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公开(公告)号：CN114417534B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210158176.4
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德研究生院 , 北京航空航天大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/006 , G06F18/213 , G01M13/00 , G01H17/00 , G06F111/10 , G06F119/04 , G06F119/02 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于Wiener过程和P‑EMD的机械结构剩余寿命预测方法，属于机械产品剩余寿命预估技术领域。所述方法包括：采用P‑EMD对采集的机械结构的振动信号进行分解，得到多个IMF，其中，P‑EMD表示基于粒子群优化和基于埃尔米特插值多项式的经验模态分解，IMF表示本征模函数；计算分解得到的IMF信号的近似熵，并判别所述近似熵的退化趋势；基于近似熵的变化轨迹，利用基于Wiener过程的剩余寿命预估模型对机械结构剩余寿命进行预测。采用本发明，能够提高机械结构剩余寿命的预测精度。
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公开(公告)号：CN118552434B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410625747.X
申请日：2024-05-20
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明提供一种基于收缩函数保真的水下图像海洋雪去除方法及装置，所述方法包括：将含有海洋雪的原始水下图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；将亮度通道分解为光照和反射率，对数据保真采用收缩函数学习的非高斯建模；利用亮度通道的一阶修正梯度约束反射率的一阶梯度稀疏先验，并用L1范数约束光照的一阶梯度稀疏先验；采用交替方向乘子法将联合优化问题分解为光照、反射率、辅助变量子问题求解；使用负峰值信噪比作为损失函数，学习收缩函数，并最小化损失函数；将增强后的亮度通道与原始色度通道及饱和度通道合并后转换回RGB颜色空间，输出去除海洋雪的水下图像。本发明可实现海洋雪去除和增强水下图像结构及细节。
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公开(公告)号：CN119600094A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411065981.8
申请日：2024-08-05
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院 , 北京科技大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/187
Abstract: 本发明提供了一种移动机器人的视觉SLAM方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：S1：采集原始图像数据，并对图像数据进行分类和标注；S2：对原始图像数据集进行训练，获取迁移训练图像数据集；S3：将原始图像数据输入迁移训练图像数据集，获取动态物体的坐标矩形框；S4：获取原始图像数据的深度图，通过动态物体的坐标矩形框对动态物体进行图像分割，获取移动物体mask掩膜；S5：通过移动物体mask掩膜对原始图像进行特征点提取，剔除动态的特征点，保留静态的特征点。本发明法具有在室内动态场景下稳定工作的能力，且其计算量小、使用简单，具有较高的实时性。
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公开(公告)号：CN117540636B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311508934.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于NSGA‑Ⅲ的宽厚板一体化供料计划优化方法及系统，所述方法包括：获取订单和工艺相关参数，并定义决策变量；设计两阶段目标函数和约束条件，基于获取的订单和工艺相关参数，以及定义的决策变量，构建两阶段多目标优化模型；其中，第一阶段目标函数用于解决供料均衡问题，优化订单执行时机及相对位置；第二阶段目标函数用于基于第一阶段多目标优化模型的优化结果，继续优化订单对应的炉次和板坯顺序；基于NSGA‑III算法，求解两阶段多目标优化模型，得到优化的供料计划。本发明方案可显著优化供料顺序，提升工序间物料协同与平衡，减少物料倒运与等待，提高生产效能。
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公开(公告)号：CN118446913B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410442528.8
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迭代的水下图像增强与去模糊方法及系统，涉及水下图像增强技术领域，包括：对初始水下图像进行颜色校正，得到校正之后的水下图像；基于校正之后的水下图像构建水下成像模型，并对水下成像模型引入模糊项，以得到去模糊扩展之后的水下成像模型；基于去模糊扩展之后的水下成像模型，将对初始水下图像进行图像增强问题转变为多变量联合优化问题；基于增广拉格朗日方法和交替方向乘子法，将多变量联合优化问题分解为多个子问题；基于深度迭代优化网络对多个子问题进行求解，得到增强和去模糊之后的水下图像。本发明缓解了现有技术中存在的复杂水下环境中各先验难以准确建模的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116560277B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202310564327.0
