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公开(公告)号：CN111931814A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010637233.8
申请日：2020-07-03
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于类内结构紧致约束的无监督对抗域适应方法。具体包括如下步骤：获取用于训练的有标签的源域数据集以及无标签的目标域数据集；用神经网络模型提取数据集中每张图片的特征，并根据聚类算法构建提取到的特征的类内结构；利用对抗域适应算法训练神经网络，并在训练过程中以类内结构的紧致性作为条件约束神经网络；利用训练过的模型重新提取每张图片的特征以及特征的类内结构，并以此作为约束用对抗域适应算法进一步训练神经网络；不断迭代进行特征提取，特征类内结构构造以及用以类内结构紧致性为条件的对抗域适应算法训练神经网络。本发明适用于无监督域适应领域中的知识迁移，面对各类复杂的情况具有较佳的效果和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110796260A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910858852.7
申请日：2019-09-11
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于类扩张学习的神经网络模型优化方法。具体包括步骤如下：获取用于训练的含有多种类别的样本的数据集，并定义算法目标；用通用模型提取数据集中每类图片的特征，并根据每类特征的分布情况评估各个类别易错的程度；将易错程度最高的几类数据加入训练池，并用训练池中的数据优化神经网络；优化完成后，将剩余易错程度最高的几类数据加入训练池，扩张训练池中的类别，并在上一次训练得到的神经网络基础上用训练池进一步优化神经网络；不断对训练池进行类扩张，直至整个数据集进入训练池，得到最终的优化的神经网络模型。本发明适用于监督学习中的基于多类别数据集的神经网络模型优化，面对各类复杂的情况具有较佳的效果和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108921294A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810758814.X
申请日：2018-07-11
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种用于神经网络加速的渐进式块知识蒸馏方法，方法具体包括以下步骤：输入原复杂网络和相关参数；将原复杂网络分成多个子网络块，按块设计学生子网络块并随机初始化参数；将输入的原复杂网络作为第一次块蒸馏过程的教师网络，块蒸馏过程完成得到一个学生网络，其中第一个学生子网络块参数最优；将上一次块蒸馏过程得到的学生网络作为下一次块蒸馏过程的教师网络，得到下一个学生网络，其中块蒸馏结束的学生子网络块参数最优；所有子网络块蒸馏过程完成，得到最终的简单学生网络以及最优参数。本发明能在一般的硬件架构上能够达到对模型压缩加速的效果，同时实现简单，是一个既有效并且实用简单的深度网络模型压缩加速算法。
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公开(公告)号：CN101575977A
公开(公告)日：2009-11-11
申请号：CN200910099291.3
申请日：2009-06-01
申请人： 浙江大学
IPC分类号： E21D9/093 , F15B13/042
摘要： 本发明公开了一种盾构推进系统突变载荷快速响应液控直调机构。包括阀体、用于快速响应突变载荷的锥阀芯、具有导通和锁紧双重功能的滑阀芯、圆锥阀芯、球阀芯、调压弹簧。直调机构液控油直接引自液压缸工作腔，提高了推进液压系统对突变载荷的快速响应能力。由于控制液压油流动方向的滑阀芯一端具有一定锥度，使得系统在暂停推进时仍能够保持工作腔具有一定的压力，并将液压缸在原有位置处可靠锁紧。直调机构的工作全部采用液压油控制，简化了盾构推进电控系统，特别适合于盾构掘进机推进液压系统的工况需要。
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公开(公告)号：CN105417381A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510969351.8
申请日：2015-12-22
申请人： 浙江大学
CPC分类号： B66C13/48 , B66C13/16 , B66C23/52 , B66C2700/085 , F15B1/02 , F15B11/08 , F15B13/04 , F15B21/02 , F15B2211/6656 , F15B2211/7052
摘要： 本发明公开了一种直接泵控式电液升沉补偿装置。伺服电机带动双向液压泵转动，其两输出端分别与单出杆液压缸的有杆腔和无杆腔连接，在两输出端间还并联两个反向安装的溢流阀；蓄能器与单出杆液压缸有杆腔侧、快插接头连接和第一压力传感器连接，双向液压泵的两输出端分别接有第二压力、第三压力传感器，伺服电机上接有转速传感器，所有传感器和伺服电机驱动器分别与控制计算机连接；动滑轮连接于单出杆液压缸的活塞杆上，静滑轮连接于单出杆液压缸的底部，内置式位移传感器安装在单出杆液压缸内。本发明通过直接泵控差动缸闭式回路构成自治装置，集成伺服电机与液压元件，传感器，由控制计算机进行闭环控制，无节流损失。
