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公开(公告)号：CN106248486A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610693651.2
申请日：2016-08-19
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
CPC classification number: G01N3/08 , G01N3/068 , G01N2203/0019
Abstract: 本发明公开一种确定金属材料接触碰撞变形指数的试验方法，包括以下步骤：S1.试验准备：准备试验材料材料：硬金属块A、硬金属块B、软金属块C、推力计和激光测距传感器；S2.试验过程：推力计推动硬金属块B，使软金属块C受硬金属块A和硬金属块B挤压变形，记录推力计的压力值以及硬金属块A和硬金属块B距离变化值；S3.重复试验：重复步骤S2以获取m组碰撞力数据和变形量数据，记各第i组碰撞力数据为FNi，第i组总变形量为δi，1≤i≤m；S4.碰撞指数计算：将各组数据带入函数计算获得对空行程Δ和幂指数n的参数辨识，本发明试验过程简单，测试出的碰撞指数与具体接触碰撞的材料种类相关联，获得的碰撞指数更精确且更符合实际应用。
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公开(公告)号：CN106124153A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610696850.9
申请日：2016-08-19
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
IPC: G01M7/08
CPC classification number: G01M7/08
Abstract: 本发明公开的一种确定金属材料接触碰撞中恢复系数的试验装置，包括金属球、金属板、速度传感器和采集卡，所述金属球位于金属板上方，且金属球与金属板距离固定，速度传感器放置在金属板上，采集卡与速度传感器电连接。本发明结构简单易操作，通过测试金属材料接触碰撞过程中的时间变化，即可获得精确的碰撞恢复系数，相比传统的速度测量、动态高度测量更容易，提高了测量精度。
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公开(公告)号：CN105046346A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510342923.X
申请日：2015-06-19
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种利用最大相对误差最小多输入多输出支持向量回归机进行多种混凝土组分同时反预测方法。本发明在标准支持向量机的基础上进行改进，使用相对误差建立误差项来求解最优化问题。通过引入拉格朗日将一个有m个变量与k个约束条件的最优化问题转换为一个有m+k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束，通过拉格朗日乘子法及其对偶变换将原具有等式约束的最优化问题转换为新的最优化问题，之后使用KKT最优化条件进行求解。以RE-SVM为适应度函数，使用PSO进行参数寻优，最后，使用RE-SVM建立反预测模型，实现对多种混凝土组分同时反预测。本发明对混凝土部分组分的反预测时间效率高，预测结果精度高，实验结果基本满足工程中的精度要求。
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公开(公告)号：CN104034865A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410254050.2
申请日：2014-06-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G01N33/38
Abstract: 本发明一种混凝土强度的预测方法，先在现场按照标准混凝土强度检测方法对不同混凝土配比进行强度试验，获得一组混凝土配比成分X及对应的混凝土强度Y的样本数据，然后以混凝土配比成分X为输入数据，对应的混凝土强度Y为输出数据，利用非线性支持向量机回归法、优化极限学习机法、神经网络法、Kriging模型法等现有的建模方法对上述数据进行训练，建立X→Y的映射关系，获得混凝土强度预测模型f(X)，对于任意给定的新的不同混凝土配比成分X输入，代入上述混凝土强度预测模型f(X)中，即可得到对应的混凝土强度预测值Y输出＝f(x输入)，解决了混凝土强度检测需要繁琐耗时耗材耗力人工试验检测的问题，在混凝土配比设计阶段，即可给设计人员提供混凝土强度预测参考，大大降低成本。
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公开(公告)号：CN119939476A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510412968.3
申请日：2025-04-03
Applicant: 华侨大学 , 福建北杭建设工程有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供的一种基于自适应多尺度特征建模的异常检测方法及装置，涉及数据异常检测技术领域。本发明结合时间成分分解与门控网络，在不同时间尺度上为数据分配适合的专家网络。在专家层中利用深度卷积网络与跨时间片段的注意力机制，挖掘时间序列中不同时间段之内以及不同时间段之间的相互关系。然后结合图结构，建模变量间的空间交互特征。最后，学习数据的潜在表示来生成重构数据，计算重构误差和潜在空间的KL散度进行模型训练，从而在无监督的条件下进行高效的异常检测。本发明提升了工业控制系统中异常检测的精度，为实际应用提供更加灵活和准确的异常检测工具，在没有标签数据的情况下，适应工业控制系统中时间序列数据的复杂动态变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119904641A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411990498.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 华侨大学 , 先峰时空(厦门)信息技术研究院有限公司
