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公开(公告)号：CN109543189A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811433762.5
申请日：2018-11-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: G06F17/27 , G06F16/951
Abstract: 本发明请求保护一种基于语义相似度的机器人数据互操作领域本体映射方法，包括解析本体的匹配概念对，根据语义相似度筛选出备选概念集合，计算概念对的综合相似度，输出映射结果。该方法解决了用本体理论处理机器人异构系统数据互操作的关键问题，即如何找出本体之间的映射关系。该方法主要应用于制造业异构系统中的数据互操作性，完成对机器人领域本体的映射，是对国内现有本体理论和应用研究的完善，填补了本体理论在工业机器人领域的应用研究盲点，该方法与传统人工方法相比，本体映射构建过程更加方便快捷，降低了映射过程的工作量，可以提高机器人领域本体的扩展性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109359701A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811434379.1
申请日：2018-11-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明请求保护一种高精度提取和快速分类的三维模型数据解析方法，属于计算机信息处理技术领域。该方法包括：针对三维模型，设计一种基于二叉树的数据解析方案，搜索模型的元素标记，分析数据的嵌套关系，形成最简文档。当接收到一份三维dae格式的模型时，读取模型数据，提供一种分析算法流程，通过搜索模型的每一个元素标记，逐步分析数据的嵌套关系，剔除重复冗余数据，再使用改进极限学习机进行分类，最终形成最简文档。本发明通过二叉树与改进极限学习机同时使用解析三维模型数据，减少了冗余数据的堆叠，加快了数据的处理速度，提高解析效率。
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公开(公告)号：CN109299143B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201811433751.7
申请日：2018-11-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明请求保护一种基于Redis缓存的数据互操作测试知识库的知识快速索引方法，涉及数据互操作测试数据知识积累，测试用例。该方法主要应用于在数据互操作测试知识库系统中知识搜索，和测试用例搜索过程。该方法利用Redis对搜索知识次数排名前1000的知识进行缓存，利用知识中的次数标识来进行排序。该方法通过Redis缓存的方式提高了数据互操作测试知识库的搜索效率，并且通过搜索标识提高知识搜索过程中的时间复杂度，实现数据互操作测试知识库的知识快速索引。
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公开(公告)号：CN109299143A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811433751.7
申请日：2018-11-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明请求保护一种基于Redis缓存的数据互操作测试知识库的知识快速索引方法，涉及数据互操作测试数据知识积累，测试用例。该方法主要应用于在数据互操作测试知识库系统中知识搜索，和测试用例搜索过程。该方法利用Redis对搜索知识次数排名前1000的知识进行缓存，利用知识中的次数标识来进行排序。该方法通过Redis缓存的方式提高了数据互操作测试知识库的搜索效率，并且通过搜索标识提高知识搜索过程中的时间复杂度，实现数据互操作测试知识库的知识快速索引。
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公开(公告)号：CN118789232A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410972722.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B23P15/00
Abstract: 本发明公开了一种整体式护鞘结构的加工方法，其技术方案为：①根据护鞘尺寸选用薄壁无缝管为原材料；②其次利用冲压技术改变薄壁管端部直径大小以匹配护鞘夹持段长度与宽度；③将锯片插入步骤②所得的薄壁管中；④将薄壁管平压至目标尺寸；⑤加工出孔以便定位安装，并加工出圆角等细节特征，从而获得整体式护鞘。本发明克服了传统的锯片护鞘通过激光焊接工艺将两块薄板两侧连接在一起，并在中间形成空腔，在高频振动服役状态下，其焊接处易失效的缺陷。利用本发明方法所得整体式护鞘，其结构强度和刚度较高，可提升护鞘的使用寿命，提高经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118603557A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410653804.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于二次卷积和残差神经网络的轴承故障诊断方法，该方法首先采用六层二次卷积神经网络，然后，融入了五层创新设计的ResNet残差神经网络，旨在有效克服二次卷积神经网络在训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸难题；最后，通过两层全连接层的深层次转化处理，以及顶层Softmax激活函数的应用，系统得以精准量化各类故障模式的概率分布，最终得出可靠的轴承故障诊断结果。与传统的统计学习过程相比，本发明不需要复杂的过程，也不需要对轴承信息进行特殊的预处理。此外，特征提取的过程也更加便利。在不同噪声强度和不同负载功率的数据中，本发明的模型均能取得较高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN118332309A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410422010.8
申请日：2024-04-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/213 , G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及及信号处理、人工智能及轴承故障检测领域，具体涉及一种基于关键特性优化的改进ShufflNetV2轴承诊断方法，包括获取振动样本的时域信号数据，并从时域信号数据中提取包络谱、自相关信息以及能量算子信息作为特征数据；将特征数据转换为二维特征数据，通过通道融合技术将三个二维特征数据转换为RGB图像的三个通道；构建改进ShufflNetV2神经网络，将RGB图像作为该神经网络的输入，改进ShufflNetV2神经网络诊断输入数据是否发生故障；本发明所提出的基于关键特性优化的轻量级高效改进ShufflNetV2轴承诊断方法能够有效提取轴承振动故障信号的关键信息，优化特征表达，在保证准确识别的同时兼具轻量化。
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公开(公告)号：CN111091569B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN201911052700.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种局部参数自适应的工业CT图像分割方法，提供一种能较好地对灰度不均匀图像进行分割的算法，即基于Phansalkar算法，利用遗传算法优化找到使目标像素方差与背景像素方差的绝对差值达到最小时的Phansalkar算法参数，将优化所得参数作为Phansalkar算法参数对当前窗口分割。此算法能较好地分割灰度不均匀图像，且此方法无参数，可移植性好。
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公开(公告)号：CN116226704A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211550778.0
申请日：2022-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/24 , G01M13/045 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明请求保护一种基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法，其包括以下步骤：首先，通过对原始轴承振动信号进行CEEMD降噪处理，以降低信号冗余信息；基于降噪信号，进行角域重采样来获取角域信号；采用希尔伯特变换对角域信号进行处理来获取包络谱信号，将降噪信号、角域信号和包络谱信号融合成R‑G‑B彩色图像，以降低信号冗余信息，提升故障特征。然后，在ShuffleNetV2中加入SE注意力模块，并将ReLU激活函数替换为H‑Swish激活函数，以此来提升目标检测中的准确率同时避免神经元“坏死”现象。最后将处理好的信号输入到改进的ShuffleNetV2中实现故障诊断识别。
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公开(公告)号：CN116167222A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310144447.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种数字化样机加载与虚拟故障维修试验方法及系统，本方法通过对虚拟场景进行材质属性和烘焙技术处理生成虚拟环境，基于建模规范进行产品三维模型的建立，对三维模型进行轻量化和精细化处理，通过数据处理进行数字样机模型的格式转换，将转换后的数字样机模型加载到虚拟环境中，对环境中的模型添加动力学约束和拆卸的依赖关系，通过绑定指令设备实现交互功能至用户，对产品部件的常见故障进行收集工作，对产品模型选择的故障部件进行虚拟故障注入，完成虚拟维修任务试验。本发明基于一种数字化样机加载与虚拟故障维修试验方法，克服了以往数字化样机模型加载的不足，在产品设计初期能够发现可能出现的问题，保证了产品维修的效率。
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