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[发明专利]一种拓扑元素命名继承的层次化处理方法-CN202310578135.5在审
发明人：巢海远;孔澳祥;刘景;黄瑞;陈正鸣 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F30/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种拓扑元素命名继承的层次化处理方法，可用于基于历史的参数化特征造型系统。该方法层次化地实现了模型历史设计过程中拓扑元素命名的准确继承，包括：不变元素的命名映射，变动元素的命名传递，新生成元素的直接命名。本发明以几何模型的边界表示法为基础，通过对旧模型和新模型进行元素演变分析，解决了造型设计过程中拓扑元素命名在历史特征中的继承问题，确保了元素命名在整个历史设计过程中的继承性和一致性，为进一步研究拓扑结构变化后模型重构时的元素辨识提供支撑。
一种拓扑元素命名继承层次处理方法

[发明专利]一种ARM指令集软错误故障注入系统及其方法-CN202010505425.3有效
发明人：刘智;曹嘉琳;王海滨;陈正鸣 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种ARM指令集软错误故障注入系统及其方法，包括工作电脑、目标开发板、JTAG接口和USB接口，工作电脑内安装有Python注错脚本和OpenOCD，工作电脑通过JTAG接口与目标开发板相连，OpenOCD通过JTAG接口控制目标开发板，目标开发板通过USB接口向工作电脑中的Python注错脚本回传日志信息。本发明使用OpenOCD作为核心内容，通过调用OpenOCD提供的接口，修改程序的指令和内存值，从而达到对程序注入软错误的目的，实现对ARM指令集的自动测试，使用方便，且成本低廉，实现简单，为开发者分析ARM指令集的可靠性提供了一种低成本又高效的自动测试途径。
一种 arm 指令错误故障注入系统及其方法

[发明专利]一种基于FPGA的优化FFT算法和装置-CN201910609346.4有效
发明人：王海滨;王杨圣;张辰予;孙洪文;罗成名;张杰;陈正鸣 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开一种基于FPGA的优化FFT算法和装置，涉及集成电路数字信号处理技术领域。方法包括：响应于外部输入有待分析数据，存储相应数据；按照预设的读取规则读取已存储的待分析数据；对待分析数据进行预处理；基于预处理后的待分析数据以及预设的旋转因子进行基2‑FFT的前两级蝶形计算；基于基2‑FFT的前两级蝶形计算结果进行基2‑FFT前两级之后的其它级蝶形计算，计算结果即为所述优化FFT算法的计算结果。本发明利用蝶形运算的前两级旋转因子取值有限的特性，通过预设旋转因子对传统的基2‑FFT算法进行简化，从而实现可由输入序列快速得到前两级蝶形运算的结果，且本发明能够适用于任何2N（N≥2）点FFT运算，实现算法的有效加速。
一种基于 fpga 优化 fft 算法装置

[发明专利]一种基于线性隐变量的调查问卷数据分析方法-CN202110977713.3有效
发明人：郝志峰;陈正鸣;蔡瑞初;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线性隐变量的调查问卷数据分析方法，包括：收集填写后的调查问卷并进行预处理和标准化处理；构建测量模型，根据标准化处理后的观测变量，获得观测变量的聚类和隐变量的骨架图；枚举隐变量骨架图的等价类，进行三分体约束判断；若违背三分体约束，则拒接；若满足三分体约束，将每个隐变量分别作为根节点，对其余隐变量剔除来自根节点的影响，保留相应的等价类；对被保留等价类进行合并，根据合并结果输出隐变量的因果结构图，获得调查问卷中隐变量间的因果关系。本发明可以获得任意形式分布的隐变量间的因果关系，对调查问卷进行辅助分析，分析结果更准确，有助于做出正确决策。
一种基于线性变量调查问卷数据分析方法

[发明专利]一种基于图神经网络融合全局特征的脊椎骨骨折判别方法-CN202211597408.2在审
发明人：何坤金;徐玮;郝博;费雨珊;蒋俊锋;陈正鸣 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络融合全局特征的脊椎骨骨折判别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：椎骨CT影像数据的获取；椎骨CT影像数据中包括目标脊椎与全部椎骨,而预处理这里是指数据增强处理；步骤二：局部图的构建与全局图的构建；对步骤一处理完的数据，构建局部和全局图；步骤三：分别提取全局特征与局部特征；从步骤二获得的局部和全局脊椎图结构数据中提取节点特征与图特征；步骤四：融合全局特征与局部特征，对疑似骨折节点进行预测。本发明不仅能对疑似骨折的椎骨进行自动判别，同时由于其对病灶节点关系进行了建模以及融合了全局特征，对于多发性脊椎骨骨折的判别具有重要意义。
一种基于神经网络融合全局特征脊椎骨骨折判别方法

