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公开(公告)号：CN118736041A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410800028.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 中北大学
Abstract: 针对现有实值Transformer难以作用于MRI复数数据，致使MRI数据结构被破坏或者丢弃重要的相位信息，限制模型重建性能的问题，本发明设计了多个双域数据重建块级联的网络模型，该模型以欠采样图像域和K空间数据为输入，在双域数据重建块中，通过图像域特征重建块和K空间特征重建块提取双域数据特征并实现双域数据重建，将重建后的双域数据通过数据一致性层，使模型专注于未采样数据的恢复，将经过数据一致性层后的双域数据通过各自的融合模块实现双域数据的交互融合，最后，将融合后的结果作为下一个双域数据重建块的输入。以最后一个双域数据重建块图像域融合块的输出经过幅值计算得到的图像作为网络最终的重建结果。
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公开(公告)号：CN116584536A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310460944.6
申请日：2023-04-26
Applicant: 中北大学
IPC: A23B7/154
Abstract: 本发明公开了一种多层封装的紫苏精油水凝胶珠制备方法，该方法以辛烯基琥珀酸淀粉酯、海藻酸钠和壳聚糖为多层封装的壁材，以紫苏精油为核心材料，采用离子预凝胶技术结合聚电解质凝聚法制备多层封装的紫苏精油水凝胶珠。采用该方法制备的紫苏精油水凝胶珠解决了紫苏精油由于水溶性差、高温、光照和pH不稳定，导致紫苏精油易挥发降解，使其在医疗、制药、化妆品和食品行业的应用受到严重限制的问题。该紫苏精油水凝胶珠在四种食品模拟体系(水、酒精、酸性、油性)中具有良好且稳定地释放，可应用水分活度较高的食品保鲜，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116010953A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310051527.6
申请日：2023-02-02
Applicant: 中北大学
IPC: G06F21/56 , G06F21/57 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于多智能体仿真技术领域，具体涉及一种基于自适应对手集成建模的网络安全对抗自学习仿真方法。首先，针对防御方联合策略采用多智能体强化学习训练一个攻击方联合策略；其次根据攻击方联合策略采用哈密顿蒙特卡洛采样方法生成攻击方联合策略候选集合；然后对攻击方联合策略候选集合进行策略蒸馏获得一个“平均”的蒸馏攻击方联合策略；使用蒸馏攻击方联合策略与防御方联合策略自博弈提升防御方联合策略，并进行回报函数评估，决定是否接受攻击方联合策略候选策略集合。最终，本发明技术方案通过自适应生成多样的攻击方联合策略集合、使得防御者通过自学习逐步提升自身策略，特别可以对于未见攻击方联合策略提升应对的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110414675B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201910823790.6
申请日：2019-09-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法，包括以下步骤：布设分布式震动传感器阵列、生成学习样本、设置三维能量场图像样本对应的震源弹位置作为训练标签、构建深度学习网络框架、训练网络、对实际爆炸震源进行定位。本发明减少了传统浅层震源定位过程中定位参数提取、定位模型建模和定位模型解算等中间步骤，极大地提高了震源定位效率，消除了定位盲区，降低了震源定位精度受监测区域信道重建精度的依赖，为地下浅层震源定位提供一种新的震源定位方法。
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公开(公告)号：CN110516650A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910823811.4
申请日：2019-09-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于震动传感器阵列的浅层盲空间震源定位系统，包括预设震源、震动传感器阵列、特征参数提取模块、速度场模型构建模块、三维能量场图像生成模块、深度学习网络模块；本发明减少了传统浅层震源定位过程中定位参数提取、定位模型建模和定位模型解算等中间步骤，极大地提高了震源定位效率，消除了定位盲区，降低了震源定位精度对监测区域信道重建精度的依赖，为地下浅层震源定位提供一种新的震源定位系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116645666A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310594629.2
申请日：2023-05-25
Applicant: 中北大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像描述方法和图像融合方法，尤其涉及多波段图像描述生成方法，具体为基于特征融合的多波段图像描述生成方法。在将红外探测成像引入图像描述领域并建立可见光图像‑红外图像描述数据集的基础上，首先使用多层卷积神经网络分别对可见光图像和红外图像提取特征；再根据不同探测波段的互补性，设计特征融合增强模块在空间级和通道级实现特征的融合增强；最后，构建注意力机制增强模块，建立图像和文本的深度关系，消除传统加性注意力机制产生的噪声，实现多波段图像描述生成，可用于安防监控和军事侦察等复杂场景理解。
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公开(公告)号：CN110580915A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910874151.2
申请日：2019-09-17
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于声音信号处理技术领域，具体涉及一种基于可穿戴式设备的声源目标识别系统。本发明技术方案中，首先，两组训练稠密卷积编码-解码网络对输入数据与人工提取特征分别训练编码网络抽象高级特征，基于稠密卷积的使用可以使我们能够训练深度更深的编码网络并增强重复特征的使用。其次，设计融合层融合两种编码网络提取的特征，最后利用一个卷积网络实现声源信号的分类。最终，本发明技术方案解决了现有技术中对识别精度产生负面影响、以及卷积网络当层数加深时还存在梯度消失或爆炸，特征重复利用率等缺陷的问题。
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公开(公告)号：CN119693276A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411745698.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于图像修复领域，即利用一个基于即插即用分裂算法的扩散模型实现对退化模型未知的非线性或盲修复任务，具体为一种面向盲图像修复的即插即用分裂算法。一种面向盲图像修复的即插即用分裂算法，通过设计一种间接引导策略在缩小现行即插即用图像修复方法修复结果与真实图像之间偏差，提高修复质量的同时拓展了即插即用图像修复方法的应用领域。此外，本发明还提出了一个未知退化模型预测模块，用于非线性或盲任务中未知退化模型的预测，从而确保了本发明所提出的间接引导策略可以顺利执行。
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公开(公告)号：CN110414675A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910823790.6
申请日：2019-09-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法，包括以下步骤：布设分布式震动传感器阵列、生成学习样本、设置三维能量场图像样本对应的震源弹位置作为训练标签、构建深度学习网络框架、训练网络、对实际爆炸震源进行定位。本发明减少了传统浅层震源定位过程中定位参数提取、定位模型建模和定位模型解算等中间步骤，极大地提高了震源定位效率，消除了定位盲区，降低了震源定位精度受监测区域信道重建精度的依赖，为地下浅层震源定位提供一种新的震源定位方法。
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公开(公告)号：CN115935362A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310051565.1
申请日：2023-02-02
Applicant: 中北大学
IPC: G06F21/56 , G06F21/57 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于多智能体仿真技术领域，具体涉及一种基于自适应对手集成建模的网络安全对抗自学习仿真系统。首先，针对防御方联合策略采用多智能体强化学习训练一个攻击方联合策略；其次根据攻击方联合策略采用哈密顿蒙特卡洛采样方法生成攻击方联合策略候选集合；然后对攻击方联合策略候选集合进行策略蒸馏获得一个“平均”的蒸馏攻击方联合策略；使用蒸馏攻击方联合策略与防御方联合策略自博弈提升防御方联合策略，并进行回报函数评估，决定是否接受攻击方联合策略候选策略集合。最终，本发明技术方案通过自适应生成多样的攻击方联合策略集合、使得防御者通过自学习逐步提升自身策略，特别可以对于未见攻击方联合策略提升应对的鲁棒性。
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