公开(公告)号：CN120084633A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202510275655.8

申请日：2025-03-10

Applicant: 复旦大学 ,  中国航空工业集团公司北京航空精密机械研究所

Inventor： 胡东阳 ,  张祥朝 ,  李迪 ,  徐微雨

IPC: G01N3/06 ,  G01N3/08 ,  G01B11/24 ,  G01N21/88

Abstract: 本发明属于数字全息测量技术领域，具体为基于数字全息光弹法的光学元件应力测量及缺陷识别方法。公式章1节1本发明基于透射式离轴数字全息光路系统实现；激光组件发出光束分为参考光和物光，物光经过样品表面反射携带样品信息并与参考光在CMOS相机前交汇发生干涉，CMOS将干涉光强度信号转化为电信号，由计算机进行全息图像处理；对外力加载前后全息图进行重建得到表面形貌分布，通过正一级频谱提取、角谱重建自动对焦等步骤提高重建精度；通过重建复振幅相位提取计算外力加载前后相位差，再基于数字光弹法和应力光学定律实现对样品主应力方向及大小分布的测算；并通过测量相同外力加载下的应力值变化识别光学元件的缺陷，具有重要的实用意义。

公开(公告)号：CN114898124B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202210509390.X

申请日：2022-05-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 宋梁 ,  李迪 ,  王汉奇 ,  张冠华 ,  倪伟

IPC: G06V10/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/096 ,  G06N3/086 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，具体为一种多智能体在线进化学习的机器学习方法。本发明方法包括：在OEL场景中，在局部区域内，有多个智能体模型在实时获取感知数据，同时结合少量的有标注数据进行不断的学习与智能体模型更新；多个智能体模型通过交互学习实现知识迁移；每个智能体模型都在面临大量的无标注non‑i.i.d感知数据，结合多个智能体模型的自身能力对这些感知数据进行有效的联合处理；其中采用相互匹配(MM)算法，用于模型之间的知识共享和持续学习，以稳定模型的泛化能力，保证各智能体在OEL环境中获得更好的性能提升。本发明方法可以减少大量的数据标注需求，利用多模型的知识共享提高整个感知系统的性能。

公开(公告)号：CN114898124A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210509390.X

申请日：2022-05-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 宋梁 ,  李迪 ,  王汉奇 ,  张冠华 ,  倪伟

IPC: G06V10/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，具体为一种多智能体在线进化学习的机器学习方法。本发明方法包括：在OEL场景中，在局部区域内，有多个智能体模型在实时获取感知数据，同时结合少量的有标注数据进行不断的学习与智能体模型更新；多个智能体模型通过交互学习实现知识迁移；每个智能体模型都在面临大量的无标注non‑i.i.d感知数据，结合多个智能体模型的自身能力对这些感知数据进行有效的联合处理；其中采用相互匹配(MM)算法，用于模型之间的知识共享和持续学习，以稳定模型的泛化能力，保证各智能体在OEL环境中获得更好的性能提升。本发明方法可以减少大量的数据标注需求，利用多模型的知识共享提高整个感知系统的性能。