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公开(公告)号：CN111931814B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202010637233.8
申请日：2020-07-03
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于类内结构紧致约束的无监督对抗域适应方法。具体包括如下步骤：获取用于训练的有标签的源域数据集以及无标签的目标域数据集；用神经网络模型提取数据集中每张图片的特征，并根据聚类算法构建提取到的特征的类内结构；利用对抗域适应算法训练神经网络，并在训练过程中以类内结构的紧致性作为条件约束神经网络；利用训练过的模型重新提取每张图片的特征以及特征的类内结构，并以此作为约束用对抗域适应算法进一步训练神经网络；不断迭代进行特征提取，特征类内结构构造以及用以类内结构紧致性为条件的对抗域适应算法训练神经网络。本发明适用于无监督域适应领域中的知识迁移，面对各类复杂的情况具有较佳的效果和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110796260B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910858852.7
申请日：2019-09-11
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于类扩张学习的神经网络模型优化方法。具体包括步骤如下：获取用于训练的含有多种类别的样本的数据集，并定义算法目标；用通用模型提取数据集中每类图片的特征，并根据每类特征的分布情况评估各个类别易错的程度；将易错程度最高的几类数据加入训练池，并用训练池中的数据优化神经网络；优化完成后，将剩余易错程度最高的几类数据加入训练池，扩张训练池中的类别，并在上一次训练得到的神经网络基础上用训练池进一步优化神经网络；不断对训练池进行类扩张，直至整个数据集进入训练池，得到最终的优化的神经网络模型。本发明适用于监督学习中的基于多类别数据集的神经网络模型优化，面对各类复杂的情况具有较佳的效果和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113673555A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110776679.3
申请日：2021-07-09
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于记忆体的无监督域适应图片分类方法，用于在给定有标签的源域数据集和无标签的目标域数据集上，通过记忆体对齐源域和目标域的分布，将源域数据集的知识迁移到目标域数据集上，在目标域数据集上获得较高的图像分类准确率。具体包括如下步骤：获取源域数据集和目标域数据集；用神经网络模型提取数据集中图片的特征，使用聚类算法辅助记忆体逐类别地存储源域和目标域的特征；训练神经网络，以源域与目标域记忆体的分布的相似性作为条件约束神经网络；不断迭代，得到训练好的网络模型；将模型应用在目标域数据集上，进行图像分类任务。本发明适用于无监督域适应领域中的知识迁移，面对各类复杂的情况具有较佳的效果和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101967980A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN201010173608.6
申请日：2010-05-17
申请人： 浙江大学 , 杭州锅炉集团股份有限公司 , 杭州杭锅通用设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种变转速变排量复合控制的刀盘闭式液压驱动系统，本发明主油路采用的是变转速控制作为一级调速控制，变排量调速控制作为第二级调速控制的泵控马达闭式系统，变频调速节能效果好，效率高，变排量泵控马达闭式系统减少了溢流损失和节流损失，提高了系统的效率，同时可以弥补当变频调速范围超出泵的极限转速的限制；由于刀盘转速范围广，功率变化范围大，变转速变排量复合控制拓宽了刀盘的调速范围；单向阀和比例溢流阀的组合可以使得刀盘双向压力连续可调；变量泵两端蓄能器的安装可以吸收系统油液的冲击震动，减小了系统的装机功率。
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公开(公告)号：CN101864965A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010173618.X
申请日：2010-05-17
申请人： 浙江大学 , 杭州锅炉集团股份有限公司 , 杭州杭锅通用设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种压力流量复合同步控制的节能型盾构推进系统，包括由电机通过联轴器与定量泵连接组成的油源系统，该油源同时向管片拼装部分供油。推进系统采用分区控制，分为四个区，每个区内有比例流量阀和比例溢流阀组成的控制部分，分流阀、二位三通阀和成组液压缸组成的压力同步和流量同步切换单元。本发明主油路采用的是定量泵阀控的开式控制系统，在推进过程中可以实现推进模式选择，可以实现压力同步和流量同步的复合控制，同时管片拼装系统和推进系统共用一套油源，可以减少装机功率，蓄能器的设置一方面吸收震动和冲击，同时当推进缸回退或是遇到冲击负载时也可以作为辅助能源，从而进一步减小系统的装机功率。
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