段春迎

IPC: C08G83/00 ,  B01J31/22 ,  C07D217/02 ,  C07D221/12 ,  C07D405/04

Abstract: 本发明属于精细化工技术领域，一种用于烷烃C‑H键活化偶联反应的金属有机框架的制备方法及其应用，其中制备方法，是以稀土金属铈盐中的Ce3+作为节点，以L作为配体通过溶剂热法制得金属有机框架化合物，其合成路线如下：Ce3++L→Ce‑L，所述配体L为H3BTP，所述稀土金属铈盐选自六水合硝酸铈或五水合醋酸铈中的一种；本发明方法制备的金属有机框架化合物原料价格低廉，产率高，得到的化合物化学性质稳定，易于投入实际应用中。作为化合物Ce‑BTP在催化环己烷制1‑环己基异喹啉方面中的应用，其产率可达93％。

公开(公告)号：CN114911778A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202110172990.7

申请日：2021-02-08

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 ,  大连理工大学

Inventor： 赵亮 ,  张洁 ,  黄平达 ,  马佳骏 ,  陈志奎

IPC: G06F16/215

Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请通过利用各个模态下特征数据的平均值，来补全不完整的多模态数据中缺失的特征值，从而利用补全后所得的补全特征以及原始的特征数据，能够对齐不同模态的特征数据，便于精准重构出用于表示不同模态的特征数据之间共性信息的共享特征，从而能够提升针对不完整多模态数据的处理准确度。

公开(公告)号：CN111454249B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202010325166.6

申请日：2020-04-23

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 段春迎 ,  赵亮 ,  蔡俊凯 ,  李亚楠 ,  魏建伟

IPC: C07D401/14 ,  B01J31/22 ,  C07D307/33 ,  C07C315/02 ,  C07C317/14

Abstract: 本发明属于精细化工技术领域，一种金属有机笼状化合物的制备方法及其应用，其中制备方法，是以过渡金属盐中的Zn2+作为节点，以L作为配体反应制得金属有机笼状化合物，其合成路线如下：Zn2++L→Zn‑L；所述配体L为H2ZPA；所述过渡金属盐选自高氯酸锌、硝酸锌、四氟硼酸锌或三氟甲磺酸锌中的一种；采用本发明方法制备的金属有机笼状化合物原料价格低廉，产率高，得到的化合物化学性质稳定，易于投入实际应用中，并且可在光照温和的条件下，高效催化环丁酮制丁内脂及硫醚选择性氧化制亚砜。

公开(公告)号：CN113188585B

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202110642869.6

申请日：2021-06-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王鹏 ,  李聪伟 ,  梁若冰 ,  赵亮 ,  赵天怡

IPC: G01D18/00 ,  G01L27/00 ,  G01K19/00 ,  G01F25/10

Abstract: 本发明属于建筑能耗监测底层数据保障处理技术领域，提供了一种基于少量冗余传感器的冷冻站传感器故障诊断方法。该方法的具体步骤包括：S1、在冷冻站系统中冷冻水循环侧和冷却水循环侧分别加入一个冗余的流量传感器；S2、划分冷冻站系统中需要校准的传感器的区域；S3、建立冷冻站系统中各个传感器的多组稳态测量值；S4、建立需要校准传感器的修正函数、基准函数、目标函数；S5、对每个需要校准的区域基于贝叶斯推理和MCMC方法获得每个传感器的偏移常量；S6、利用所获得的每个传感器的偏移常量完成对传感器的修正。

公开(公告)号：CN114461961A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202111650276.0

申请日：2021-12-30

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘振娇 ,  陈志奎 ,  赵亮 ,  杨韬 ,  李岳

IPC: G06F16/958 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明提供一种基于NMF和低秩张量的不完整多模态媒体数据聚类方法，属于媒体信息处理技术与数据挖掘技术领域。包括以下步骤：(1)应用于网络社交媒体平台的不完整多模态媒体数据预填充和分解；(2)基于不完整多模态社交媒体平台数据的低秩张量模型融合；(3)融入测量机制，学习多模态社交媒体平台数据的共识表示；(4)计算和优化联合目标函数，迭代更新直至满足收敛条件，完成聚类学习。该模型可以有效融合模态中的可见实例和视图之间的信息，以填补缺失的信息。也可以通过多个模态的高阶相关性来捕获缺失信息，这有助于获得良好的多模态聚类结果。

公开(公告)号：CN114022372A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111238985.8

申请日：2021-10-25

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 赵亮 ,  刚占鑫 ,  姚晨辉 ,  高树达 ,  马希达

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种引入语义损失上下文编码器的掩膜图像修补方法，属于掩膜图像修补领域。包括以下步骤：首先，数据集的处理和分割后，利用上下文编码器算法的编码器—解码器结构完成从掩膜图片到生成图像的生成。其次，利用注意生成对抗网络的生成器完成生成图像的生成并同上下文编码器模块生成的图像进行交叉熵计算。最后，利用深度注意力多模态相似模型计算图片和文本之间的损失。本发明通过引入语义损失弥补了传统的深度学习方法对于大范围掩图像修补的性能较差的缺点，在该种图像修复领域有着更好的表现。

公开(公告)号：CN113582892A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110877599.7

申请日：2021-08-01

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 赵亮 ,  蔡俊凯 ,  何成 ,  李亚楠 ,  段春迎

IPC: C07C319/12 ,  C07C323/62 ,  B01J31/22 ,  C07C45/00 ,  C07C47/06

Abstract: 本发明属于精细化工技术领域，一种用于催化乙醇裂解的金属有机笼状化合物的制备方法及其应用，其中制备方法，是以过渡金属钴盐中的Co2+作为节点，以L作为配体反应制得用于催化乙醇裂解的金属有机笼状化合物，其合成路线如下：Co2++L→Co‑L，所述配体L为H6TS，所述过渡金属钴盐选自高氯酸钴、硝酸钴、四氟硼酸钴、氯化钴或三氟甲磺酸钴中的一种。采用本发明方法制备的用于催化乙醇裂解的金属有机笼状化合物原料价格低廉，产率高，得到的化合物化学性质稳定，易于投入实际应用中，并且可在光照温和的条件下，同时催化乙醇裂解制备制氢气和乙醛。