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[发明专利]一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法-CN202310777499.6在审
发明人：刘尧;孔宪光;王奇斌;康强;陈强;郑健 -专利权人：安庆精密机电装备智能制造研究院
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法。实现步骤为：在不同工况下采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，将其中一个工况数据作为源域数据集，其他工况数据作为目标域数据集；利用KMM算法对源域样本赋予权重，使得源域数据的均值靠近目标域数据均值；基于卷积神经网络CNN构建颤振监测模型，将经过加权后的源域样本作为CNN网络的输入，并通过GA算法找到最优超参数组合，完成基于GA‑CNN网络的颤振监测模型的训练。本发明采用基于样本权重自适应的迁移学习方法，使得由加权之后的原始工况数据训练得到的模型可以在变工况、小样本场景下提升在新工况下颤振监测模型的准确性，有效解决在新工况下缺少足够样本时难以有效训练模型的难题。
一种基于迁移学习工况机械加工监测方法

[发明专利]基于迁移学习的SMT产线质量合格率预测方法-CN202310594545.9在审
发明人：常建涛;吴家豪;白硕;孔宪光;李鑫;葛长健 -专利权人：西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习算法的SMT产线质量预测方法，主要解决现有技术的SMT产线PCB质量预测模型容易过拟合，准确率低的问题。其实现方案为：对SMT产线初始状态样本集进行预处理，得到SMT特征集；使用生成对抗方法对SMT特征集中的大尺寸数据进行数据增强；构建基于迁移学习的SMT产线质量合格率预测模型，并对其进行训练得到预测结果；根据预测结果与真实结果计算出质量合格率。本发明通过对SMT大尺寸数据进行数据增强，防止了模型的过拟合，通过利用迁移学习最大均值差异算法降低了特征之间的分布差异，有效提升了质量预测模型的准确率，从而提高了企业的生产效率，可用于对印制电路板进行印刷质量的预测。
基于迁移学习 smt 质量合格率预测方法

[发明专利]一种猕猴桃实例分割的3D视觉空间定位方法-CN202310373418.6在审
发明人：卢津;范梦雨;孔宪光;孙巍;孙宜君;孙伟 -专利权人：智秦（西安）科技产业发展有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明提出了一种猕猴桃实例分割的3D空间定位方法，首先采集猕猴桃图像，构建猕猴桃实例分割数据集；然后构建Mask‑RCNN深度学习网络，设置训练参数，完成Mask‑RCNN网络模型训练与测试；进而应用该网络模型进行猕猴桃图像的实例分割，形成多个猕猴桃彩色实例，获取实例像素点群的二维像素坐标；接下来采用二维图像质心坐标计算方法，完成单个猕猴桃实例像素点群的二维像素定位坐标计算；最后利用双目立体视觉原理，将二维像素定位坐标转换到3D视觉空间。该方法通过融合深度学习与双目立体视觉原理智能化地识别与计算猕猴桃的3D视觉空间定位坐标，效率和精度均得到了提升。
一种猕猴桃实例分割视觉空间定位方法

[发明专利]一种基于SSA-LSTM的高能耗制造过程物料需求预测方法-CN202310354136.1在审
发明人： 孔宪光;高丽丽;马帅印;殷磊;王晋;贺锦峰 -专利权人：无锡启工数据科技有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSA‑LSTM的高能耗制造过程物料需求预测方法，包括以下步骤：步骤1、数据采集，步骤2、数据分析；步骤3、特征值与目标值的相关性分析，步骤4、奇异谱分析对原始序列分解重构，步骤5、LSTM预测；预测阶段，使用SSA对时间序列数据进行分解重构，得到多个代表数据不同成分的分量，对分量进行分组，将分组数据输入LSTM模型中进行预测，最终得到精度较高的预测值。减少高能耗制造过程物料需求的调整对于操作人员经验的依赖，必须建立高能耗制造过程物料需求的预测模型，针对实际工况得到准确可靠的高能耗制造过程物料需求的含量，从而实现高能耗制造过程物料需求添加量的最优控制。
一种基于 ssa lstm 能耗制造过程物料需求预测方法

[发明专利]基于Bayes-LSTM模型的公路隧道施工期围岩变形预测方法-CN202110593891.6有效
发明人：富志鹏;孔宪光;刘智;常建涛;曹升亮;李博融;李欣雨;赵礽晔;谢生同;冯俊琪;朱宝山 -专利权人：中交第一公路勘察设计研究院有限公司;西安电子科技大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及基于Bayes‑LSTM模型的公路隧道施工期围岩变形预测方法，步骤为：获取拱顶沉降与周边收敛数据；进行机理知识分析；预处理数据；划分数据集；使用Python内置的Keras框架搭建LSTM拱顶沉降与周边收敛预测模型；利用Python内置的Hyperopt贝叶斯调参模块搭建参数优化模型，并设置Bayes优化参数以及搜索空间；优化LSTM模型；加载训练完成的LSTM拱顶沉降与周边收敛预测模型，对测试集数据进行预测，输出预测值；利用Python内置的inverse_transform函数对预测数据进行反归一化。本方法对公路隧道施工期围岩变形监测数据分析速度快，预测精度高，处理数据效率高。
基于 bayes lstm 模型公路隧道施工期围岩变形预测方法

