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公开(公告)号：CN116844658B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310866097.3
申请日：2023-07-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/27
Abstract: 量煤炭的水分，具有较高的测量精度及鲁棒性。本发明涉及一种基于卷积神经网络的煤炭水分含量快速测量方法及系统。其包括：构建基于卷积神经网络的煤炭水分含量测量模型，其中，所述煤炭水分含量模型包括特征提取模块以及与所述特征提取模块适配连接的训练应用输出模块；提供水分含量待测量的煤炭标本，并将所述水分含量待测量煤炭标本的微波频谱信息加载至所构建的煤炭水分含量测量模型，以通过所述煤炭水分含量模型内的应用输出层输出所述煤炭标本的水分含量，其中，所述水分含量待
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公开(公告)号：CN119339184A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411340629.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V20/00 , G06V10/30 , G06V10/24 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的端到端双流印章自动核验方法。其包括将所获取待核验的印章图像加载到预先构建的印章核验模型中，其中，所述印章核验模型至少包括印章图像增强网络以及双流图像分类网络；对待核验的印章图像核验时，先利用印章图像增强网络进行图像增强处理，以在图像增强处理后生成待检印章图像；将待检印章图像与上述提取的参考印章图像进行叠加，以生成叠加印章图像，并利用双流图像分类网络对叠加印章图像进行特征提取分类处理，以在特征提取分类处理后生成印章核验信息；基于所述印章核验信息，确定所述待核验印章图像的真伪。本发明能够高效准确鉴别印章真伪，适用于各种复杂背景的印章图像真伪核验任务。
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公开(公告)号：CN118236070B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410348554.4
申请日：2024-03-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: A61B5/318 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06F18/213 , G06F18/15 , A61B5/346 , A61B5/00 , A61B5/352
Abstract: 本发明涉及一种基于短时峰‑峰间期信号及深度学习的识别分类方法。其包括：提供待识别分类的心电信号，并利用预构建的心电信号识别分类模型进行识别分类，其中，对所提供心电信号进行短时峰‑峰间期信号提取，并将所提取的短时峰‑峰间期信号加载到心电信号识别分类模型；所述心电信号识别分类模型包括基于残差UNet3+的特征提取网络以及深度监督结构；通过特征提取网络对加载的短时峰‑峰间期信号进行特征提取，并利用深度监督结构对提取的特征进行分类与加权处理，以在分类加权处理后输出心电信号的分类信息；所述心电信号的分类信息为充血性心力衰竭类或非充血性心力衰竭类。本发明能有效对心电信号进行检测识别，检测识别精度高。
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公开(公告)号：CN118130391A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410015927.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多输出U‑Net的煤质参数快速检测方法，属于煤质参数分析及人工智能领域。煤质分析主要对煤炭水分、灰分、挥发分和发热量四种参数的测量。现有技术无法精准地同时检测多个参数。本发明根据采集的煤炭光谱数据以及对应样本参比值建立样本数据库；基于拉依达准则和欧氏距离的迭代方法剔除异常样本，采用Savizkg‑Golag平滑和二阶求导进行光谱预处理；搭建基于多输出U‑Net的煤质参数快速检测模型，采用梯度归一化算法进行优化；并行输出煤炭的水分、灰分、挥发分和发热量的值。相较于单参数分析，本发明能够利用多个参数之间的相关性实现多种煤质参数的并行检测，提高了模型的鲁棒性和检测精度。
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公开(公告)号：CN117348038A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311299552.2
申请日：2023-10-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种相干信号环境下卫星导航接收机鲁棒空时自适应处理方法，既能有效抑制相干信号环境下的干扰，又能提高卫星导航接收机阵列输出载噪比。具体步骤包括：1.堆叠卫星导航接收机空时自适应滤波器的时域接收快拍信号；2.对空间角度区域和时域分别进行离散化采样；3.利用空时二维迭代自适应渐近算法估计功率谱和噪声功率；4.划分干扰的空时二维区域并计算采样点的空时导向向量；5.重构空时干扰加噪声协方差矩阵；6.构建空时自适应滤波优化问题；7.估计空时导向向量误差向量；8.矫正期望信号空时导向向量；9.计算空时自适应滤波加权向量及阵列输出载噪比。本发明提高了卫星导航接收机空时自适应抗干扰方法对阵列误差的鲁棒性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116844658A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310866097.3
