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公开(公告)号：CN118706812A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410746029.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N21/65 , G01N23/207 , G06N20/00 , G06N3/006 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种机器学习结合在线拉曼的HMX转晶实时监测方法，属于化学物质分析技术领域，包括以下步骤：利用搅拌釜式反应器，在控制的条件下进行晶型转换，通过在线拉曼光谱仪实时采集光谱数据，与X射线衍射仪的结果相结合，构建数据集。通过对数据集进行Savitzky‑Golay一阶导数预处理和自适应灰狼优化算法的变量优选，进一步建立了偏最小二乘法定量模型。该模型通过五折交叉验证法建立，并用于预测验证集样品的性能，以决定系数R2和平均绝对误差MAE为评估指标，有效提升了定量模型的精确度。本发明采用上述的一种机器学习结合在线拉曼的HMX转晶实时监测方法，对实时监测晶型转变过程具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN116578836A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310249561.4
申请日：2023-03-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/10 , G01N21/359 , G01N21/3577 , G06F18/2131 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开的基于四步策略选择的乌醋溶液近红外光谱波长选择方法，属于分析化学和炸药在线检测技术领域。本发明实现方法为：对采集到的乌醋溶液近红外光谱预处理，采用化学分析法测定乌醋溶液近红外光谱曲线对应的乌洛托品浓度；利用无信息变量消除法对预处理后的光谱进行特征波长选择，得到特征波长集合S1；利用差分算法对集合S1中的波长变量筛选，得到特征波长集合S2；利用布谷鸟算法对基于差分算法下的集合S2中的波长变量筛选，得到特征波长集合S3；利用连续投影算法SPA对布谷鸟算法下的集合S3中的波长变量筛选，得到波长变量集合S，即基于四步策略选择实现乌醋溶液近红外光谱波长选择。本发明具有检测效率高与实用性强的优点。
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公开(公告)号：CN114755647A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210279399.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于短时傅里叶变换数据的时差快速预测方法，属于雷达目标探测信号处理领域。本发明通过直接利用回波信号预处理时的短时傅里叶变换所得到的频谱信号进行时差快速预测，在处理流程上直接省去将回波时域信号变到频域步骤。当雷达系统探测到有效目标时，将预处理过程得到的两路频谱信号矩阵进行恒虚警检测后进行时频域复乘；再复乘所得的时频域信号矩阵沿着时间维进行叠加操作；将叠加所得到列信号进行快速逆傅里叶变换，实现多部被动雷达侦测接收信号时差快速预测。本发明充分利用被动雷达系统短时傅里叶变换信号预处理过程所得的频谱信号，在保证相同准确度的前提下，不仅简化信号处理流程，还降低运算量，提高目标定位的效率。
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公开(公告)号：CN117949916A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410159091.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开的一种基于分段滑窗重构的外辐射源雷达参考信号提纯方法，属于雷达目标探测信号处理领域。本发明实现方法为：利用数字电视信号帧结构特性，确定参考信号帧头模式及数据类型，并按帧数分段；每段信号进行频偏估计补偿与采样率偏差估计，结合本地PN序列互相关确定帧头起始位置，得到初始直达波信号序列；通过自适应均衡补偿信号损失；按照数字电视信号标准对数据码流进行星座映射、成形滤波得到原始的基带发射信号作为提纯后的参考信号；每段提纯后的参考信号先与回波进行自适应对消，再与对消后的回波进行脉冲压缩，将每段信号脉冲压缩后的结果积累，得到积累拼接后的回波信号，将积累拼接后的回波信号整体进行多普勒滤波以检测目标。
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公开(公告)号：CN115950854B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202211540998.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N21/359 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N20/00 , G01N21/3577
Abstract: 本发明涉及一种硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度预测方法，具体涉及一种由待测硝酸‑硝酸铵溶液的近红外光谱数据与已知硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度数据预测待测溶液中硝酸铵浓度的方法，属于炸药工艺和近红外光谱定量分析领域。该方法利用硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度与近红外光谱数据间的关系，通过光谱拟合预测待测硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵的浓度。本发明的方法使用随机森林回归学习算法，构建了硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度预测模型，可有效减少使用线性回归等模型出现的过拟合现象。本发明利用在线近红外光谱数据，通过建立的模型可快速预测硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵的浓度值，有利于观察HMX的生产稳定性，达到保证最终产品质量的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115950854A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211540998.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N21/359 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N20/00 , G01N21/3577
