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[发明专利]无扰动制冷的优化方法及装置-CN202210271636.4在审
发明人：张建雪;李程贵;马宇晴;侯瑞强;侯晓雯;朱林;张慧玲;夏洁;常恺;马瑞 -专利权人：中国移动通信集团内蒙古有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H05K7/20 文献下载
摘要：本申请提供一种无扰动制冷的优化方法及装置，其中该方法，包括：通过本地控制柜中的自锁回路接收冷源群控系统的远程控制信号和/或制冷系统的本地控制信号；输出持续的控制信号至所述制冷系统中的被控设备；其中，所述自锁回路包括串联的常开开关、常闭开关和中间继电器，以及和所述常开开关并联的所述中间继电器对应的常开触点；所述持续的控制信号用于实现对所述被控设备的无扰动控制。本申请通过自锁回路实现本地控制信号或远程控制信号丢失的情况下，仍能提供持续的控制信号给制冷系统的被控设备，实现了制冷系统的高可靠无扰动运行，解决了制冷系统自动化、智能化运行痛点问题，提高了制冷系统和冷源群控系统之间配合联动稳定性。
扰动制冷优化方法装置

[发明专利]基于鱼群优化BP神经网络的冷源系统控制方法及装置-CN202011158663.8有效
发明人：刘天伟;李程贵;谢昆;王智慧;马宇晴;侯瑞强 -专利权人：中国移动通信集团内蒙古有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种基于鱼群优化BP神经网络的冷源系统控制方法及装置，方法包括根据冷源系统中多类调节影响因子与冷源输出参数之间的关系，建立冷源系统控制模型；采集所述调节影响因子与冷源输出参数的数据，形成数据集；通过鱼群算法对数据集进行优化，得到数据集中的最优权值组合集；构建神经网络，将所述最优权值组合集输入到所述神经网络中进行训练，以用于冷源系统的自动控制；本公开通过鱼群算法和神经网络结合，能够对采集的数据进行快速寻优和训练，让冷源系统的实际输出无限接近系统的期望值，可以更加有效地实现系统理想温度的智能化控制。
基于鱼群优化 bp 神经网络系统控制方法装置

[发明专利]一种基于退火式标签迁移学习的目标检测方法及装置-CN202310414703.8有效
发明人：刘祥龙;马宇晴;张湛舸;吴妍 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于退火式标签迁移学习的目标检测方法及装置。该目标检测方法依据目标图像特征提取过程中已知和未知两类语义特征存在信息耦合的原理，对数据中的已知类实例进行标签迁移和特征解耦，并构建退火式调度曲线对两类语义特征的解耦程度进行动态分配，从而提取已知类中有效的通用目标信息以引导未知知识的学习，有效提升了模型对于未知类别的检测效果，同时保留了对原有已知类别的强大检测能力。本发明可以应用于自动驾驶、缺陷检测以及目标追踪等开放世界中的目标检测应用场景，具有较高的实际应用价值。
一种基于退火标签迁移学习目标检测方法装置

[发明专利]一种基于双向蒸馏网络的交通流量预测方法与装置-CN202211419913.8有效
发明人： 马宇晴;刘祥龙;刘卫;高雅君 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向蒸馏网络的交通流量预测方法与装置。在该交通流量预测方法中，包括如下步骤：从交通流量的训练数据集中随机采样至少一个交通流量时空序列；同时建立前向网络交通流量预测模型和反向网络交通流量预测模型，并在两个交通流量预测模型之间以知识蒸馏的方式构建双向复杂时空动态；利用层级特定的元适配器对前向网络交通流量预测模型和反向网络交通流量预测模型中不同层级的短期空间交互信息进行精细调整，使双向蒸馏网络完全收敛；基于双向蒸馏网络中的前向网络交通流量预测模型，获得针对当前输入的交通流量时空序列的未来预测结果。
一种基于双向蒸馏网络交通流量预测方法装置

[发明专利]一种基于语义差异化扩散的迁移学习方法及装置-CN202210917309.1在审
发明人： 马宇晴;刘祥龙;白世豪;刘卫 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义差异化扩散的迁移学习方法及装置。该迁移学习方法包括如下步骤：利用预训练模型，抽取出预训练类别之间的先验关系；利用预训练类别之间的先验关系构建类别分散损失函数，完成预训练模型的预训练；利用预训练模型，抽取出下游数据集中的每一个类别的平均得分编码；根据下游数据集中的每一个类别的平均得分编码，将下游类别差异化地分散到不同的上游类别序列；构建差异化的语义分散损失函数，引导预训练模型在下游数据的迁移学习过程。本发明应用在自动驾驶场景中，可以取得较为优异的迁移学习表现，准确率明显高于现有的成熟模型，具有较好的实用价值。
一种基于语义异化扩散迁移学习方法装置

