公开(公告)号：CN114330194A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111673183.X

申请日：2021-12-31

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谈恩民 ,  李莹

IPC: G06F30/367 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于SFO优化深度极限学习机的模拟电路故障诊断方法，包括输入数据；数据预处理；将训练集样本作为深度极限学习机（DELM）的输入，对其进行训练；以测试集分类错误率作为适应度函数，通过旗鱼算法（SFO）找到一组最优的基于极限学习机的自动编码器（ELM‑AE）的初始权重，并且优化这个初始权重，再使用优化的ELM‑AE训练DELM模型，使得DELM错误率最低；通过步骤四返回最优的初始权重参数，然后利用优化得到的权重训练DELM模型，构建最优的DELM模型；利用最优的DELM模型对故障进行分类。该方法相比没有优化的DELM来说，SFO优化的DELM的诊断准确率有所提高，证明了隐藏层参数的选择影响着诊断精度，而且SFO算法有比较好的全局搜索能力。

公开(公告)号：CN113156303A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110531222.6

申请日：2021-05-16

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谈恩民 ,  阮济民 ,  李莹

IPC: G01R31/316

Abstract: 本发明公开了一种基于输出响应矩阵特性分析的模拟电路故障诊断和定位法，本发明通过使用矩阵的特性谱半径和最大奇异值来对模拟电路进行故障诊断，这种方法不需要深入讨论电路的内部特性，只需要测量电路的输出响应就可以进行故障诊断；通过比较无故障输出响应矩阵与故障输出响应矩阵之间的差异，可以诊断故障；通过计算矩阵谱半径和扰动矩阵最大奇异值，可以识别故障，且效果显著，模拟电路故障诊断的故障诊断率高达100％，相对于人工智能只能算法的模拟电路故障诊断而言，本发明完全不需要大量的样本集，可以节约模拟电路故障诊断的时间，为模拟电路故障诊断提供了一种新的方法；能快速有效地处理模拟电路故障诊断的定位问题。

公开(公告)号：CN215525703U

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202121360642.4

申请日：2021-06-18

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘林 ,  剧闯 ,  冯帅 ,  李莹 ,  许书芳 ,  冯时少秋

IPC: G01N33/00

Abstract: 本实用新型公开了一种新型室内甲醛检测设备，包括防护框，防护框的内部对称开设有第一槽，第一槽的内部滑动连接有支撑板，支撑板的顶部固定连接有甲醛检测仪本体，防护框的内部且位于第一槽的一侧开设有第三槽，第三槽的内部滑动连接有卡块，支撑板的内部开设有与卡块配合使用的第二槽，本实用新型所达到的有益效果是：在甲醛检测仪本体受到外部碰撞时，能够对甲醛检测仪本体进行防护，防止甲醛检测仪本体发生倾倒，造成甲醛检测仪本体的损坏，进而降低了甲醛检测仪本体受到物理性损伤后在使用时发生故障的问题。