申请日：2023-07-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的煤炭水分含量快速测量方法及系统。其包括：构建基于卷积神经网络的煤炭水分含量测量模型，其中，所述煤炭水分含量模型包括特征提取模块以及与所述特征提取模块适配连接的训练应用输出模块；提供水分含量待测量的煤炭标本，并将所述水分含量待测量煤炭标本的微波频谱信息加载至所构建的煤炭水分含量测量模型，以通过所述煤炭水分含量模型内的应用输出层输出所述煤炭标本的水分含量，其中，所述水分含量待测量煤炭标本的微波频谱信息与第一训练样本集、第二训练样本集内标准煤炭样本相应的微波频谱信息生成方式相一致。本发明能快速无损测量煤炭的水分，具有较高的测量精度及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110296955A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910546901.3
申请日：2019-06-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于核函数优化的甘草近红外光谱分析模型构建方法及甘草质量评价方法，包括：首先根据采集的甘草光谱数据以及样本参比值建立样本数据库；选择径向基、多项式以及广义T学生函数分别作为核主成分分析的核函数实现高维光谱数据的特征提取；以此为基础，选择径向基函数作为核偏最小二乘模型的核函数。同时采用遗传算法优化核函数的相关超参数，建立甘草近红外光谱分析模型，将品质评价问题转化为回归问题，对甘草质量进行分析。本发明不仅具有操作简单、无损等优点，且保证了甘草质量的安全、有效。
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公开(公告)号：CN106741683A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710133781.5
申请日：2017-03-08
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: B63B35/32 , B63B2209/18 , E02B15/10
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的水域垃圾自动清洁船及自动清洁方法，自动清洁船的船身主体前方有摄像头以及GPS模块，摄像头用于采集水面图像，船身主体底部设有垃圾收集网；船身内部设有控制器，摄像头采集的水面图像传输到控制器中。控制器对水面图像进行处理得到水面垃圾坐标位置，根据水面垃圾坐标位置设定垃圾清洁船的巡航路线，垃圾清洁船根据巡航路线进行，在水面垃圾位置处进行垃圾收集。本发明可以根据水面图像自动判断垃圾的位置和距离，并自动行驶至垃圾处并收集垃圾，在未发现垃圾时自动巡航，因此可减少人力投入，降低工作风险，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN106033483A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510120388.3
申请日：2015-03-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的煤质分析方法，其包括如下步骤：a、利用煤炭的标准样本作为训练数据，建立基于支持向量机的煤质预测模型；b、获取待测煤炭的全水数据、空气干燥基水分数据、收到基灰分数据以及空气干燥基灰分数据，并带入上述的煤质预测模型中，以得到待测煤炭的预测干燥基灰分、预测收到基挥发分、预测空气干燥基挥发分、预测干燥基挥发分、预测收到基低位发热量、预测空气干燥基高位发热量、预测干燥基高位发热量；c、利用上述数据行所需的煤质分析。本发明操作方便，能快速获得煤质分析所需的数据，提高煤质分析的效率，煤质分析精度高，适应范围广，安全可靠。
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公开(公告)号：CN118130391B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410015927.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多输出U‑Net的煤质参数快速检测方法，属于煤质参数分析及人工智能领域。煤质分析主要对煤炭水分、灰分、挥发分和发热量四种参数的测量。现有技术无法精准地同时检测多个参数。本发明根据采集的煤炭光谱数据以及对应样本参比值建立样本数据库；基于拉依达准则和欧氏距离的迭代方法剔除异常样本，采用Savizkg‑Golag平滑和二阶求导进行光谱预处理；搭建基于多输出U‑Net的煤质参数快速检测模型，采用梯度归一化算法进行优化；并行输出煤炭的水分、灰分、挥发分和发热量的值。相较于单参数分析，本发明能够利用多个参数之间的相关性实现多种煤质参数的并行检测，提高了模型的鲁棒性和检测精度。
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