[发明专利]蓄电池健康度估算方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110565723.6在审
发明人：李程贵;马宇晴;马婧;刘天伟;张建雪;谢昆;王智慧;刘波;姚秀明;林雪 -专利权人：中国移动通信集团有限公司;中国移动通信集团内蒙古有限公司
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种蓄电池健康度估算方法及装置，包括：获取每个样本蓄电池的健康度值和监测数据；所述健康度值为当前容量与标称容量的比值；将每个样本蓄电池的监测数据作为样本数据，健康度值作为标签，构建样本数据集；基于和声搜索算法，确定支持向量机的最优参数，以优化支持向量机；利用样本数据集，对优化后的支持向量机进行预训练，以获取健康度值估算模型；获取目标蓄电池的监测数据，并将监测数据作为健康度值估算模型的输入，以获取目标蓄电池的健康度值。本发明提供的蓄电池健康度估算方法及装置，利用和声搜索算法优化支持向量机参数，以实现实时掌握蓄电池健康度，从而能降低因蓄电池维护不及时而导致意外事故发生的概率。
蓄电池健康估算方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于有意义学习的零样本语义分割方法及装置-CN202210894312.6在审
发明人： 马宇晴;刘祥龙;白世豪;赵晓薇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于有意义学习的零样本语义分割方法及装置。该方法包括如下步骤：S1：利用大规模的具有标注信息的已知类别数据对分割模型和生成模型进行预训练；S2：利用预训练的生成模型以及未知类的语义编码，获取针对未知类的生成视觉表征；S3：从可见类中随机挑选样本抽取视觉表征，并和步骤S2生成的未知类的视觉表征构建共轭关联损失；S4：将未知类的生成视觉表征分别通过快分类器和慢分类器进行两次预测，并计算相应的损失函数，实现零样本图像分割。本发明更加注重可见类与不可见类之间的相关性，自然地促进了知识的持续构建，可以使图像分割效果更加优越。
一种基于有意义学习样本语义分割方法装置

[实用新型]分区式烧伤患者的病号服-CN202221466765.0有效
发明人：陈晨;杨莉莉;李士民;李佳芃;杨启环;马宇晴;刘欣岩;党洪洋 -专利权人：天津医科大学临床医学院
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： A41D13/12 文献下载
摘要：本实用新型公开了分区式烧伤患者的病号服，涉及病号服技术领域。本实用新型包括前衣片、后衣片和袖筒，所述前衣片和后衣片之间设置有前后衣连接组件，所述袖筒与前衣片、后衣片之间均设置有袖肩连接组件。穿衣时，根据患处位置，准备好所需要部位的衣料，然后根据具体情况先行拼装皮肤完好部位的衣料，只需要将患者伤口处的布料换成医用无菌布，其余地方仍可以用正常的纯棉材质的病号服材料进行拼接，伤口处布料需要更换时也可进行单独更换，使得穿衣和脱衣更加方便，不容易对伤口造成牵拉，同时也防止患者因为在日常活动时因意外导致衣服开片，保护了患者的隐私，维护了患者的自尊和形象。
分区烧伤患者病号

[发明专利]基于分区卷积和关联损失的双阶段图像补全方法及系统-CN201910598856.6有效
发明人：刘祥龙;马宇晴;王磊;白世豪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分区卷积和关联损失的双阶段图像补全方法及系统。其中，该方法包括如下步骤：S1，对完整图片随机生成缺失区域构成缺失图片；S2，缺失图片经过第一阶段网络，采用分区卷积，生成初步的补全结果；对生成的初步的补全结果构建关联损失和一范数损失；S3，初步的补全结果经过第二阶段网络，采用普通卷积，生成细致的补全结果；对生成的细致的补全结果构建风格损失和一范数损失；S4，计算整体损失函数，迭代步骤S1～S3的训练，直至整体损失函数收敛，完成训练。本发明在保证模型泛化能力的同时，有效提升深度学习模型对于对抗样本噪音和自然噪音的鲁棒性，提高深度学习模型在实际场景中应用时的稳定性。
基于分区卷积关联损失阶段图像方法系统

[发明专利]一种基于超声波防冷却塔进风口结冰的方法及装置-CN202011116852.9有效
发明人：李程贵;谢昆;刘天伟;侯瑞强;王瑊;王智慧;马宇晴;杨培艳;张建雪;侯晓雯 -专利权人：中国移动通信集团内蒙古有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： F28C1/12 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于超声波防冷却塔进风口结冰的方法及装置，该方法包括：采集进风口的积水量；当所述积水量达到第一预设阈值时，控制超声波发生器发出第一频率的超声波。根据本发明实施例的方法可以减少冷却塔进风口的积水量，从而有效防止冷却塔进风口结冰，保证冷却塔的换热效率。
一种基于超声波冷却塔风口结冰方法装置