申请日：2023-05-17
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G05B19/042 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的冷轧工业过程监测方法，包括：获取工业数据，对所述工业数据进行处理，建立行单位数据集；基于行单位数据集，依据带钢轧制过程时空图结合专家经验知识库建立冷轧过程的图结构数据集；构建图神经网络过程监测模型，根据数据特性确定统计量阈值的计算方法并计算异常阈值；根据所述监测模型的所得值与所述异常阈值进行比较，通过比较结果对冷轧工业过程进行监测。本发明通过构建与真实机理模型相符的图结构来提高模型精度，并对数据模型有一定的可解释性。
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公开(公告)号：CN118227985B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410215959.0
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于马尔科夫扩散方式的新能源负荷数据重建方法和系统，包括：获取待重建新能源负荷数据，包括存在缺失异常值的目标数据，以及对应的影响目标数据的时序数据和静态数据；输入多时空尺度同步图神经网络，输出带有时空尺度特征的待重建新能源负荷数据；输入影响因素协变量特征融合模块，输出既带有时空尺度特征又带有影响因素协变量特征的待重建新能源负荷数据；对缺失异常部分加噪，将其他部分目标数据、以及所有的时序数据和静态数据作为条件数据，使用基于马尔科夫扩散方式搭建的扩散模型对加噪后的缺失异常部分反向去噪，输出缺失异常部分的重建值。本发明能对新能源负荷数据的缺失异常部分进行高效准确地重建。
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公开(公告)号：CN118700192A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410779185.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院 , 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种融合专家知识的多段软体机器人自适应强化学习控制方法，所述方法包括：利用马尔可夫决策过程MDP表征多段软体机器人与环境的相互作用；利用Q‑Learning算法识别MDP的最优动作选择策略；构建基于深度确定性策略梯度算法DDPG的无模型强化学习框架；在所述无模型强化学习框架中引入专家知识，包括：将专家演示数据引入样本池中，并利用专家演示数据设计奖励函数引导强化学习过程。本发明通过引入领域专家的经验和先验知识辅助学习过程，能够显著提升算法的数据利用效率，为复杂软体机器人系统的控制提供高效、鲁棒的解决方案。
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公开(公告)号：CN118621294A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410640935.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院 , 广东奔朗新材料股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种增强高功率电子器件辐射散热的界面材料的制备方法，涉及高功率电子器件热管理技术领域，包括以下步骤；在金刚石的表面进行催化剂层镀制；热处理后将表面载有金属纳米颗粒层的金刚石放置于化学气相沉积系统中，并通入含碳气体进行垂直碳纳米管的生长，得到碳纳米管/金刚石界面材料。本发明的方法实现了垂直碳纳米管阵列在金刚石上的生长，制备的碳纳米管/金刚石界面材料界面结合性好、传热率高、机械强度好。垂直碳纳米管具有高发射率的超黑特性，在散热的过程中金刚石可迅速将热源的热量分散，然后通过垂直碳纳米管辐射出去，将金刚石/碳纳米管界面材料作为散热片使用能够使高功率电子器件具备更好的散热性。
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公开(公告)号：CN118446913A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410442528.8
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迭代的水下图像增强与去模糊方法及系统，涉及水下图像增强技术领域，包括：对初始水下图像进行颜色校正，得到校正之后的水下图像；基于校正之后的水下图像构建水下成像模型，并对水下成像模型引入模糊项，以得到去模糊扩展之后的水下成像模型；基于去模糊扩展之后的水下成像模型，将对初始水下图像进行图像增强问题转变为多变量联合优化问题；基于增广拉格朗日方法和交替方向乘子法，将多变量联合优化问题分解为多个子问题；基于深度迭代优化网络对多个子问题进行求解，得到增强和去模糊之后的水下图像。本发明缓解了现有技术中存在的复杂水下环境中各先验难以准确建模的技术问题。
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