[发明专利]一种基于骨骼模板变形匹配的人体骨骼畸形测量方法-CN202211345326.9在审
发明人：蒋俊锋;王菲;邓子越;黄瑞;何坤金;陈正鸣 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于骨骼模板变形匹配的人体骨骼畸形测量方法，该方法包括：构建骨骼模板，并预标注语义区域；根据骨骼模板对神经网络进行训练；获取目标骨骼；利用训练过的神经网络将骨骼模板变形拟合至目标骨骼，得到变形后的骨骼模板；将变形后的骨骼模板上预标注的语义区域映射至目标骨骼，得到目标骨骼的语义区域；根据目标骨骼的语义区域提取骨骼轴线，测量骨骼参数。本发明能满足骨骼参数测量实际需求，有效提高骨骼畸形术前诊断与规划效率。
一种基于骨骼模板变形匹配人体畸形测量方法

[发明专利]基于区域分割和GAN模型的骨骼断层轮廓大样本库生成方法-CN201910953409.8有效
发明人：何坤金;陈义仁;朱新成;金梦;陈正鸣 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2019-10-09 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域分割和GAN模型的骨骼断层轮廓大样本库生成方法。步骤一：构建带有区域特征和层级属性的模板；步骤二：基于模板区域映射的初始轮廓样本库的构建；步骤三：基于形态特征信息和GAN模型的轮廓样本库的扩展。本发明针对骨外科临床骨折病例中受损骨骼的3D模型修复问题，提供了一种科学合理的骨骼断层轮廓样本库的生成方法，基于这种方法所构建出的大样本库再通过计算机技术和机器学习技术能够快速准确地对受损骨骼进行智能修复，从而为骨外科医生进行手术治疗提供一种计算机辅助手段，具有重要的骨科临床实际应用意义和应用前景。
基于区域分割 gan 模型骨骼断层轮廓样本生成方法

[发明专利]基于深度学习的三维碎骨分割方法和装置-CN202010160086.X有效
发明人：蒋俊锋;孙晓莉;黄瑞;陈正鸣;何坤金 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的三维碎骨分割方法和装置，方法包括：基于获取的三维碎骨网格模型提取顶点坐标与顶点法向量，生成碎骨点云模型；将生成的碎骨点云模型输入至预先训练完成的PointNet++深度神经网络，将得到的顶点碎骨标签概率映射到对应的三维碎骨网格模型，进一步地利用图割法对三维碎骨网格模型进行分割优化获得最终碎骨分割结果。本发明采用几何深度学习中的PointNet++深度神经网络预测碎骨皮质骨与松质骨的分类标记，PointNet++通过分层方式处理度量空间中采样的点集，能提取局部特征捕获到的精细几何结构，较好实现碎骨皮质骨与松质骨分割；再根据三角面片间的平滑程度利用图割法改善分割结果，提高了碎骨分割效率与自动化程度。
基于深度学习三维分割方法装置

[发明专利]基于TensorFlow的卷积神经网络故障注入系统-CN202010349927.1有效
发明人：刘智;王海滨;柏满;陈正鸣 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TensorFlow的卷积神经网络故障注入系统，包括训练模块、注错模块和解析模块；训练模块用于获取目标神经网络参数，计算神经网络内部网络层浮点数运算次数，生成神经网络模型，以及训练所生成的神经网络模型；注错模块用于执行注错任务，包括网络层输入注错、权重注错和全局注错；解析模块用于根据注错任务的执行结果，分析被测试神经网络内在网络层的滤错能力、整体错误恢复能力和权重参数对神经网络的影响。本发明基于网络层浮点数运算次数实现权重注错、网络层输入注错和计算注错，使得故障注入系统能模拟不同的硬件平台的故障注入。
基于 tensorflow 卷积神经网络故障注入系统

[发明专利]一种基于高斯过程渐变模型的骨骼医学语义自动提取方法-CN201910841806.6有效
发明人：黄晏程;蒋俊锋;陈正鸣;邓子越;孙晓莉 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯过程渐变模型的骨骼医学语义自动提取方法，采取团体匹配的方式，以构建出更平均的基于高斯过程渐变模型的单骨统计形状模板，并标注相应医学语义；接下来导入目标骨骼的医学CT图像并生成目标骨骼的三维网格模型；将模板与目标骨骼的三维网格模型进行拟合、映射，即可自动提取目标骨骼的医学语义。本发明采取基于高斯过程渐变模型的骨骼医学语义提取方法，高斯过程渐变模型变形能力较强，并能在统计形状样本较少的情况下，产生较好统计变形，且其变形可以超出统计样本的形状范围，可以较好得满足医学上提取医学语义的需求，有效提高了自动化程度与效率。
一种基于过程渐变模型骨骼医学语义自动提取方法