[发明专利]一种基于层次化Q-routing规划的路由方法-CN202110389260.2有效
发明人：李桢旻;翁晓峰;王镜涵;李天瑜;马宇晴;杜高明;宋宇鲲 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： H04L45/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次化Q‑routing规划的路由方法，是通过感知网路的拥塞情况和互联链路使用情况，全局分层次并行规划得到高效率的数据传输链路。本发明的算法是一种基于查找表的路由算法，路由算法将规划后的方向存储在各个路由器节点的学习模块里的路由表中，数据包通过访问所在路由器节点的学习模块里的路由表得到路径信息。本发明在拆分式Q‑routing基础上构造了层次化设计，利用多层拥塞感知器及多层并行学习大大降低了算法的收敛时间，从而提高了片上网络数据传输效率，还压缩了路由表，减少了硬件资源消耗。
一种基于层次 routing 规划路由方法

[发明专利]一种时序物种进化的小样本目标检测装置及方法-CN202111326861.5在审
发明人：刘祥龙;赵晓薇;马宇晴;乔艺 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T7/187 文献下载
摘要：本发明公开了一种时序物种进化的小样本目标检测装置和方法。该装置包括：突变模块，用于针对小样本中基础样本和新样本，分别生成基础候选区域和新候选区域后进行合并，得到合并候选区域；检测器，用于根据合并候选区域，识别小样本中基础样本和新样本。本发明解决了检测样本中基础类别的信息和知识继承性差，缺乏对新类别的非特异性变化的问题，并且产生足够的高质量正样本候选区域，有效优化了小样本目标检测装置的检测性能。
一种时序物种进化样本目标检测装置方法

[发明专利]水冷机柜控制方法、装置、设备及介质-CN201911292890.7有效
发明人：侯瑞强;李程贵;朱林;王智慧;王瑊;侯晓雯;马宇晴;高世静;吴永华;王雁军 -专利权人：中国移动通信集团内蒙古有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： F25D29/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种水冷机柜控制方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取水冷机柜的出水温度、水冷机柜的风扇的转速以及给定出水温度；基于出水温度、转速和给定出水温度，确定水冷机柜的出水温度达到给定出水温度且水冷机柜能耗最小时，水冷机柜的第一控制器的控制参数以及水冷机柜的第二控制器的控制参数；基于第一控制器的控制参数，控制水冷机柜的水阀开度，以及基于第二控制器的控制参数，控制风扇的转速，以用于控制水冷机柜的出水温度达到给定出水温度时水冷机柜能耗最小。本发明实施例的水冷机柜控制方法、装置、设备及介质，能够保证水冷机柜的出水温度达到给定出水温度时，水冷机柜能耗最小，能够节省能耗。
水冷机柜控制方法装置设备介质

[发明专利]一种基于样本对关系传播的小样本学习方法和装置-CN202011133738.7在审
发明人：刘祥龙;马宇晴;白世豪;刘卫 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于样本对关系传播的小样本学习方法和装置。该方法通过对支撑集‑查询集的样本对之间的关系进行显式建模和传播，可以得到判别性更好的关系编码。通过引入伪关系节点，可以有效保留查询集样本自身的特征信息。此外，本发明进一步提供了一种有效的转导学习策略，可以较好地挖掘查询集样本之间的关系信息，从而得到更精确的分类结果。与现有技术相比较，本发明更好地挖掘了每一个任务中支撑集‑查询集的样本对所蕴含的潜在信息，在处理全新任务时，拥有更高的准确度以及更好的泛化能力。
一种基于样本关系传播学习方法装置

[发明专利]基于上下文记忆和细粒度校准的小样本学习方法和装置-CN202011128422.9在审
发明人：刘祥龙;马宇晴;刘卫;白世豪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上下文记忆和细粒度校准的小样本学习方法和装置。该方法在小样本学习中模仿人类的认知机制，结合一个由“粗”到“细”的学习过程，首先通过一个类敏感的上下文记忆网络从全局特征的角度来学习具有判别性的关系嵌入，并预测全局query‑to‑class相似度；然后，从局部特征的角度对全局阶段预测的粗关系嵌入进行补充和完善，获得更精确的局部query‑to‑class相似度的评估结果。本发明融合了样本的全局特征信息和局部特征信息，能够显著减少分类误差。在处理全新任务时，本发明拥有更高的准确度以及更好的泛化能力。
基于上下文记忆细粒度校准样本学习方法装置

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