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[发明专利]一种图像退化建模方法、神经网络训练方法和装置-CN202211118291.5在审
发明人：何敬伟;顾钦;古衡;陈飞飞;冯籍澜 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像退化建模方法、神经网络训练方法和装置，所述图像退化建模方法包括：构建复合退化模型，所述复合退化模型中的退化池包括模糊退化、噪声退化和下采样退化；建立门控机制，所述门控机制包括多个局部子门，并为模糊退化、噪声退化和下采样退化中的每种子退化类型分别添加所述局部子门，其中，所述局部子门根据预设概率选择添加对应的子退化类型。本申请的图像退化建模方法可以对退化种类和退化等级合理建模，提升图像退化模型的性能。
一种图像退化建模方法神经网络训练装置

[发明专利]旋转光学卫星影像退化信息感知与复原方法及系统-CN202010424134.1有效
发明人：范城城;尹增山;胡海鹰;刘国华;刘洋;李华;王旭辉;田龙飞 -专利权人：中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种旋转光学卫星影像退化信息感知与复原方法及系统，所述旋转光学卫星影像退化信息感知与复原方法包括：旋转光学卫星进行旋转成像，形成旋转光学卫星影像，计算旋转光学卫星影像的退化信息；基于傅里叶模型检测所述旋转光学卫星影像的退化信息中的高频退化信息和低频退化信息，将所述旋转光学卫星影像的退化信息中的高频退化信息和低频退化信息分离，形成高频退化信息和低频退化信息；对所述高频退化信息进行时空建模，形成高频退化信息时空模型；对所述低频退化信息进行时空建模，形成低频退化信息时空模型；基于所述高频退化信息时空模型和所述低频退化信息时空模型，补偿旋转光学卫星的单面阵影像，复原旋转光学卫星影像。
旋转光学卫星影像退化信息感知复原方法系统

[发明专利]一种热电组网智能调控设备寿命可靠性评估方法-CN202111348110.3在审
发明人：韩旭;李珊瑚;杨天豪;段书用;刘晓明 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种热电组网智能调控设备寿命可靠性评估方法包括以下步骤：建立退化模型；选取设备寿命评估的退化参量；采集退化参量的波形，并提取相应的退化参数数据；利用退化参数数据分别估计退化模型中的漂移系数与扩散系数的估计值；将估计值与退化参数数据代入退化模型，评估设备寿命。本申请具体地建立了退化模型，并选取设备寿命评估的退化参量；采集该退化参量的波形，并提取相应的退化参数数据，针对退化模型中的漂移系数与扩散系数，利用退化参数数据分别估计相应的估计值，将上述的估计值与退化参数数据代入退化模型
一种热电组网智能调控设备寿命可靠性评估方法

[发明专利]一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法-CN201911267928.5有效
发明人：陈岑;陈昊;翟国富;叶雪荣 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，涉及电磁继电器退化建模方法。对电磁继电器可能存在的时变退化参数进行分析，在表征参数全覆盖的条件下对时变退化参数进行实验，使用基于退化机理或者随机过程的建模方法得到电磁继电器时变退化参数退化模型，使用时变参数退化模型建立电磁继电器时变退化参数字典库，随后建立电磁继电器表征参数计算模型，在表征参数计算模型中，计算当前多退化参数阶段的状态表征参数，将状态表征参数代入退化字典库，获取下一状态的退化参数，再将此时的状态表征参数当作当前状态计算状态参数，进而获取下一状态的退化参数，循环迭代计算得到全寿命周期多源退化参数耦合作用下的时变退化参数模型。
一种基于退化机理耦合电磁继电器建模方法

[发明专利]一种基于多退化指标的复杂设备剩余寿命预测方法-CN202011366448.7有效
发明人：陈绍炜;王美男;赵帅;温鹏飞;汪盛悦;窦智;李毅;薛峰;李勇 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-11-29 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多退化指标的复杂设备剩余寿命预测方法，对多个退化指标建立多元退化模型，将该多元退化模型中的模型参数划分外部参数和退化轨迹参数，并且在该多元退化模型中使用协方差矩阵建立多个退化指标的退化轨迹参数之间的相关关系，使用最大似然估计对外部参数进行离线估计，且使用基于核平滑的粒子滤波方法对模型中的退化轨迹参数与多个指标的退化状态进行在线估计，从而实现基于多退化指标的设备剩余寿命预测。本发明实现了对多退化指标的合理建模，从有噪声的量测数据中对多退化指标的真实退化状态以及退化轨迹参数进行在线估计，基于最后一个时刻的多退化指标状态估计的概率分布，预测得到设备的剩余使用寿命。
一种基于退化指标复杂设备剩余寿命预测方法

