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公开(公告)号：CN112685958A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011617791.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , H01L29/78 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的SiC MOSFET阻断电压确定方法，通过设计电压固定的场限环，根据相关的经验公式，并利用仿真软件进行仿真，得到场限环的仿真数据，仿真数据包括结构参数、取值范围以及场限环的实际阻断电压，将仿真数据作为自变量，阻断电压作为因变量，分别带入BP神经网络和RBF神经网络中进行诊断，并对二者的诊断误差进行对比，最终得出一种诊断精度最高的神经网络模型，使用诊断精度最高的神经网络模型对需要确定阻断电压的场限环进行预测，得到预测的阻断电压，解决了在无需仿真的前提下，根据相关参数提前预测器件阻断电压的问题；诊断精度高，可以为仿真设计者确定器件相关结构参数提供了非常好的参考，节约了大量的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112685958B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011617791.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , H01L29/78 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的SiC MOSFET阻断电压确定方法，通过设计电压固定的场限环，根据相关的经验公式，并利用仿真软件进行仿真，得到场限环的仿真数据，仿真数据包括结构参数、取值范围以及场限环的实际阻断电压，将仿真数据作为自变量，阻断电压作为因变量，分别带入BP神经网络和RBF神经网络中进行诊断，并对二者的诊断误差进行对比，最终得出一种诊断精度最高的神经网络模型，使用诊断精度最高的神经网络模型对需要确定阻断电压的场限环进行预测，得到预测的阻断电压，解决了在无需仿真的前提下，根据相关参数提前预测器件阻断电压的问题；诊断精度高，可以为仿真设计者确定器件相关结构参数提供了非常好的参考，节约了大量的时间。
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公开(公告)号：CN112200839A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011089987.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的婴幼儿保护插座及其保护方法，包括摄像头、单片机数据处理系统和继电器控制模块；摄像头依次与单片机数据处理系统和继电器控制模块电连接；电源模块分别与单片机数据处理系统、继电器控制模块和220V交流电电连接；继电器控制模块与插座的插孔通断连接。本发明通过摄像头采集画面，单片机不断地检测画面是否有运动物体，当有时，将其头身比例与单片机内预设好的值进行对比，如果小于预测值，则判断目标不是婴幼儿，反之则判断为婴幼儿靠近，同时单片机还检测目标身高是否有大幅突变，若有，则将此目标重划为非危险目标，若无，则实施保护操作。
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公开(公告)号：CN111709152A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010601765.6
申请日：2020-06-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种SiC场限环终端结构参数确定方法，包括S1、计算JBS场限环结构仿真时的基本参数S、K和W；S2、以S和k为自变量，得到44组(S、k)条件下与特征峰值电场强度点(x，y)对应的原始仿真数据；S3、从44组原始仿真数据中随机挑选4组作为验证数据，40组数据作为训练数据；S4、将40组训练数据进行多项式拟合，得到反映位置x与电场强度峰值y函数关系的多项式；S5、在MATLAB中采用多元线性回归的方法分别带入40组因变量(a4、a3、a2、a1、a0)和40组自变量(S、k)，分别得到多项式系数与自变量(S、k)的函数关系式；S6、输入一组(S、k)，得到模型y＝f(x)；S7、验证模型的有效性和精确性。
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公开(公告)号：CN111709152B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010601765.6
申请日：2020-06-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种SiC场限环终端结构参数确定方法，包括S1、计算JBS场限环结构仿真时的基本参数S、K和W；S2、以S和k为自变量，得到44组(S、k)条件下与特征峰值电场强度点(x，y)对应的原始仿真数据；S3、从44组原始仿真数据中随机挑选4组作为验证数据，40组数据作为训练数据；S4、将40组训练数据进行多项式拟合，得到反映位置x与电场强度峰值y函数关系的多项式；S5、在MATLAB中采用多元线性回归的方法分别带入40组因变量(a4、a3、a2、a1、a0)和40组自变量(S、k)，分别得到多项式系数与自变量(S、k)的函数关系式；S6、输入一组(S、k)，得到模型y＝f(x)；S7、验证模型的有效性和精确性。
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公开(公告)号：CN112009529A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010917478.6
申请日：2020-09-03
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于接触网支柱杆号图像识别的列车定位方法，S1、利用接触网悬挂状态检测装置实时获取接触网设备的高清视频；S2、提取巡检视频中的关键帧，获取包含完整沿途所有接触网支柱的高清图像；S3、对高清图像进行预处理，确定接触网支柱区域；S4、采用HOG特征描述法和SVM分类对图像中接触网支柱的杆号的矩形区域进行定位，并将进行灰度变换后的图像进行二值化处理；S5、基于水平投影法对二值化后的支柱杆号矩形区域进行切割，将字符分割开；S6、对字符素材归一化，并对原始图像进行缩放；S7、采用LeNet-5卷积神经网络对字符直接进行图像识别；S8、将获取的支柱杆号与基础台账库进行比对，得到对应支柱杆号的定位信息。
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