公开(公告)号：CN107480782A

公开(公告)日：2017-12-15

申请号：CN201710691146.9

申请日：2017-08-14

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 刘洋 ,  伍元聪 ,  王俊杰 ,  詹稀童 ,  钱堃 ,  于奇

IPC: G06N3/063

Abstract: 本发明公开了一种片上学习神经网络处理器包括数据接口模块、数据预处理模块、数据缓存区模块、神经元权值缓存区模块、随机初始化模块、神经运算单元模块、神经网络前向运算控制模块、激活函数模块、神经状态控制器模块、神经网络学习算法控制模块；神经状态控制器模块控制各单元模块协同工作进行神经网络学习与推理。本发明中的神经运算单元模块采用通用硬件加速运算设计，可编程控制神经网络运算类型及运算规模。设计中加入流水线技术，极大提高数据吞吐率与运算速度，并且重点优化神经运算单元的乘加单元，极大减小硬件面积。本发明对神经网络学习算法进行硬件映射，使得该神经网络处理器即能进行片上学习又能进行离线推理。

公开(公告)号：CN104021420B

公开(公告)日：2017-07-04

申请号：CN201410222172.3

申请日：2014-05-23

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 刘洋 ,  徐艳飞 ,  胡绍刚 ,  王俊杰 ,  于奇

IPC: G06N3/063

Abstract: 本发明涉及集成电路和神经网络领域，特别涉及可编程离散霍普菲尔德网络电路，目的是为了用硬件电路来实现单层反馈式霍普菲尔德神经网络模型，实现模拟神经记忆功能。本发明提出了一种基于硬件电路的霍普菲尔德单层网络模型，主要通过可编程阈值电路来模拟神经元，反馈电容的电压记忆特性实现反馈功能。本发明通过数字时钟脉冲来控制各个传输门开关的开启与关闭，从而实现离散型霍普菲尔德网络的功能。霍普菲尔德网络的功能：先给网络中的每个反馈电容一个初始的状态，然后通过其余的开关控制整个霍普菲尔德电路工作，最终实现给定一个初始态，通过霍普菲尔德网络电路寻找到一个最终的稳定状态的目标。本发明适用于模拟神经元。

公开(公告)号：CN119890338A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510068690.2

申请日：2025-01-16

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 吴睿 ,  赵磊 ,  陈俊松 ,  王俊杰 ,  朱昭昭

IPC: H01M4/92 ,  H01M4/88 ,  B22F1/054 ,  B22F9/24

Abstract: 本发明涉及一种高稳定PtCoIn三元合金燃料电池阴极催化剂制备方法，属于新能源纳米材料领域及催化技术领域。主旨在于解决Pt基催化剂在燃料电池工作环境中金属元素易于溶出导致的稳定性差等问题。主要方案为采用浸渍法将1，10‑菲罗啉配位的Co离子吸附在BP2000(Cabot)碳载体上，随后进行高温碳化，得到改性的Co‑N‑C载体，然后置于溶解有氯铂酸H2PtCl6·6H2O、四水合乙酸钴Co(Ac)2·4H2O及硝酸铟水合物In(NO3)3·xH2O的水溶液中，进行浸渍，吸附金属离子后，进行高温热解与酸刻蚀，去除未反应的金属前驱体及Pt合金表面的过渡金属元素，最后经过低温碳化后获得表面具有Pt原子层结构的小尺寸、高度分散、高稳定的PtCoIn三元合金燃料电池阴极催化剂。

公开(公告)号：CN118442038A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410907856.0

申请日：2024-07-08

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 肖斯宇 ,  王俊杰 ,  刘益安 ,  刘爽 ,  胡浩 ,  刘洋

IPC: E21B43/119 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  E21B47/13

Abstract: 本发明涉及采油工程领域，具体涉及一种用于射孔的自适应阈值CCL信号识别控制系统。本发明通过双神经网络计算处理传感器采集的实时CCL信号和井下环境信息，而所用的卷积神经网络保持采集信息的空间连续性，后续的长短时记忆神经网络对预测时间序列输入输出数据进行动态建模，最后产生随井下环境变化的时变自适应电压阈值信号。当射孔装置经过接箍时，产生的接箍CCL信号与自适应阈值电压值进行对比，完成信号识别工作；最后结合控制模块完成在预设深度爆破的任务目标。本发明降低了射孔装置CCL信号识别出错的概率，保证了深度定位、自动射孔功能的准确性，进而降低了射孔作业的操作难度、人力花费，提升了射孔作业的成功率。

公开(公告)号：CN118346230A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410783173.9

申请日：2024-06-18

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡浩 ,  王俊杰 ,  刘益安 ,  刘爽 ,  肖斯宇 ,  刘洋