[发明专利]集成电路的退化分析方法及装置-CN200910209632.8有效
发明人：孙家鑫;刘伟东;谈永新 -专利权人：新思科技(上海)有限公司
申请日： 2009-10-30 - 公布日： 2011-05-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种集成电路的退化分析方法及装置，该分析方法包含如下步骤：由施加应力前模拟对每个器件进行退化模拟以得出退化信息；由使用端应用程序接口输入使用者自定义的退化模型，该退化模型对应至部分的退化信息；在施加应力后模拟退化分析时仅考虑该自定义的退化模型；及输出及对比退化前与退化后的波形。
集成电路退化分析方法装置

[发明专利]基于分位数回归和退化量分布的加速退化数据分析方法-CN201810819860.6有效
发明人：杨军;史晓 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于分位数回归和退化量分布的加速退化数据分析方法，步骤如下：一：收集加速退化试验数据；二：退化轨迹分位数回归建模；三：加速模型参数估计；四：正常应力退化轨迹外推；通过以上步骤，从基于退化量分布的加速退化数据分析的角度，提出了一种基于分位数回归和退化量分布的加速退化数据分析方法，求解正常应力下产品退化量的不同分位数退化轨迹。本发明结合加速模型外推，给出产品在正常应力下退化量的不同分位数退化轨迹，从而对退化量有更全面的解释；本发明提出的方法和计算过程简单易懂，容易实现，方便工程技术人员掌握使用。
基于位数回归退化分布加速数据分析方法

[发明专利]一种非线性退化设备剩余寿命预测方法及系统-CN201810331621.6在审
发明人：胡昌华;郑建飞;司小胜;周涛;张琪;张建勋 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种非线性退化设备剩余寿命预测方法及系统，所述方法包括：根据非线性退化设备的时间不确定性参数、个体差异性参数和测量不确定性参数构建非线性退化设备潜在退化模型；获取各非线性退化设备在不同时刻的采样数据；根据各非线性退化设备在不同时刻的采样数据确定非线性退化设备潜在退化模型的参数；根据确定参数后的非线性退化设备潜在退化模型确定剩余寿命预测模型；根据剩余寿命预测模型确定非线性退化设备剩余寿命值。本发明综合考虑了非线性退化设备的时间不确定性、个体差异性和测量不确定性，进而构建非线性退化设备潜在退化模型，实现对非线性退化设备的剩余寿命进行预测，进而提高了寿命预测的准确性。
退化退化模型剩余寿命预测模型不确定性参数剩余寿命预测个体差异性不确定性采样数据剩余寿命构建测量寿命预测综合考虑预测

[发明专利]一种重型车辆液压系统退化预测方法及系统-CN202310055683.X在审
发明人：吴健鹏;张金乐;陈睿涵;王立勇;李乐 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种重型车辆液压系统退化预测方法及系统，将实时采集的车辆液压系统的油压、油温和流量数据传输至云端，在云端依次进行退化特征提取，并基于油压、油温和流量数据进行液压系统性能评价，得到油压曲线相似度、油温曲线相似度和润滑流量三个退化指标；对提取的退化特征数据进行退化分类，将特征提取的油压、油温和流量数据贴上不同退化阶段的标签，并与退化特征数据一起作为预先构建的退化预测模型的输入，对退化预测模型进行训练；将三个退化指标、退化分类得到的退化类别和退化阶段标签输入训练好的退化预测模型，输出退化预测结果，完成预测。
一种重型车辆液压系统退化预测方法

[发明专利]基于退化量分布非平稳时序分析的加速退化试验产品寿命预测方法-CN201010242568.6有效
发明人：王立;李晓阳;姜同敏 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2010-08-02 - 公布日： 2010-11-24 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于退化量分布非平稳时序分析的加速退化试验产品寿命预测方法，主要包括步骤一、试验数据采集及预处理；步骤二、退化量分布的参数估计；步骤三、退化量分布参数时序建模；步骤四、基于退化量分布的加速退化建模；步骤五、基于退化量分布的寿命预测；该方法不仅能够对加速应力下所有样本退化的统计规律进行宏观描述，对加速退化过程的退化量分布参数时序分析全面，并能将加速应力下的退化量分布外推至正常应力，得到反映产品加速退化随机过程波动性规律的产品可靠度与寿命关系预测，提高了寿命预测及可靠性评估结果的可信度，且与正常应力水平下的性能退化预测相比更加省时高效。
基于退化分布平稳时序分析加速试验产品寿命预测方法

