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[发明专利]基于经验贝叶斯的数据批次效应处理方法、装置及介质-CN202110512287.6有效
发明人：陶志宏;郑世卿;刘祝托;刘奇;何锡焕;邹见效;凡时财;苌洋 -专利权人：广汽本田汽车有限公司;电子科技大学（深圳）高等研究院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验贝叶斯的数据批次效应处理方法、装置及介质，所述方法包括：获取电阻点焊过程中的焊点工艺参数数据集；其中，焊点工艺参数包括动态电阻值、动态电流值、动态电压值、电极位移和焊枪能量值；对焊点工艺参数数据集进行标准化处理，得到标准化后的焊点工艺参数数据集；根据标准化后的焊点工艺参数数据集建立概率分布模型，并对概率分布模型中的超参数进行参数估计；根据参数估计的结果建立批次效应处理模型，对标准化后的焊点工艺参数数据集进行批次效应处理。本发明基于经验贝叶斯方法对焊点工艺参数数据进行批次效应处理，将批次内样本数据值收缩到批次间总体样本均值，从而实现消除焊点工艺参数数据的批次效应。
基于经验贝叶斯数据批次效应处理方法装置介质

[发明专利]一种燃料电池电流密度分区测试系统和方法-CN202010320292.2有效
发明人：李凯;凡时财;殷聪;高艳;黄帆 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H01M8/04537 文献下载
摘要：本发明公开了一种燃料电池电流密度分区测试系统和方法，属于燃料电池原位检测技术领域。本发明所述系统包括供气模块、电子负载、信号放大模块、数据采集模块、数据处理模块和燃料电池电堆；供气模块为燃料电池电堆提供氧化剂和燃料，电子负载加载在燃料电池电堆上，信号放大模块对燃料电池电堆传出的信号进行放大，数据采集模块采集信号放大模块的输出信号，数据处理模块对数据采集模块采集的信号进行处理。本发明将采样电阻放置于分区镀金铜箔背部，保证了各分区阻抗的一致性；各分区阻抗具有一致性，使采样结果能真实反映实际电堆内部电流密度分布特性；本发明克服了采样电阻精度控制难和装置成本高的问题；能测量大量矩阵分区的电流密度分布。
一种燃料电池电流密度分区测试系统方法

[发明专利]一种基于模拟退火的多任务快速调度方法-CN202010352881.9有效
发明人：邹见效;程智凌;凡时财;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模拟退火的多任务快速调度方法，采用模拟未来固定时间内的服务器的任务调度情况，基于贪心算法计算获得任务调度序列，再对此序列上基于模拟退火的方式，以服务器CPU计算核心数的平均占用率为指标，进一步优化贪心算法获得优化后的任务调度序列，增加了任务调度效率。本发明模拟未来一定时间内的任务调度情况，通过占用率作为指标来衡量任务序列的优化情况，相对于直接对所有任务序列进行模拟退火的方式极大地减少了计算量，大幅度减少了方法的计算时间。
一种基于模拟退火任务快速调度方法

[发明专利]DNA甲基化扩展方法-CN201910289075.9有效
发明人： 凡时财;孙毅;邹见效;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种DNA甲基化扩展方法，根据现有甲基化水平测试方法所能覆盖的CpG位点构建参照位点集，再构建训练位点集，对训练位点集中的每个CpG位点，分别采用M种相似度计算方法，在参照位点集中筛选出与其最相似的M个CpG位点，然后从现有的甲基化公共数据库中提取出训练数据，对所构建的预测模型进行训练，对于某段DNA序列中的待扩展位点，分别采用M种相似度计算方法，在参照位点集中筛选出与其最相似的M个CPG位点，采用现有甲基化水平测试方法测试得到该段DNA序列中M个最相似CPG位点的甲基化水平输入预测模型，输出的甲基化水平即为待扩展位点的甲基化水平。本发明可以基于现有CpG位点的相关数据实现甲基化水平未知的CpG位点的甲基化精准扩展。
dna 甲基化扩展方法

[发明专利]基于GRU-C网络的点焊质量检测方法、装置及存储介质-CN202210906149.0在审
发明人：陶志宏;何锡焕;刘祝托;郑世卿;庄树祥;邹见效;凡时财;苌洋;王宏晔;王子栋 -专利权人：广汽本田汽车有限公司;电子科技大学（深圳）高等研究院
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01M17/007 文献下载
摘要：本发明涉及焊接技术领域，公开一种基于GRU‑C网络的点焊质量检测方法、装置及存储介质，方法包括：获取点焊过程中的原始工况数据，并对所述原始工况数据进行归一化处理，得到输入工况数据；根据交叉网络单元对所述输入工况数据进行特征提取，得到交叉特征数据；根据GRU网络模型对所述输入工况数据进行特征提取，得到时序特征数据；将所述交叉特征数据与所述时序特征数据进行特征融合，得到融合特征数据；将所述融合特征数据输入到优化完成的假设函数中，并通过激活函数得到对于焊点质量的判别概率。本发明能提升总体故障工况检出率，完成板材间隙等隐蔽故障的高精度检测，并且减少参数数量与训练时间，提高了检测效率。
基于 gru 网络点焊质量检测方法装置存储介质

