公开(公告)号：CN116129206A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310395903.3

申请日：2023-04-14

Applicant: 吉林大学

Inventor： 迟晋进 ,  张智超

IPC: G06V10/77 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请涉及一种图像解耦表征学习的处理方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域，其中方法包括首先通过初始编码器获取训练集中成对图像的初始共享表征；然后根据初始共享表征，利用Wasserstein‑2依赖性度量，估计成对图像中每张图像的第一全局互信息和第一局部互信息；再依据第一全局互信息和第一局部互信息，构建共享表征学习的第一损失函数；然后基于第一损失函数和训练集，使用随机优化算法对初始编码器进行迭代训练，得到第一编码器，该第一编码器用于解耦得到成对图像中每张图像的共享表征。通过应用本申请的技术方案，提供了针对图像解耦表征学习处理的有效手段，根据图像解耦表征学习结果可提高图像解耦表征的准确性。

公开(公告)号：CN112324557B

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202011227597.5

申请日：2020-11-06

Applicant: 吉林大学 ,  吉林建筑大学

Inventor： 潘冬慧 ,  孙万臣 ,  王小希 ,  张庆波 ,  孙世梅 ,  战乃岩 ,  张智超

IPC: F02B37/007 ,  F02B29/04 ,  F02D23/00 ,  F01P3/00

Abstract: 本发明属于发动机增压调节设备技术领域，公开了一种重型发动机二级增压优化自适应调节装置，其技术要点是：包括壳体，所述壳体内壁上滑动安装有水平的活塞阀，所述活塞阀的底中部固定安装有竖直向下的活塞杆，所述壳体左侧壁上固定安装有高压涡轮增压器，所述壳体右侧壁上固定安装有低压涡轮增压器，所述低压进气管上方的壳体右侧壁上连通有排气旁通管，所述壳体底部固定安装有调节箱，所述活塞杆的底端滑动穿出壳体底部并且滑动延伸到调节箱内，所述活塞杆的底端固定安装有与调节箱前后内壁滑动连接的调节板，所述调节板底部安装有位于调节箱内的调节装置，所述壳体外侧壁上固定安装有温度调节装置。

公开(公告)号：CN112324557A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011227597.5

申请日：2020-11-06

Applicant: 吉林大学 ,  吉林建筑大学

Inventor： 潘冬慧 ,  孙万臣 ,  王小希 ,  张庆波 ,  孙世梅 ,  战乃岩 ,  张智超

IPC: F02B37/007 ,  F02B29/04 ,  F02D23/00 ,  F01P3/00

Abstract: 本发明属于发动机增压调节设备技术领域，公开了一种重型发动机二级增压优化自适应调节装置，其技术要点是：包括壳体，所述壳体内壁上滑动安装有水平的活塞阀，所述活塞阀的底中部固定安装有竖直向下的活塞杆，所述壳体左侧壁上固定安装有高压涡轮增压器，所述壳体右侧壁上固定安装有低压涡轮增压器，所述低压进气管上方的壳体右侧壁上连通有排气旁通管，所述壳体底部固定安装有调节箱，所述活塞杆的底端滑动穿出壳体底部并且滑动延伸到调节箱内，所述活塞杆的底端固定安装有与调节箱前后内壁滑动连接的调节板，所述调节板底部安装有位于调节箱内的调节装置，所述壳体外侧壁上固定安装有温度调节装置。

公开(公告)号：CN116129206B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310395903.3

申请日：2023-04-14

Applicant: 吉林大学

Inventor： 迟晋进 ,  张智超

IPC: G06V10/77 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请涉及一种图像解耦表征学习的处理方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域，其中方法包括首先通过初始编码器获取训练集中成对图像的初始共享表征；然后根据初始共享表征，利用Wasserstein‑2依赖性度量，估计成对图像中每张图像的第一全局互信息和第一局部互信息；再依据第一全局互信息和第一局部互信息，构建共享表征学习的第一损失函数；然后基于第一损失函数和训练集，使用随机优化算法对初始编码器进行迭代训练，得到第一编码器，该第一编码器用于解耦得到成对图像中每张图像的共享表征。通过应用本申请的技术方案，提供了针对图像解耦表征学习处理的有效手段，根据图像解耦表征学习结果可提高图像解耦表征的准确性。

公开(公告)号：CN114881231A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210312688.1

申请日：2022-03-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 迟晋进 ,  李熙铭 ,  张智超 ,  欧阳继红

IPC: G06N5/04 ,  G06N7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于最优传输的变分分布确定方法、系统及终端设备，所述方法包括：获取变分分布与先验分布，基于最优传输理论度量所述变分分布与所述先验分布的距离，并构建变分目标函数；确定正则化最优传输距离的对偶形式，并基于Sinkhorn算法计算所述正则化最优传输距离的对偶变量；基于随机优化策略对所述变分目标函数进行优化，更新变分参数，并基于更新后的变分参数获得目标变分分布，并将所述目标变分分布作为后验分布的近似。本发明基于最优传输距离构建了一个更具鲁棒性的变分目标函数，适用于支撑集不重叠的分布，避免了由不恰当的先验分布导致的近似精度问题，提高了变分推理计算贝叶斯模型的准确性。