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[实用新型]一种集油瓶废油清理装置-CN202320612837.6有效
发明人：储昭灿;唐伟;许银龙;张浩田;方欢;赵学森;刘冲;夏少杰 -专利权人：灵璧县璧辉新能源开发有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： B08B9/087 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种集油瓶废油清理装置，能够有效的去除集油瓶上粘连的油脂，减少清理集油瓶花费的时间，从而能够提高工作效率，不会对风机的维护进度造成影响。本申请包括：所述集油瓶体内部放置有所述刮板，所述刮板的两侧安装有所述推板组件，所述推板组件贯穿所述集油瓶体，所述滑动组件安装在所述集油瓶体内部，所述滑动组件与所述推板组件连接。
一种集油瓶废油清理装置

[发明专利]一种基于深度强化学习的筹划方案动态训练生成方法-CN202310175531.3在审
发明人：孔德谦;朱思奇;朱燎原;夏少杰;郑森火;于祥 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的筹划方案动态训练生成方法，应用于基于深度强化学习的筹划方案动态训练生成系统，构建基于神经网络的作战筹划智能体模型。本方法通过对基于神经网络的作战筹划智能体模型进行训练，并将目标敌情信息和我方兵力资源输入至训练好的作战筹划智能体模型，生成筹划方案，并且整个训练过程在我方兵力资源和目标敌情信息都会变化的情况下，得到一个能够适应不同场景的具有泛化能力的作战筹划智能体模型，输出的筹划方案更加精准可靠，同时为了促进不同兵力单元的协同配合，考虑总体奖励和单独奖励的平衡，设置奖励事件的权重，并引入系数，使筹划方案的制定趋近于合作与平衡。
一种基于深度强化学习筹划方案动态训练生成方法

[发明专利]基于关键事件检测的兵棋推演过程关键战法挖掘方法及装置-CN202211067595.3在审
发明人：徐志伟;夏少杰;包骐豪;朱善胜;瞿崇晓 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关键事件检测的兵棋推演过程关键战法挖掘方法及装置，包括：对采集的兵棋推演数据进行多分辨率势态特征抽象，得到统一维度下作战单位的战场势态特征集；基于战场势态特征集采用弱监督自训练方法提取兵棋推演数据中已知的关键事件，并得到特定关键事件集；基于战场势态特征集和特定关键事件集，利用基于深度隐层特征的新型关键事件识别方法提取兵棋推演数据中新型的关键事件，并对新型的关键事件进行标注得到新型关键事件集；将特定关键事件集和新型关键事件集中的各关键事件依据时序关系组合，形成多元战法集，完成关键战法挖掘。本发明提高关键战法挖掘的时效性和准确性。
基于关键事件检测推演过程战法挖掘方法装置

[发明专利]一种面向空中智能博弈的行为模仿训练方法-CN202110425153.0有效
发明人：包骐豪;朱燎原;夏少杰;瞿崇晓 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向空中智能博弈的行为模仿训练方法，包括如下步骤：S1、构建智能体博弈决策模型；S2、确定环境状态和动作空间，塑造各动作的连续非疏奖励函数；S3、在模型中进行空中博弈，执行如下步骤：S31、根据执行的动作生成下一环境状态并获得奖励，依次循环迭代，实现最大化累积奖励；S32、基于专家行为实现反向强化学习，获得目标奖励函数；S33、计算各智能体行为和专家行为的相似度；S34、获得综合奖励；S4、训练智能体博弈决策模型。本发明改善了传统低效的奖励函数设计过程和模型训练随机探索过程，使得奖励函数具有可解释性和人为干预能力，提高了智能体决策水平和收敛速度，解决了模型训练冷启动问题。
一种面向空中智能博弈行为模仿训练方法