[发明专利]一种基于ARIMA-LSTM的混合流程生产过程能耗预测方法-CN202310356951.1在审
发明人： 孔宪光;李敏;马帅印;殷磊;吕景祥;王超 -专利权人：西安启工数据科技有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ARIMA‑LSTM的混合流程生产过程能耗预测方法，包括以下步骤：步骤1、数据采集，步骤2、数据预处理，步骤3、使用ARIMA对预处理之后的能耗数据进行预测，得到预测值，并计算真实值与预测值之间的残差值，步骤4、使用LSTM对ARIMA预测结果的残差进行预测，得到预测残差值；步骤5、使用ARIMA的预测值减去残差值，再加上LSTM预测的预测残差值，得到最终预测结果。使用ARIMA先进行预测，再用LSTM预测ARIMA的残差，最后将结果相加，得到精度较高的预测值。提前预测能耗量减少在生产过程中不必要的能源浪费，减少碳排放，优化生产系统，使混合流程生产企业实现绿色低碳转型升级。
一种基于 arima lstm 混合流程生产过程能耗预测方法

[发明专利]基于SMT质量大数据的高维特征重构与融合方法-CN202310590118.3在审
发明人：常建涛;原韻松;朱孟达;孔宪光;陈维波;刘潇龙 -专利权人：西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开一种基于SMT质量大数据的高维特征重构与融合方法，主要解决现有技术中数据利用率低，特征维数过少和预测模型准确率低的问题。其实现方案为：对SMT产线文本数据集及结构化数据集进行预处理；构建并训练文本数据特征提取模型，得到文本数据提取特征；构建结构化数据特征提取模型，得到结构化数据提取特征；合并及去重文本数据和结构化数据提取的特征；采用堆栈式自编码器及基于均方误差与平均绝对百分比误差结合的方法对所提取的特征进行重构与融合。本发明提高了SMT企业数据的利用率，实现了文本数据与结构化数据的融合，数据维度提升到了50维以上，提高了模型的准确率，可用于对SMT产线质量大数据的多模态数据处理。
基于 smt 质量数据特征融合方法

[发明专利]一种基于机器学习的熔模铸造工艺参数智能优化方法-CN202310413992.X在审
发明人：马洪波;凌李石保;汪东红;高清俊;吴庆捷;姜淼;蔡稷惟;孔宪光 -专利权人：嘉善鑫海精密铸件有限公司;西安邮电大学;浙江鑫淼精密铸件股份有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明适用于铸造工艺技术领域，提供了一种基于机器学习的熔模铸造工艺参数智能优化方法，所述方法包括以下步骤：采集射蜡和浇注过程的数据进行数据预处理，选择关键特征构建数据集；基于集成学习XGBoost构建以工艺出品率为输出的数据模型；将构建的数据模型视为被优化函数，通过粒子群智能优化算法寻找最优工艺参数组合；将最优工艺参数组合中的最优化工艺参数在数值模拟软件中进行验证。基于所述数据模型使用粒子群算法寻找最优工艺参数，以此来降低生产成本、产品设计以及试制的周期，实现工艺参数的最优化，且提高铸件工艺出品率。
一种基于机器学习铸造工艺参数智能优化方法

[发明专利]基于CLARA聚类的制造加工设备群能效状态评价方法-CN202011246905.9有效
发明人：陈改革;常建涛;马洪波;孔宪光;程帆;沈明磊 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-11-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于CLARA聚类的制造加工设备群能效状态评价方法，用以解决现有技术中存在的评价可靠性较差的技术问题，实现步骤为：获取设备群的能效状态训练数据集和能效状态验证数据集；对能效状态训练数据集和能效状态验证数据集进行预处理；对CLARA聚类算法进行优化；获取设备群在指定时间区间内的能效状态评价结果。本发明通过采集、构造设备群中设备的相关运行参数，通过网格搜索法寻找CLARA聚类算法的最优中心点个数和最优选样次数，通过优化后的CLARA聚类算法对能效状态验证数据集进行聚类处理，具有评价可靠性高和评价成本低的特点，可用于工厂设备的运行状态检测。
基于 clara 制造加工设备能效状态评价方法

[发明专利]一种熔模铸造产品质量追溯方法-CN202310351948.0在审
发明人：常建涛;马洪波;凌李石保;汪东红;高清俊;卢文婷;章凯云;吴庆捷;孔宪光;姜淼;蔡稷惟 -专利权人：嘉善鑫海精密铸件有限公司;西安邮电大学;浙江鑫淼精密铸件股份有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种熔模铸造产品质量追溯方法，解决了熔模铸造生产过程中有关铸件缺陷的质量追溯问题。实现包括：收集熔模铸造各车间生产过程工艺参数数据和质检数据；对数据集进行数据清洗及结构化处理；针对不同铸件缺陷确定关键影响因素，利用随机森林算法构建基于影响因素分析的质量问题定性追溯模型，提取出影响指定铸件缺陷的关键影响因素，实现铸件缺陷影响因素的定性分析；结合所做铸件缺陷以及提取出的关键影响因素，利用Apriori关联规则挖掘算法构建基于关联分析的质量定量追溯模型，得到与铸件缺陷相关工艺指标的参数区间范围，实现铸件缺陷影响因素的工艺参数与铸件缺陷的定量分析。
一种铸造产品质量追溯方法