IPC: E21B43/116 ,  E21B43/119 ,  E21B43/1185

Abstract: 本发明涉及采油工程领域，具体涉及一种井下无线自动射孔装置。本发明利用高频振荡信号测量CCL信号持续时间，以大幅有效地将CCL信号存续时间的判定提升至纳秒级别，极大的提升了对射孔装置井下深度计算的精度和准确度；进而测量射孔装置通过预定深度接箍的时间，从而计算出射孔装置在当前接箍的瞬时速度，并将计算出的射孔装置的瞬时速度用于射孔装置的井下深度计算和点火控制。且本发明所用高频振荡信号的频率越高，周期越小，这种判定精度越高。本发明有效解决了现有无线射孔装置难以确定自身深度位置和速度导致无法精确起爆使得射孔作业不成功的问题，且集成度高。

公开(公告)号：CN118074677A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410197983.6

申请日：2024-02-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 鄢士钦 ,  王俊杰 ,  刘爽 ,  刘祎鹤 ,  潘瑞城 ,  刘洋

IPC: H03K3/353 ,  G11C11/417 ,  H03K3/012

Abstract: 本发明属于集成电路领域，具体为一种小尺寸低功耗的T触发器，该触发器包括3个NMOS管、2个PMOS管、3个反相器以及1个电容C，3个反相器中INV1和INV2构成锁存器，INV3为输出缓存器。通过控制3个NMOS管和2个PMOS管的关断和导通，实现T触发器的时序逻辑、数据载入和数据读取功能，具有低功耗、电路结构简单等优点，且在电路布局上实现了整体电路面积性能的合理优化和集成度提升。

公开(公告)号：CN116291336B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202310111839.1

申请日：2023-02-14

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 江欣阳 ,  王俊杰 ,  刘洋 ,  于奇

IPC: E21B43/112 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G01V9/00 ,  G01N33/24 ,  E21B43/26

Abstract: 本发明涉及油气勘探技术领域，具体涉及一种基于深度自注意力神经网络的自动分段分簇系统。本发明通过引入深度学习，结合水平井多段压裂工程中分段分簇任务的具体特点，选取深度自注意力神经网络，并以深度自注意力神经网络的自动预测为核心，提出了一种自动分段分簇系统；该系统的深度自注意力神经网络依据已有的分段分簇数据库进行学习，根据其探测器收集到的地质信息进行自动分段分簇，解决了水平井多段压裂工程中工作人员人工分段分簇耗时过多的问题，还大大减轻了工程中技术人员的工作负担。

公开(公告)号：CN114239815B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202111347702.3

申请日：2021-11-15

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 刘洋 ,  罗念祖 ,  王雅迪 ,  王俊杰

IPC: G06N3/063

Abstract: 本发明涉及神经网络芯片架构领域，尤其涉及一种可重构神经网络计算芯片。本发明通过将构成神经网络的字线和位线的交汇结构替换为一种可在神经元或突触功能之间切换的结构C，通过不同交汇处的神经元和突触功能的切换，以灵活配置实现功能多样化，并且可以使计算单元PE阵列的利用率达到最大的有益效果。同时让架构适于应用，也可以扩展系统规模，而不是沿用传统芯片设计的刚性架构，实现了更加灵活的芯片设计。还可以调节结构C的功能，根据待映射神经网络的需求进行配置，连接成不同形状，以实现将多个可重构神经网络计算芯片为子单元，二次构建为一个大神经网络的功能。

公开(公告)号：CN116084892A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310120220.7

申请日：2023-02-14

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 杨方圆 ,  王俊杰 ,  刘洋 ,  于奇

IPC: E21B43/116 ,  E21B43/119 ,  E21B47/00 ,  G06F30/27 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明涉及地质工程的井下射孔领域，具体涉及一种基于模糊神经网络的自动射孔系统。本发明通过引入人工智能技术，根据射孔器的工作场景与模糊神经网络结合，依据实时探测的CCL信号序列通过模糊神经网络进行自动化的精准接箍点判定。首先在现有CCL信号序列数据库的基础上，利用梯度下降算法训练模糊神经网络，得到网络参数并存入系统的智能识别单元；然后以结构简单，训练方便，正确率高的智能识别单元为核心的自动射孔系统，实现了不依靠人工经验，自动识别CCL信号序列，判断射孔器当前位置，根据目标位置坐标进行自动射孔作业的功能。该自动射孔系统解决了传统射孔作业中工作人员负担重，可靠性不足的问题。

公开(公告)号：CN115977592A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310183250.2

申请日：2023-03-01

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王晓鹏 ,  王俊杰 ,  刘洋

IPC: E21B43/119 ,  E21B43/116 ,  E21B47/00 ,  E21B47/07 ,  E21B47/09

Abstract: 本发明涉及石油开采工程领域，具体涉及一种用于无线射孔技术中的具有速度‑频率自适应特性的时钟系统。通过提出一种将射孔枪下落速度与射孔枪内部时钟输出频率实现正比例变化的一种自适应时钟系统，使射孔枪内部时钟的输出频率跟随射孔枪的下落速度变化而变化，同时时钟频率控制内部模数转换器采样的采样精度以及射孔枪内部定位导航模块中的深度计算模块的处理速度跟随射孔枪下落速度的变化，从而减小射孔枪下落过程中速度变化引起的射孔枪内部模块的深度计算误差，提高射孔枪的定位精度。