[发明专利]对面支援场景下基于多智能体强化学习的航迹规划方法-CN202210955706.8在审
发明人：瞿崇晓;靳慧泉;焦文明;朱燎原;夏少杰;范长军 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对面支援场景下基于多智能体强化学习的航迹规划方法，应用在实时仿真推演时包括：对面支援仿真引擎初始化并实例化实体；获取所有实体与环境当前的态势信息；将得到的态势信息进行态势转换；基于转换至相对坐标系下的态势信息，由预训练的强化学习模型决策出己方每架飞机的机动方向；根据己方每架飞机的机动方向，通过利用机动模型进行动作转换生成己方每架飞机下一时刻的位置信息；根据己方每架飞机下一时刻的位置信息，得到所有实体与环境下一时刻的态势信息；重复执行直至完成对面支援任务，输出己方每架飞机包含各个时刻的位置信息的完整航线。本发明提高了对面支援场景下的航迹规划的效率和环境适应性。
对面支援场景基于智能强化学习航迹规划方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的分层决策方法-CN202211014161.7在审
发明人：朱燎原;包骐豪;夏少杰;瞿崇晓;王宇峰 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的分层决策方法，先初始化决策对象的战术决策层智能体和意图识别层智能体，意图识别智能体采用深度循环Q网络根据输入的意图识别观测信息，生成意图识别层行为，根据意图识别层行为选择战术决策层智能体；战术决策层智能体采用深度确定性策略梯度算法，根据战术决策观测信息计算战术决策层智能体的行为。本发明战术决策层和意图识别层在训练时是相互独立的，在决策时是相互联系的，避免了同时训练难以收敛的问题，能够加快训练时的算法收敛速度，进而提升智能体整体决策能力。
一种基于深度强化学习分层决策方法

[发明专利]一种基于一维多输入卷积神经网络的信道编码盲识别方法-CN202110357724.1有效
发明人：廖志州;夏少杰;马宇锋;冯秋晨;董赵宇;许文祥;祝中科;张永晋;瞿崇晓;范长军 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于一维多输入卷积神经网络的信道编码盲识别方法，包括：S1、构建信道编码样本集；S2、对信道编码样本集中的样本分别进行传统特征提取和组词处理，将组词处理后的词作为第一输入值；S3、将传统特征提取中提取的特征均表示为一维特征向量，进行维度补齐后合并为特征矩阵，特征矩阵为第二输入值；S4、构建一维多输入卷积神经网络模型；S5、训练并获得最终模型；S6、采集待识别的信道编码二进制流数据，获取第一输入值和第二输入值后输入最终模型进行编码识别，判定类别次数中最多的一类作为实际编码类型和编码参数。本申请提高了信道编码识别准确度和泛化性，简化了传统生成矩阵识别的方法，计算量少、扩展性强。
一种基于一维多输入卷积神经网络信道编码识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的异常I/Q信号识别方法及系统-CN202011399508.5有效
发明人：瞿崇晓;范长军;张永晋;夏少杰;柳明;高翔 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的异常I/Q信号识别方法及系统，方法包括获取原始I/Q信号，得到I(t)和Q(t)信号分量，其中t为时间变量；对原始I/Q信号进行预处理，形成训练数据集；构建信号识别模型，信号识别模型包括卷积神经网络结构、循环神经网络结构、全连接神经网络结构；基于训练数据集对所述信号识别模型进行训练；利用训练至最优的信号识别模型对待识别的I/Q信号输出I/Q信号识别结果，I/Q信号识别结果包括类别及其置信度，类别为正常信号或异常信号。本发明旨在解决异常I/Q信号识别成本高、准确率低的问题。
一种基于深度学习异常信号识别方法系统

