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[发明专利]一种航空发动机轴承故障在线诊断方法-CN202310490570.2在审
发明人：郭小鹏;刘永泉;何俊杰;杜少辉;安中彦;武鹏;张效语;李修文;金贻涛 -专利权人：中国航发沈阳发动机研究所
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本申请属于航空发动机设计领域，为一种航空发动机轴承故障在线诊断方法，先建立振动特征数据集和离线训练集，使用PCA算法对离线数据集进行降维处理，对降维数据集进行训练得到第一Softmax分类器；将降维数据集输入带有自注意力模型的ACGAN算法模型中，训练得到相应的生成器和判别器，利用轴承故障评估模型评估λmean值并筛选出判定有效的合成数据，与降维后的离线训练集组合形成增强数据集；对增强数据集与降维数据集进行融合得到扩充数据集，训练得到第二Softmax分类器；将在线训练集输入至第二Softmax分类器内，得到轴承故障诊断模型，通过轴承故障诊断模型进行轴承在线诊断，得到轴承在线诊断结果。
一种航空发动机轴承故障在线诊断方法

[发明专利]一种单帧图像景深估计方法和网络模型的训练方法、训练装置、计算机设备及存储介质-CN202210358823.6在审
发明人：赵雅茹;史旭龙 -专利权人：昆山市工业技术研究院有限责任公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种单帧图像景深估计方法和网络模型的训练方法、训练装置、计算机设备及存储介质，通过将实时抓取的单帧图像输入到已经训练好的的单目景深估计网络模型中进行特征提取，输出单帧图像的景深估计结果和位姿估计结果本发明提供的单目景深估计网络模型包括离线训练子模型、测试子模型以及在线训练子模型的单目景深估计网络模型，通过离线训练子模型和测试子模型对单目景深估计网络模型的初步训练，并对初步训练获得的网络参数进行在线训练，在减少了单目景深估计网络模型训练所需的数据量、节约的训练成本的同时，增强了鲁棒性，提高景深估计的精度。
一种图像景深估计方法网络模型训练装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于车辆-无人机协同的高速公路车辆行为和轨迹预测方法-CN202011379618.5有效
发明人：张素民;支永帅;包智鹏;杨志;卢守义;孟志伟 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车辆‑无人机协同的高速公路车辆行为和轨迹预测方法，属于智能交通领域，步骤S1：训练数据生成获取理想的数据输入；步骤S2：训练数据生成利用无人机获取数据，再用训练数据生成方法生成训练数据；步骤S3：利用训练数据生成生成的训练数据在离线训练中进行车辆行为和轨迹预测模型的训练；步骤S4：使用训练数据生成输出的训练数据并保存离线训练中行为和轨迹预测模型的参数，之后利用该模型在在线预测中进行行为和轨迹预测
一种基于车辆无人机协同高速公路行为轨迹预测方法

[发明专利]基于拼图任务的无监督相关滤波目标跟踪方法及系统-CN202010201902.7有效
发明人：张伟;王嘉伦;宋柯;宋然;顾建军 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：包括了离线预训练和在线微调两个阶段。在离线预训练阶段，基于拼图任务的神经网络的训练过程主要为无监督相关滤波算法训练和拼图任务训练两个任务结合。训练过程大体可分为四个部分：数据处理、深度特征提取、拼图任务训练、无监督相关滤波训练。本发明是在无监督相关滤波算法的训练中，同时引入对图像块位置索引的预测任务，以增加深度神经网络对物体细节特征的提取能力，并通过对不同层的特征进行融合使得算法兼顾语义信息和位置信息，准确性得到提升。
基于拼图任务监督相关滤波目标跟踪方法系统

[发明专利]一种铅酸动力电池系统故障诊断方法-CN201410113369.3在审
发明人：禄盛;张骞;陈平;张艳 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2014-03-25 - 公布日： 2014-09-03 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：该方法分为离线和在线两部分，具体步骤包括：离线状态下通过仿真模型采集数据，采用归一法方法对数据进行预处理，并得到支持向量机的动力电池系统数据分类训练集和测试集，加入GA算法进行参数自适应寻优，采用“一对一方法”训练获取支持向量机诊断模型，并进行SVM决策分类；在线状态下利用故障发生装置模拟故障信号，信号通过采集模块进行采集，并采用归一法对数据进行预处理，进一步将数据输入到离线训练的SVM模型中，进行SVM算法的故障在线分类通过本发明，不仅可以实现电池系统故障离线、在线智能诊断，同时提高故障诊断的识别率。
一种动力电池系统故障诊断方法