IPC: G06V10/26 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于KNet的钢支撑和立柱数量识别方法及装置，方法包括：获取建筑施工现场包含钢支撑、立柱及背景信息的图像；对图像进行预处理；将预处理后的图像输入预训练的KNet语义分割模型分割，提取高置信度的二值掩膜图像，并通过形态学操作优化图像质量；执行连通域分析计算各区域面积，根据最小面积阈值筛选有效区域，利用形心计算确定钢支撑和立柱的精确位置，评估其分布均匀性和结构稳定性；统计有效区域的数量并生成包含具体位置、数量和分布密度的结构数量统计报告，可视化展示在界面。本发明提供了一种高效、准确的建筑结构检测与数量统计方案，能够自动化地识别和统计钢支撑和立柱数量，解决了建筑工地复杂环境下的识别难题。
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公开(公告)号：CN118966713A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411418673.9
申请日：2024-10-12
Applicant: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/042 , G06N3/044 , G06Q50/43 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了城际拼车OD对区域可用运力预测方法、装置、设备及介质，通过获取起讫城市的路网信息以及兴趣点数据对起讫城市进行城市划分获得空间特征，由起讫城市的历史需求特征、区域历史流入特征、区域历史可用运力特征、区域历史车辆特征、需求时间信息得到时间特征，训练数据集输入OD对区域可用运力预测模型中进行模型训练，测试数据集输入至训练好的OD对区域可用运力预测模型中获得OD对区域可用运力预测值。通过提前预测起讫城市OD对区域的可用运力，使得相关运输机构能够提前对乘客订单与可用运力匹配，降低乘客等待时间、司机空驶里程。解决在拼车服务中车辆可用运力会受到订单产生的随机性影响，造成城内可用运力分布的不确定性。
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公开(公告)号：CN118410915B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410798558.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/47 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于STZINB‑GCN的城际拼车的OD对区域需求预测方法、装置、设备和介质，涉及城际客运拼车规划技术领域。其中，这种预测方法包含步骤S1至步骤S5。S1、获取城际拼车的历史订单数据，提历史需求特征、历史流入特征和时间信息特征构建总数据集并分割，获取输入数据。S2、获取OD对邻接关系图。S3、根据输入数据，通过深度卷积隔开每个通道的信息对时间信息进行压缩，通过两层卷积前馈网络，获得时间相关性信息。S4、根据输入数据和OD对邻接关系图，通过三层扩散图卷积神经网络，学习从一个OD对到另一对的空间依赖性信息。S5、将时间相关性信息和空间依赖性信息通过哈达玛积进行融合，然后通过零膨胀负二项分布解码成真实分布，获取预测值。
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公开(公告)号：CN118468093B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410939747.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 华侨大学 , 中建三局(福建)投资建设有限公司
Abstract: 本发明提供的一种基于Morse的欠定时不变工作模态参数识别方法及装置，涉及工作模态参数识别领域。本发明通过获取传感器测点的时域位移振动响应信号,采用Morse连续小波变换得到时频域响应信号；然后采用使用时频阈值自适应算法筛选出时频点后，进行SSP单源点检测，再使用基于稀疏搜索的快速密度峰值聚类算法获得峰值聚类稀疏信号，继而构建出决策图，从决策图的聚类中心获得混合矩阵估计；最后，使用范数最小化算法获得源信号的稀疏解，以此重构源信号，并通过Morse小波逆变换获得时域下的模态坐标响应。本发明实现了欠定时不变工作模态参数的识别，且相对传统方法，本发明方法的模态参数识别速度更快、准确性高，且对测量噪声具有鲁棒性，模型更稳定。
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公开(公告)号：CN118313638B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410742809.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于SRFE‑BLP‑Transformer的城际网约车长期出行需求预测方法、装置、设备和介质，涉及城际网约车需求技术领域。预测方法包含：S1、获取历史订单数据。S2、根据时间将订单划分到运营时间切片作为需求量特征，并对运营时间切片的特征进行编码，获取特征编码。S3、先采用斯皮尔曼相关分析各特征与需求量特征之间的相关性强度，再采用递归特征消除算法选择特征，获取有效特征。S4、按时间顺序排序有效特征并归一化处理，再按预设时长分割数据，获取输入数据。S5、通过双向长短时记忆网络捕捉输入数据的时间依赖性并添加位置编码，再通过Transformer捕捉输入数据中不同位置之间的长距离依赖关系并线性变换，获取预测结果。
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