[发明专利]基于运动相关性的空间目标视频超分辨重建方法-CN202310558283.0在审
发明人：孙巍;王乾宙;崔睿嘉;田林阳;田玉龙;卢津;孔宪光 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于运动相关性的空间目标视频超分辨重建方法，属于视频重建处理方法技术领域；本发明提出了一种基于运动相关性的空间目标视频超分辨重建方法，基于运动相关性学习，设计了短项运动相关性学习模块、长项运动相关性学习模块及基于非局部相关信息的大尺度运动相关性学习模块，分别解决序列图像中存在的不同类型的运动信息对图像融合重建产生的影响，同时利用图像之间的相关信息提升目标高频细节信息的学习能力。除此之外，为了提高网络对特征的学习能力，本发明构建了稠密特征堆叠操作，更好地将网络中不同层学到的不同级别的特征信息进行利用，提升了网络特征学习的效率。
基于运动相关性空间目标视频分辨重建方法

[发明专利]一种注意力深度自编码的风机关键部件故障诊断方法-CN202310309852.8在审
发明人： 孔宪光;杨胜康;程涵;林颖;梁漱洋;殷磊 -专利权人：陕西瀚光数字科技有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：本发明涉及风机故障诊断技术领域，尤其涉及了一种注意力深度自编码的风机关键部件故障诊断方法，旨在提高模型的分类精度和泛化能力，实现步骤为：采集多源振动信号数据，划分训练样本和测试样本；构建注意力深度多自编码网络，提取深度故障特征；计算重构损失和分类损失，利用优化算法进行网络训练获得故障诊断模型。该注意力深度自编码的风机关键部件故障诊断方法，所提出的注意力深度多自编码器网络能够有效地避免单个自编码器的局限性，提高深度特征的丰富性，并综合考虑不同种类监测信号对最终诊断结果的不同贡献程度，从而提高了在不同诊断任务中的适应性和诊断精度。
一种注意力深度编码风机关键部件故障诊断方法

[发明专利]一种风力发电机关键部件多工况剩余寿命预测方法-CN202310309847.7在审
发明人： 孔宪光;程涵;杨胜康;林颖;梁漱洋;殷磊 -专利权人：陕西瀚光数字科技有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及风力发电设备预测维护技术领域，尤其涉及了一种风力发电机关键部件多工况剩余寿命预测方法，构建源域样本集DS和目标域样本集DT；构建特征提取器模块；构建多表征自适应模块；构建可迁移性注意力机制模块；构建剩余使用寿命预测器模块；构建域适应模块；训练剩余使用寿命预测模型；对目标域工况下风力发电机关键部件进行剩余使用寿命预测，将目标域测试样本集输入到建立的网络模型中，输出关键部件各个时刻的剩余使用寿命预测结果。该风力发电机关键部件多工况剩余寿命预测方法，提出中可迁移注意力机制模块，该模块可以在模型训练中动态激活具有高迁移性的退化特征，从而提高模型的泛化能力。
一种风力发电机关键部件工况剩余寿命预测方法

[发明专利]高密池中水处理加药量的预测方法-CN202310127242.6在审
发明人： 孔宪光;王晨;卢津;陈改革;孙巍 -专利权人：西安启工数据科技有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种高密池中水处理加药量的预测方法，方法中，采集高密池的进水流量、进水浊度、进水pH、进水温度、原水电导率、原水溶解氧、原水COD(化学需氧量)，原水氨氮、前混凝投加流量并记录，对数据进行分析预处理以分析特征与目标数据的相关性测试和相似度测试，经由PCA_LSTM_ELM残差进行预测，并与真实值对比计算其误差范围，对极限学习机ELM残差值使用长短记忆神经网络LSTM预测，使用ELM残差值的前50％作为测试集，使用ELM残差值的后50％作为验证集，计算确定得出最终的预测值，将最终预测值与该时间区间内真实值做比较。
高密中水处理药量预测方法

[发明专利]一种危险气象监测预警方法及系统-CN202211742473.X在审
发明人：殷磊;孙雪华;马帅印;孔宪光 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01W1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种危险气象监测预警方法及系统，包括气象监测站，所述气象监测站通过数据传输器与数据整合模块电性连接，所述数据整合模块通过电缆与发射基站电性连接，所述发射基站通过远程传输装置与计算机终端连接，所述供电模块通过导线与气象监测站、数据整合模块和发射基站电性连接，所述计算机终端连接与数据库电性连接，所述数据库通过数据传送模块与气象部门终端连接，所述气象部门终端与预警模块电性连接。本发明设计合理，使用方便而且集监测生态流量与气象灾害预警于一体，具有良好的市场推广价值。
一种危险气象监测预警方法系统

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