[发明专利]一种用于参数化造型系统的元素记录方法-CN202210410634.9在审
发明人：巢海远;陈正鸣;刘景;黄瑞;孔澳祥 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于参数化造型系统的元素记录方法，包括：基于草图图元的构造边命名；基于构造边的构造线命名；基于构造线的构造面命名；基于构造面的构造体命名；基于构造体的修饰体命名；实体拓扑元素命名信息输出。本发明应用了几何造型中边界表示法，通过对CAD设计过程中元素的动态追踪，解决了实体模型构建中不变的元素命名传递处理、变动修改的元素命名处理、新增元素的命名处理，从而准确记录了实体建模和特征编辑过程中各类拓扑元素的命名信息，以为模型发生拓扑结构变化时进行元素辨识提供支撑。
一种用于参数造型系统元素记录方法

[发明专利]一种缓震鞋垫的结构设计方法-CN202010972476.7有效
发明人：童晶;陆荣杰;江超群;陈正鸣 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种缓震鞋垫的结构设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，分别根据导入的鞋垫模型的尺寸与空间位置对采样点进行赋值与位置调整，完成采样矩阵的创建与初始化；步骤二，以具备孔洞结构的三周期极小曲面作为鞋垫镂空晶格结构，根据选定的三周期极小曲面的公式进行采样点隐函数值计算；步骤三，根据Marching Cube算法与采样点隐函数值生成具有厚度的鞋垫模型；步骤四，最后进行鞋垫模型的顶点与鞋垫模型的面片的添加，完成具备缓震功能的鞋垫模型的创建。本发明对鞋垫缓震功能的结构实现方式进行探索，增强了鞋垫的功能性，降低了设计复杂度。
一种鞋垫结构设计方法

[发明专利]一种基于模板人脸逼近的不规范三维人脸网格纹理方法-CN201810841353.2有效
发明人：童晶;陈正鸣;张洛声;王红兰 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模板人脸逼近的不规范三维人脸网格纹理方法，包括以下步骤：建立模板三维人脸网格到模板纹理图像点之间的纹理映射关系；将模板三维人脸网格与不规范三维人脸网格进行初步对齐；构建对齐后的模板三维人脸网格和不规范三维人脸网格之间的误差能量函数，并优化所述误差能量函数，使得模板三维人脸网格逼近不规范三维人脸网格，最终得到规范三维人脸网格；根据上述的纹理映射关系，实现生成的规范三维人脸网格与模板纹理图像的纹理映射，从而生成规范的带纹理的三维人脸模型。本发明的规范三维人脸网格通过模板参数化纹理坐标实现与模板纹理图像的纹理映射，具有规范输入三维人脸网格拓扑和顶点数目、低成本的优势。
一种基于模板逼近规范三维网格纹理方法

[发明专利]一种面向支撑减压功能的鞋垫个性化设计方法-CN202010973215.7有效
发明人：童晶;陆荣杰;江超群;陈正鸣 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向支撑减压功能的鞋垫个性化设计方法，利用个性化数据进行符合人体工程学的鞋垫设计，使用设备扫描特定用户自身鞋垫以得到扫描鞋垫模型，将其作为鞋垫模板去同步预制鞋垫模型，从而得到边沿轮廓与鞋适配的鞋垫。借助扫描鞋垫模型与预制鞋垫模型设计足弓支撑外形，通过增加足部与鞋垫接触面积的方式重新分布足底压力，减小部分区域的过大受力；使用设备采集足底动态压力，借助对足底动态压力图的处理与分析，设计匹配足底压力分布的鞋垫外形，通过增加足部着地缓冲距离的方式减小前脚掌与足跟主要受力区域所受压力。减压鞋垫能够重新分布足底压力，在提高穿着舒适性的同时，对足部提供适当保护并降低足部损伤风险。
一种面向支撑减压功能鞋垫个性化设计方法

[发明专利]一种基于权重重要性的全连接神经网络优化方法和装置-CN201910935582.5有效
发明人：王海滨;褚嘉敏;刘智;蔡昌春;张杰;陈正鸣 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种全连接神经网络优化方法和装置，方法包括：获取待优化神经网络结构数据及其输入样本数据集；计算神经网络中各神经元的输入和输出表达式；计算隐藏层中各神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式；基于神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式，计算前一层输入变化引起的所述影响程度的变化程度表达式；计算各神经元与后一层中各神经元的关联程度表达式并基样本数据关联程度值；最后对于较小的关联程度值，将其对应的神经元之间的权重值进行近似处理。本发明在考察各个神经元之间的关联程度的同时考虑了输入变化对关联程度的影响，减小功耗开销，提高神经网络的可靠性。
一种基于权重重要性连接神经网络优化方法装置

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