[发明专利]基于生成对抗网络的点焊数据填补方法、装置及存储介质-CN202210905128.7在审
发明人：陶志宏;何锡焕;刘祝托;郑世卿;庄树祥;邹见效;凡时财;苌洋;曾诚;李玥峰 -专利权人：广汽本田汽车有限公司;电子科技大学（深圳）高等研究院
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的点焊数据填补方法、装置及存储介质,方法包括获取标准点焊数据；计算与标准点焊数据对应的前向时间间隔矩阵和后向时间间隔矩阵；将标准点焊数据、前向时间间隔矩阵和后向时间间隔矩阵输入到生成对抗网络的生成器中，生成完整时序数据；根据生成对抗网络的判别器进行判别，得到数据真实概率；基于数据真实概率分别构建与生成器和判别器对应的损失函数，并进行迭代训练直至损失函数收敛，得到训练完成的生成器生成的最终点焊数据；根据最终点焊数据对标准点焊数据的缺失值进行填补得到完整标准数据，并对完整标准数据进行逆标准化，得到完整的点焊时序数据。本方法能提高点焊数据缺失值填补的准确率。
基于生成对抗网络点焊数据填补方法装置存储介质

[发明专利]基于Stacked LSTM的故障诊断方法-CN202010115477.X有效
发明人： 凡时财;张清清;邹见效;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Stacked LSTM的故障诊断方法，首先采集化工系统在正常状态和K种故障状态下各个测量设备的测量数据，构建得到训练样本，然后构建基于Stacked LSTM的故障诊断模型，包括Stacked LSTM网络、全连接层以及softmax层，其中Stacked LSTM网络由D层LSTM网络叠加得到，采用训练样本对故障诊断模型进行训练，在化工系统运行过程中采集实际运行数据并构建输入序列输入至基于Stacked LSTM的故障诊断模型中，得到故障识别结果。本发明通过堆叠多层LSTM网络形成Stacked LSTM网络，能够在不同时间尺度下自动提取原始数据的动态时序信息，并且对于复杂非线性数据具有较强的表达能力，从而提高故障诊断的准确率和鲁棒性。
基于 stacked lstm 故障诊断方法

[发明专利]基于SVM分类可信度的机载SAR图像质量评估方法-CN202010612227.7有效
发明人：邹见效;凡时财;陶倩;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVM分类可信度的机载SAR图像质量评估方法，采用SVM模型，并进行不同类别特征的融合，对待测图片质量进行评估；同时为了完善结果的评估能力，在原来的输出单点预测结果的基础上，增加了结果的可靠性分析，使得预测结果更能反映出模型的预测能力，也提高图像质量评估结果的可靠性。
基于 svm 分类可信度机载 sar 图像质量评估方法

[发明专利]一种基于支持向量机的机载SAR成像质量评估方法-CN201910982268.2有效
发明人：邹见效;田奇;凡时财;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的机载SAR成像质量评估的方法，采用基于支持向量机的分类模型，融合多个质量评价指标，能够挖掘各指标之间的隐藏关系，并用于指导分类，给出成像结果的评价，这样通过目标数据提取训练样本，增强了模型的泛化性能，提升了成像质量评估的准确性。同时，本发明通过构建支持向量机分类模型，一方面，融合各单一质量评价指标能够有效提升评估的准确率，另一方面，支持向量机的应用对于训练样本数量的要求不高，能够满足实际情况。
一种基于支持向量机载 sar 成像质量评估方法

[发明专利]抑制对称六相交流电机零序电流的方法及系统-CN202210491429.X有效
发明人：沈泽微;李志坚;周德洪;邹见效;马翠鹏;凡时财 -专利权人：电子科技大学（深圳）高等研究院
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： H02P21/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种抑制对称六相交流电机零序电流的方法及系统，涉及电机控制技术领域。本发明包括六个桥臂，其步骤为：S10、将对称六相交流电机在旋转坐标系下的电压变换至静止坐标系下的参考电压；S20、从多个合成矢量中选择部分电压矢量参与参考电压矢量合成；S30、参考对称六相交流电机转子旋转的位置角度，判断合成参考电压矢量所处扇区，对选择的电压矢量进行作用时间计算，并进行参考电压矢量合成生成脉宽调制波；S40、将生成脉宽调制波信号传递给对称六相交流电机，控制六个桥臂进行开关动作。本发明可同步实现高频和低频零序电流抑制，减小谐波损耗，提升电机使用寿命。
抑制对称相交流电机零序电流方法系统

