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公开(公告)号：CN112541905A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011490170.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于神经网络缺陷识别领域，并具体公开了一种基于终身学习卷积神经网络的产品表面缺陷识别方法，其包括：S1、构建卷积神经网络模型，其包括特征提取器、检测器和识别器；S2、通过已知类别缺陷图像对卷积神经网络模型进行训练，得到缺陷识别模型；S3、将待识别图像输入缺陷识别模型，由特征提取器提取图像中的特征向量，然后通过检测器对特征向量进行判别，若为已知类别缺陷，则通过识别器对特征向量进行分类，得到图像缺陷类别；若为未知类别缺陷，则识别器根据特征向量，通过终身学习策略对识别器中参数进行调整，并根据新已知类别缺陷再次训练检测器。本发明实现了未知缺陷类型的自动检测和识别，且识别结果更加准确。
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公开(公告)号：CN107437121B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201610353532.2
申请日：2016-05-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于多机器同时处理单工件的生产工艺过程控制方法，包括首先根据生产车间特征进行多并行处理机问题模型的构建，模型中包含多台机器同时、独立处理单工件的加工情形；其次基于DABC算法构建模型求解方法，以最小化最大完工时间和最小化设备投入成本为目标寻求最优的工件加工序列与机器资源分配方式；最后，对生产控制结果方案进行发布与存储，对涉及到的车间数据信息进行保存与管理。本发明能够解决带有多台机器同时处理单个工件加工场景的生产控制问题，综合考虑了工件加工顺序与机器资源分配，通过改进DABC算法提高了模型求解效率，优化后的生产工艺过程控制方案极大地提高了生产率。
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公开(公告)号：CN110561427A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910775000.1
申请日：2019-08-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人柔顺控制领域，并具体公开了一种基于补偿的串联弹性驱动器柔顺控制系统及方法，其根据阻抗模型Pk及预设的当前时刻串联弹性驱动器负载端的目标位置/角度得到 根据串联弹性驱动器负载动态模型的逆名义模型 和当前时刻串联弹性驱动器负载端的实际位置/角度 得到 根据及 得到根据 及 计算得到 并基于 及 计算当前时刻t作动器实际目标位置/角度 最后控制串联弹性驱动器的作动器实时跟踪实际目标位置/角度 以此实现串联弹性驱动器对目标阻抗的实时跟踪。本发明可实现串联弹性驱动器的柔顺控制，具有控制精度高、效果好等优点。
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公开(公告)号：CN107256317B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710534808.1
申请日：2017-07-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种用于紧凑式热带生产的热轧调度方法，以最小化无委材数量、最小化同一轧制单元内相邻两块板坯间最大厚度改变量、板坯厚度的改变时间为目标，建立包括无委材优化模型和板坯厚度优化模型的热轧生产调度模型；根据实际热轧生产过程中的工艺约束确定上述无委材优化模型和板坯厚度优化模型的约束条件；采用改进的启发式算法对无委材优化模型进行求解，获得最优轧制单元的数量和无委材的数量；采用基于分解的多目标进化算法对板坯厚度优化模型进行求解，获得最优相邻板坯之间厚度的改变值和最优的厚度改变时间；本发明所提供的方法获得的调度计划优与人工编制生产计划相比，可有效地减少板坯规格跳跃费用和换辊费用，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN106550422B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201610980573.4
申请日：2016-11-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04W40/10
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种基于和声搜索算法的无线传感器网络分簇路由方法，包括：(1)全局信息的传递和汇聚，获得全局信息，并将其传递到汇聚节点；(2)汇聚节点通过全局信息对整个传感器网络进行网络分簇路由的优化计算与配置；(3)普通传感器节点监测采集和处理应用信息，将其处理成数据包，转发到簇头节点，簇头节点进行数据融合，并向下一跳簇头节点发送数据包；(4)下一跳簇头节点接收到数据包后，将自身剩余能量信息加入到数据包中，并按照数据包中的最优路由，继续向下一跳簇头节点转发数据包。本发明的方法解决了无线传感器网络成员节点分配不合理簇头节点能耗不均匀等问题，提高了网络能效，延长了网络生命周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106781165A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611085248.8
申请日：2016-11-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G08B13/196 , H04N7/18