[发明专利]一种电磁继电器触簧系统贮存退化表征参数的确定方法-CN201710994397.4有效
发明人：叶雪荣;林义刚;杨文英;王汉;翟国富 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种电磁继电器触簧系统贮存退化表征参数的确定方法，包括如下步骤：建立电磁继电器仿真模型；对触簧系统进行贮存退化试验并建立贮存退化模型；将试验数据采集时刻代入退化模型中，得到对应的触簧系统退化状态；修改触簧系统仿真模型参数，实现触簧系统的贮存退化注入；对注入了不同贮存退化程度的电磁继电器仿真模型进行动态仿真，获取对应外特性的仿真退化数据；分别构建各外特性的贮存退化模型；选取其中有确定退化趋势的外特性；判断选定外特性的仿真退化数据与触簧系统贮存退化状态的线性相关性，确定所选定的输出特性是否为触簧系统贮存退化表征参数。本发明解决了贮存过程中无法直接监测电磁继电器触簧系统退化程度的问题。
一种电磁继电器系统贮存退化表征参数确定方法

[发明专利]一种维修设备剩余寿命预测方法及系统-CN201810332285.7在审
发明人：胡昌华;裴洪;司小胜;周涛;郑建飞;张琪;庞哲楠 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括：建立维修设备退化过程中各阶段的初始退化模型；获取维修设备在各阶段的退化数据；根据所述维修设备在各阶段的退化数据确定所述初始退化模型的参数，得到退化模型；根据所述退化模型预测维修设备剩余寿命。通过本方法和本系统充分考虑了维修活动对退化率和退化量的综合影响，进一步丰富了基于退化建模的寿命预测理论，能够有效提高寿命预测的精度。
维修设备退化模型剩余寿命预测寿命预测退化数据退化剩余寿命退化过程维修活动退化量建模预测

[发明专利]一种印刷机组的两阶段退化分析方法及装置-CN202110308795.2在审
发明人：綦法群;刘群慧;黄华浙;罗晓璇;臧子怡;张程洁;张宁;王佳怡;孙毅 -专利权人：温州大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种印刷机组的两阶段退化分析方法，包括确定印刷机组的两阶段退化过程；采用引入有外部因素变化的强度因子的非齐次Poisson过程对印刷机组的退化点产生过程进行建模，得到退化点数目的期望值模型，并进一步采用引入有外部因素的影响因子的非定态Gamma过程对印刷机组的退化点生长过程进行建模，得到退化点的退化量模型；根据退化点的退化量模型，确定退化量最大的退化点，并将最大退化量与第一阈值及第二阈值进行对比，确定印刷机组是否需要进行维护，且在需要维护时实施本发明，能够分析外部环境因素变化对系统退化过程的影响规律，用以确定设备是否需要维护及维护决策。
一种印刷机组阶段退化分析方法装置

[发明专利]一种判断高寒草甸是否退化及退化程度的指标及判断方法-CN202110761441.3在审
发明人：尚占环;周琼;王采娥;黄梅;王文银;张涛;马林;党志强;施建军;王晓丽;李世雄;王彦龙;汪海波;马玉寿 -专利权人：兰州大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种判断高寒草甸是否退化及退化程度的指标及判断方法，判断高寒草甸是否退化以及退化程度的一个指标，其过程包括以下步骤：S1、土壤动物密度与多样性与高寒草地退化程度关系模型建立：通过在不同退化程度的高寒草甸，采集土壤样品，并调查其中的土壤动物数量和多样性，通过调查的体机换算为土壤动物密度和多样性指数，建立土壤动物密度、多样性指数与草甸退化程度的关系模型。本发明提供判断高寒草甸是否退化及退化程度的指标及判断方法，通过已知退化程度草地土壤动物的调查，与高寒草地退化程度进行模型的构建，对构建的模型进行精度的验证之后。通过调查土壤动物的密度和多样性指标即可判别高寒草地是否退化及退化程度。
一种判断高寒草甸是否退化程度指标方法

[发明专利]基于人脸退化模型迁移的自然场景图像盲复原系统-CN202111525479.7在审
发明人：李晓明;左旺孟 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于人脸退化模型迁移的自然场景图像盲复原系统，属于图像复原技术领域。本发明针对低质量的自然场景图像由于无法模拟其真实退化过程而无法获得满意的复原结果的问题。包括：采用退化表示学习网络由真实低质量人脸图像样本和对应的复原后高质量人脸图像样本模拟图像真实退化过程，获得图像退化表示特征；采用退化图像生成网络通过退化表示特征控制退化过程获得新生成退化人脸图像；再由高质量自然图像通过退化表示特征控制自然图像退化过程，获得退化后低质量自然图像；再由采集的高质量自然图像与退化后目标场景低质量自然图像形成的数据对，对通用场景复原网络进行训练，获得目标场景复原网络。
基于退化模型迁移自然场景图像复原系统

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