[发明专利]一种基于Rasa框架的ARM侧离线对话系统、装置及存储介质-CN202110600403.X在审
发明人：娄坤;胡光敏;姜黎 -专利权人：杭州芯声智能科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于Rasa框架的ARM侧离线对话系统、装置及存储介质，涉及人机交互技术领域。本发明通过Rasa框架进行ARM侧离线对话管理，Rasa框架针对对话管理模块可以通过将深度神经网络模型和规则系统进行融合，并且可以针对不同的对话场景设定最大存储历史对话轮数，以便可以获取到更多的对话信息，来兼顾不同的对话场景；通过Docker容器技术自定义构建RASA镜像，使得原生不支持ARM架构平台的RASA框架可以高效率运行在ARM端侧平台中并且能达到PC端侧持平的推理效率，从而实现高效离线对话管理；通过在训练服务器上进行模型训练，将训练好的模型迁移至ARM侧设备Docker容器中的Rasa框架中，使得计算资源受限的ARM侧设备也能具备很好的离线对话管理能力。
一种基于 rasa 框架 arm 离线对话系统装置存储介质

[发明专利]一种基于强化学习的高速公路交通管控方法-CN202211472405.6在审
发明人：金波;娄刃;何亚强;汪成立;张俊烨;杨松;张冶芳 -专利权人：浙江省交通运输科学研究院
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及交通控制技术领域，具体涉及一种基于强化学习的高速公路交通管控方法，包括以下步骤：步骤一：读取交通管控区域的道路信息，对道路进行区域划分；步骤二：根据区域划分构建离线仿真模型，所述离线仿真模型对交通管控区域的交通进行仿真；步骤三：训练所述离线仿真模型，训练后的离线仿真模型记为智能体；步骤四：将所述智能体部署到实际预测控制模型中，以单位时间最大通过量为目标函数，周期性计算获得优化管控策略，执行所述优化管控策略。本发明的有益技术效果包括：利用强化学习训练智能体，克服模型预测控制对于交通流预测模型过度依赖的缺点，提高了预测的准确度，从而实现有效管控策略的准确解算，获得更为优化的管控策略。
一种基于强化学习高速公路交通方法

[发明专利]一种基于集成宽度学习的快速高精度室内指纹定位方法-CN202110866814.3在审
发明人：邱铁;吴琛;赵来平;李克狄;朱晓强 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： H04W4/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成宽度学习的快速高精度室内指纹定位方法整，(1)在离线训练阶段主要进行数据预处理与模型训练。其中，数据预处理包括数据丢失与数据噪声处理；模型训练则是使用宽度学习作为基学习器，使用Bagging框架并行训练多个基学习器，然后将预测结果传递给下一层的组合器，得到最终的定位训练结果。本发明能够在保证离线阶段的训练速度的同时得到高精度定位结果。
一种基于集成宽度学习快速高精度室内指纹定位方法

[发明专利]数据存储方法、装置、服务器、介质及程序产品-CN202110121881.2在审
发明人：衣敏 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：该方法包括：接收针对推送数据的在线历史操作行为数据流；对在线历史操作行为数据流中的在线历史操作行为数据进行特征提取，得到第一行为特征数据；将第一行为特征数据存储到在线特征数据流中以及离线特征数据库中；其中，在线特征数据流中的行为特征数据用于在线训练模型；离线特征数据库中的行为特征数据用于离线训练模型。上述方式提高了特征数据的利用效率，保证了后续依据训练结果进行信息推送的效率。
数据存储方法装置服务器介质程序产品