Abstract: 本发明涉及一种硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度预测方法，具体涉及一种由待测硝酸‑硝酸铵溶液的近红外光谱数据与已知硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度数据预测待测溶液中硝酸铵浓度的方法，属于炸药工艺和近红外光谱定量分析领域。该方法利用硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度与近红外光谱数据间的关系，通过光谱拟合预测待测硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵的浓度。本发明的方法使用随机森林回归学习算法，构建了硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵浓度预测模型，可有效减少使用线性回归等模型出现的过拟合现象。本发明利用在线近红外光谱数据，通过建立的模型可快速预测硝酸‑硝酸铵溶液中硝酸铵的浓度值，有利于观察HMX的生产稳定性，达到保证最终产品质量的目的。
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公开(公告)号：CN115791694A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211544585.4
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种乌洛托品‑醋酸溶液中乌洛托品浓度预测方法，属于炸药工艺和近红外光谱定量分析领域。该方法利用乌洛托品‑醋酸溶液中乌洛托品浓度与近红外光谱数据间的关系，通过光谱拟合预测待测乌洛托品‑醋酸溶液中乌洛托品的浓度。通过本发明的方法，利用在线近红外光谱数据，通过建立的最优SVR模型可快速预测乌洛托品‑醋酸溶液中乌洛托品浓度值，满足HMX生产线对乌洛托品‑醋酸溶液中乌洛托品浓度快速检测需求，利于观察HMX的生产稳定性，达到保证最终产品质量的目的。
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公开(公告)号：CN116525018A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310249605.3
申请日：2023-03-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16C20/20 , G01N21/359 , G16C20/70
Abstract: 本发明公开的基于组合算法的乌醋溶液近红外光谱特征波长选择方法，属于化学计量学和炸药在线检测领域。本发明利用差分算法取得初始解，通过初始化、变异、交叉和选择操作后，得到差分优化算法特征波长集合，减少布谷鸟算法在初始阶段因为信息量大而进行盲目搜索的时间，提高乌醋溶液近红外光谱特征波长选择效率。本发明以差分优化算法特征波长集合所对应的预处理后的光谱作为初始变量，利用布谷鸟算法对初始变量进行特征波长选择，既能有效降低维数，又能最大限度提供有效信息。本发明利用组合算法优选的特征波长建立的乌醋溶液中乌洛托品浓度近红外定量分析模型，能够降低模型复杂度，提高模型预测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116011572A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211540811.1
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京理工大学 , 甘肃银光化学工业集团有限公司
IPC: G06N7/01 , G01N21/359 , G01N21/3577 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种具有更新机制的乌醋溶液中乌洛托品浓度预测方法，在新数据到达时在原始训练完毕的模型基础上，利用筛选后的新数据对增量回归决策树进行更新，以提高模型预测性能，属于炸药工艺领域和近红外光谱定量分析领域。方法为采集不同乌洛托品浓度的乌醋溶液样品近红外光谱，并通过化学分析方法测定样品的浓度，构建随机森林回归初始模型对样品近红外光谱和浓度学习；当新的样本数据加入时，随机森林回归初始模型只对通过阈值筛选后的样本数据进行训练并更新增量回归决策树，达到再学习的目的；最后，反馈待测乌醋溶液中乌洛托品浓度预测结果，以实现对乌醋溶液中乌洛托品浓度的快速分析，达到保证最终HMX产品质量的目的。
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公开(公告)号：CN113837098A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111127680.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本研究提出一种用于根据实时2D人体姿势估计系统中的简约面部界标估计头部姿势的系统和方法。本方法结合了简单的面部关键点，面部关键点包含左眼，右眼，左耳，右耳，鼻子和颈部的2D定位。本方法将简单标面部关键点作为输入，并生成包含侧倾，俯仰和偏转角度的三元组，该三元组可以用于2D姿态估计系统中的瞬时头部姿态定向。与基于深度卷积神经网络和机器学习技术的方法不同，本方法作为后处理操作，可大大减少处理开销。
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