CPC classification number: G08B13/19602 , G08B13/19645 , G08B13/19656 , H04N7/181
Abstract: 本发明属于智能安防技术领域，具体涉及一种基于深度传感的室内多摄像头智能联动监控装置，该装置包括采集模块、处理模块和通信模块，处理模块包括：交换机、服务器和监控系统软件；监控系统软件首先根据三维点云图像，基于深度图像匹配算法完成对异常入侵的侦测，然后，对得到的三维点云进行结构抽象，完成对异常入侵的识别，最后，把采集到的视频和图像传输到用户终端设备上，让用户对异常入侵事件进行处理；本智能联动监控装置能够完成由入侵端到用户端的被动监测，也能完成用户端到入侵端的主动控制。本发明适用于无人值守室内场景监控，同时具备对入侵的侦测精度高、误报率低、无死角监控，且能够进行异常事件预警等优点。
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公开(公告)号：CN106355941A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610853818.7
申请日：2016-09-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G08G1/14
CPC classification number: G08G1/148
Abstract: 本发明公开了一种基于6LoWPAN无线传感器网络的车位可预约智能停车场系统，包括无线传感网络以及停车场服务器、停车场管理模块、停车场停车指示牌模块和停车场车位预约模块，其中，无线传感网络包括6LoWPAN节点和6LoWPAN网关；停车场车位预约模块用于给用户提供预约车位信息并输出至停车场服务器；停车场服务器包括系统显示控制服务器和停车场车位数据库服务器，其中，停车场车位数据库服务器用于处理停车场的车位信息，系统显示控制服务器用于产生控制车位显示灯以及停车场停车指示牌的控制信息；停车场管理模块用于实现停车计费、以及6LoWPAN无线传感网络节点的可视化维护管理；停车场停车指示牌模块用于显示各个区域的车位数量显示。本发明提供了一种快速部署，低能耗，高智能的解决方案。
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公开(公告)号：CN101923664B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201010237392.5
申请日：2010-07-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N99/00
Abstract: 本发明提出了一种基于类电磁机制的离散型优化方法，通过距离计算和移动操作，使类电磁机制算法的操作应用在了离散型的编码上，从连续的空间扩展到了离散的空间。首先针对具体问题进行编码，然后根据目标值计算每个粒子的电量，并根据距离的定义来计算粒子间的距离，然后计算粒子间的作用力以及每个粒子所受的合力，再根据合力移动粒子，更新种群后再对当前最优粒子进行局部搜索。该发明扩展了原有算法的应用领域，有助于其更好地解决组合优化问题。
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公开(公告)号：CN119761526A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411841083.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N5/045 , G01M13/00 , G01M13/045 , G06N3/084 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于旋转机械故障诊断相关技术领域，其公开了一种面向旋转机械故障诊断的神经网络可解释方法及应用，步骤为：(1)对振动信号进行S变换处理以获得时频图；(2)使用二维傅里叶变换将时频图样本由空域转换到频域，并在频域上加掩码，再使用傅里叶逆变换将掩码后的样本转换到空域；(3)将样本输入神经网络，以得到神经网络最后一层特征图和神经网络输出logits，计算得到目标类别的分类概率和掩码样本的稀疏性分数；(4)计算样本的域外分布分数；(5)使用随机梯度下降的方法优化掩码；(6)将优化后的掩码加到样本频率系数上，以获得该样本分类的解释。本发明提高了解释的特征分辨率。
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公开(公告)号：CN119441885A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411537406.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/214 , G01D21/02 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于设备智能故障诊断相关技术领域，其公开了一种时变工况下单源域泛化故障诊断模型的构建方法及其应用，构建方法包括：采集设备不同故障模式下的振动信号，构建单源域训练集；建立故障诊断训练模型，包括域扩展模块和域不变的特征判别模块；域扩展模块用于根据源域形成扩展域，还用于根据源域以及扩展域形成中间域；域不变的特征判别模块包括特征提取器和分类器，特征提取器用于提取样本的故障特征，分类器用于输出样本的故障模式分类结果；对故障诊断训练模型进行参数优化训练；输出训练完成的特征提取器和分类器，形成构建好的故障诊断模型。本发明提出生成扩展域和中间域，增加训练样本的多样性，提升了跨域泛化故障诊断的准确度。
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