公开(公告)号：CN119167528A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411678184.7

申请日：2024-11-22

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 张凡 ,  潘经纬 ,  陈鑫 ,  黄祥国 ,  唐靓 ,  胡胜 ,  宋海娜 ,  武明虎 ,  余定峰

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的船体涂层破损识别方法及系统，属于机器学习技术领域，包括：获取基于电化学腐蚀的船舶物理场建模；对船体表面设定腐蚀区域与腐蚀程度，以获取所述船体表面的水下电位数据，利用船舶物理场建模对水下电位数据进行处理，获得数据集；对数据集进行预处理，得到预处理数据集；采用预处理数据集对随机森林模型进行训练，获得目标船舶船体涂层破损识别模型；将目标船舶水下电位信号输入目标船舶船体涂层破损识别模型，输出船体涂层破损识别结果。本发明通过机器学习模型的训练和优化，可以实现自动化的船体涂层破损识别，减少了传统人工检查的主观性和耗时性。

公开(公告)号：CN119167528B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411678184.7

申请日：2024-11-22

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 张凡 ,  潘经纬 ,  陈鑫 ,  黄祥国 ,  唐靓 ,  胡胜 ,  宋海娜 ,  武明虎 ,  余定峰

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的船体涂层破损识别方法及系统，属于机器学习技术领域，包括：获取基于电化学腐蚀的船舶物理场建模；对船体表面设定腐蚀区域与腐蚀程度，以获取所述船体表面的水下电位数据，利用船舶物理场建模对水下电位数据进行处理，获得数据集；对数据集进行预处理，得到预处理数据集；采用预处理数据集对随机森林模型进行训练，获得目标船舶船体涂层破损识别模型；将目标船舶水下电位信号输入目标船舶船体涂层破损识别模型，输出船体涂层破损识别结果。本发明通过机器学习模型的训练和优化，可以实现自动化的船体涂层破损识别，减少了传统人工检查的主观性和耗时性。

公开(公告)号：CN119378360A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411277541.9

申请日：2024-09-12

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 张凡 ,  陈鑫 ,  潘经纬 ,  向程 ,  余定峰 ,  武明虎 ,  唐靓 ,  胡胜 ,  何博琨

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种等效电磁参数获取方法、装置及电子设备，其中，等效电磁参数获取方法包括：获取等效前待测目标的辐射特性曲线；将所述待测目标的辐射特性曲线输入预先构建的等效后稀疏参数矩阵，进行信息融合，获取特征向量矩阵并提取所述待测目标的关联性特征；调取预先训练后的信息融合网络模型，将所述待测目标的关联性特征作为输入，获取待测目标的等效电磁参数；将所述待测目标的等效电磁输入均匀介质板模型进行全波仿真重构辐射特性，并根据重构结果和信息策略确定所述待测目标的最终等效电磁参数。通过本发明，能够提高最终等效电磁参数的精确程度，而且不受待测目标的目标结构的限制，解决了现有的相关技术中存在的可行性不佳的问题。