[发明专利]一种优化稀疏天线激活可重构智能表面辅助通信方法-CN202011265942.4在审
发明人：张顺;濮智健;章顺波;马建鹏;李牧野 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种优化稀疏天线激活可重构智能表面辅助通信方法，构建RIS辅助通信系统模型，在离线阶段，主动天线选择网络利用概率抽样策略，选取有源天线位置，进行信道子采样，之后在波束搜索网络离线阶段，通过主动天线选择网络所得到的局部信道找到对应的最优波束成形向量，从而在离线训练阶段末，得到最优激活模式，通过主动天线选择网络概率模型确定有源天线的最优位置。在线部署阶段，直接部署训练阶段得出的最优天线选择位置，将采样信道送入训练好的波束搜索网络中，直接映射出最优波束形成向量，辅助通信，调高通信质量。
一种优化稀疏天线激活可重构智能表面辅助通信方法

[发明专利]一种基于离线强化学习的片上网络近似控制系统-CN202210636087.6在审
发明人：傅玉祥;黎思越;李丽;周世泽;薛泳琪;纪津伦;程童;何书专;李伟 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04L47/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离线强化学习的片上网络近似控制系统。本发明采用离线强化学习算法，利用软硬件协同手段，在软件端训练，在硬件端部署；片上网络中设置全局近似控制器用来部署决策神经网络；其余节点利用局部数据控制器根据全局近似控制器的发送的信息调整数据近似率。本发明通过离线强化学习算法对决策网络进行训练，将训练完成的决策网络部署至硬件中，能在不同的应用条件下感知网络拥塞状态，动态调整数据近似率使得网络在传输质量和网络性能两者之间达到良好平衡。
一种基于离线强化学习网络近似控制系统

[发明专利]一种基于自编码器的众包信号地图构建方法-CN201910454208.3有效
发明人：赵彦超;刘成勇 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自编码器的众包信号地图构建方法，包括如下步骤：(1)离线训练阶段：用众包方式下收集到的不完整历史信号地图以离线的方式训练模型；(2)在线重建阶段：利用离线训练完成的模型对收集到的不完整历史信号进行缺失值推断从而重建完整的信号地图
一种基于编码器信号地图构建方法

[发明专利]一种基于元学习的混合动力车辆工况预测方法-CN201911239316.5有效
发明人：何洪文;曹剑飞 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于元的方式，模型训练过程被划分为两个部分：离线执行的预训练与在线执行的微调训练。预训练针对多种工况进行并行训练，以获得泛化性能较好的基模型。微调学习的混合动力车辆工况预测方法，其在深度神经网络的基础上结合了多任务训练训练在基模型基础上针对特定工况进行训练，时间成本低，可以应用于模型的在线修正环节。此外，基于上述流程，还进一步给出了一种由离线训练、在线训练和实时预测三部分组成的车速预测模型在线应用框架，可应用于实际交通条件下的工况预测任务。
一种基于学习混合动力车辆工况预测方法

[发明专利]一种空调及空调自动温控方法-CN202111016163.5在审
发明人：郭振龙;赵希枫 -专利权人：海信家电集团股份有限公司;海信（山东）空调有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： F24F11/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种空调及空调自动温控方法，所述空调包括，冷媒循环回路、室外热交换器和室内热交换器及控制器，所述控制器被配置为：获取待训练数据，并基于所述待训练数据生成训练集、验证集及测试集；基于决策树算法对所述待训练数据进行训练，并生成自动温控模型；将所述自动温控模型进行本地化部署，以使空调在离线模式下对空调温度进行调节，从而实现在空调离线运行的情况下能智能调节设定温度，让用户有更为舒适的体验。
一种空调自动温控方法

[发明专利]一种动力学模型支持的双重有偏好模仿学习方法及系统-CN202210744893.5在审
发明人：詹仙园;张文嘉;顾维灏;艾锐 -专利权人：清华大学;毫末智行科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供一种动力学模型支持的双重有偏好模仿学习方法及系统，包括：获取自动驾驶训练所需要的训练样本集，其中，所述训练样本包含离线专家数据集、离线无奖励标签数据集和动力学模型数据集；通过预设的第一判别器输出数据与专家数据的接近程度和预设的第二判别器输出数据与真实数据的接近程度构建损失函数，训练驾驶模仿策略模型；通过训练后的驾驶模仿策略模型，对自动驾驶车辆进行模仿训练。本发明解决了现有模仿训练中可用专家数据量少、训练效率低的缺陷，以实现快速高效的有偏好模仿学习。
一种动力学模型支持双重偏好模仿学习方法系统

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