[发明专利]一种基于自适应阈值的机载SAR任务适应性评估方法-CN202010612719.6有效
发明人： 凡时财;邹见效;陶倩;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应阈值的机载SAR任务适应性评估方法，在机载SAR执行成像任务前评估其任务适应性，通过采用机载SAR的多源异构数据，确定用于进行任务适应性评估的自适应阈值，进而判断机载SAR在实际任务情况下是否能生成出满足需求的SAR图像，本发明方法有效地提高了任务适应性评估的精度，并能快速得到任务适应性评估结果，帮助机载SAR使用方做出决策和任务调整，降低机载SAR使用的人工成本、时间成本和资源消耗，提高任务所成图像的成像质量和任务的执行效率。
一种基于自适应阈值机载 sar 任务适应性评估方法

[发明专利]一种基于ICA与SVM集成学习的故障检测方法-CN202010612207.X有效
发明人： 凡时财;邹见效;张季阳;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ICA与SVM集成学习的故障检测方法，其采用贝叶斯推理对具有特征提取能力的ICA模型和具有分类能力的SVM模型进行集成，利用不同模型所具有的不同优势，从而提升检测准确率，并且使得检测效果更稳定。
一种基于 ica svm 集成学习故障检测方法

[发明专利]基于深度并行时序关系网络的异常数据诊断方法-CN202111589040.0在审
发明人： 凡时财;杨淳;邹见效;徐红兵 -专利权人：电子科技大学（深圳）高等研究院
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度并行时序关系网络的异常数据诊断方法，在工业生产系统的各种异常工况下采集特征数据并标准化得到训练数据矩阵，然后提取得到特征向量序列，将特征向量序列作为输入、对应的异常工况序号作为输出构成训练样本，构建DPTRN模型，包括关系模块、解耦位置向量计算模块、关系权重计算模块、历史信息向量计算模块、向量拼接模块和多层感知器，采用训练样本对DPTRN模型进行训练，当需要对工业生产系统进行异常数据诊断时，采集得到当前时刻的数据矩阵并输入训练好的DPTRN模型，得到异常数据诊断结果。采用本发明可以提高时序数据的处理速度，并保证了异常数据检测性能。
基于深度并行时序关系网络异常数据诊断方法

[发明专利]基于AM-TCN的故障诊断方法-CN202111589058.0在审
发明人： 凡时财;张季阳;郑宏;何建 -专利权人：宜宾电子科技大学研究院
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AM‑TCN的故障诊断方法，首先在工业过程的正常和各个故障运行状态下，采用传感器设备采集状态监控数据，构建时间序列训练样本；然后构建基于AM‑TCN的故障诊断模型，包括注意力机制层、时间卷积网络、全连接层和SoftMax层，其中时间卷积网络由多个时间卷积块堆叠而成；采用训练样本对基于AM‑TCN的故障诊断模型进行训练；在工业过程的实际运行过程，采集状态监控数据并构建时间序列，将时间序列输入训练好的基于AM‑TCN的故障诊断模型中，得到故障诊断结果。本发明结合注意力机制和时间卷积网络构建基于AM‑TCN的故障诊断模型，提升对时序数据的特征提取效果，从而提高工业过程的故障诊断的准确性和鲁棒性。
基于 am tcn 故障诊断方法

[发明专利]基于多距离谱嵌入融合的单细胞甲基化数据聚类方法-CN202111589061.2在审
发明人： 凡时财;田奇;邹见效;徐红兵 -专利权人：电子科技大学（深圳）高等研究院
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多距离谱嵌入融合的单细胞甲基化数据聚类方法，获取待聚类的细胞的单细胞甲基化数据并进行二值化处理，根据得到的单细胞甲基化数据计算得到细胞之间的余弦距离矩阵、海明距离矩阵和皮尔逊距离矩阵，利用光谱嵌入方法根据三个距离矩阵获取细胞的三个低维谱嵌入表示矩阵，将三个低维谱嵌入表示矩阵按列合并得到特征矩阵，将特征矩阵中的行向量作为细胞的特征表示向量，两两计算细胞间特征表示向量之间的欧氏距离，得到甲基化距离矩阵，基于甲基化距离矩阵进行层次聚类，获取细胞聚类结果。本发明通过融合多个距离矩阵的低维谱嵌入成分，提升了单细胞甲基化数据聚类的准确性。
基于距离嵌入融合单细胞甲基化数据方法

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