[发明专利]一种基于模糊决策树的深度强化学习空战博弈方法和系统-CN202010132561.2有效
发明人：朱燎原;刘长卫;瞿崇晓;张瑞峰;夏少杰;包骐豪 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2020-02-29 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06N7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊决策树的深度强化学习空战博弈解释方法，包括：采用已训练的深度强化学习模型进行空战博弈，得到训练集和特征集；构建特征集中各特征的隶属度函数，逐一将特征模糊化，得到特征集模糊化后的模糊特征集；根据训练集和模糊特征集建立模糊决策树；通过极小化决策树的损失函数对模糊决策树进行剪枝；遍历剪枝后的模糊决策树的所有路径，其中每一路径表示一个空战博弈规则；将空战博弈时深度强化学习模型的输入和输出保存为待处理数据，将待处理数据输入至剪枝后的模糊决策树中得到对应的空战博弈规则，从而完成空战博弈解释。本发明解决了深度强化学习算法可解释性差、结果不直观的问题。
一种基于模糊决策树深度强化学习空战博弈方法系统

[发明专利]一种基于人工智能的模拟器对手加强装置-CN202010140651.6在审
发明人： 夏少杰;刘长卫;瞿崇晓;张瑞峰;高翔;李永强 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的模拟器对手加强装置，包括深度强化学习模块、工作站模块和适配模块，所述工作站模块设置有自博弈对抗训练引擎，将自博弈对抗训练得到的数据发送给深度强化学习模块；所述深度强化学习模块采用接收到的数据训练智能体；所述工作站模块通过适配模块与模拟器连接，以便模拟器操作对象与智能体进行对抗模拟。本发明利用统一的技术架构，能够在各种类型的模拟器中实现联网人机对战，还可以自动完成信息采集，进一步促进智能体的不断升级。
一种基于人工智能模拟器对手加强装置

[发明专利]一种基于深度强化学习的无监督智能作战推演系统-CN201811313124.X在审
发明人：瞿崇晓;高翔;夏少杰;郑寄平;胡青阳;李思佳 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2018-11-06 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的无监督智能作战推演系统，该系统的智能作战决策通过深度强化学习平台中的训练模型进行反馈，多智能体之间具备协调和配合能力，大幅提升系统自主学习能力和持续优化能力；对抗终端支持人工操作和机器自主学习操作，可实现人机对抗输出优质训练样本数据；可提供第一视角和全局视角展示，用户通过第一视角和全局视角可直接进行作战场景模拟训练和复盘推演；所有环境配置定义具有通用化特性，且考虑对战双方的战力均衡，使智能化算法有决策选择空间，从而适配多种深度学习算法和装备模型，而且系统中对抗终端数量支持扩展。
强化学习推演作战全局视角无监督智能通用化训练样本数据视角场景模拟多智能体环境配置决策选择人工操作人机对抗提升系统学习能力学习算法训练模型终端支持装备模型智能化对抗适配算法均衡终端反馈输出优化配合决策展示协调学习

[外观设计]存储器模块(黑胶体)-CN201830045007.4有效
发明人： 夏少杰 -专利权人：深圳市华粤数通科技有限公司
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： 14-99 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：存储器模块(黑胶体)。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品是一种用于封装技术的U盘半成品模块。3．本外观设计产品的设计要点：产品形状的设计。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。5．省略视图：因俯视图无设计要点，故省略。
外观设计存储器模块省略半成品模块产品形状俯视图封装图片

[发明专利]基于单目多视角立体机器视觉的3D指纹识别装置-CN201410582187.0有效
发明人：汤一平;杨瑞达;夏少杰;陈麒;鲁少辉;韩旺明;韩国栋;胡克钢;王伟羊;吴挺 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2014-10-27 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目多视角立体机器视觉的3D指纹识别装置，包括用于采集3D手指图像的高清摄像机、2枚与高清摄像机的主光轴成45°夹角的平面镜构成的对称梯形腔体和由4个绿色LED构成的照明光源模块，用于对论证手指进行图像处理、检测和识别的微处理器，微处理器软件包括指纹图像预处理、指纹图像后处理、指纹库和指纹匹配与识别模块；本发明提供一种具有机构简单、制造成本低、使用和维护方便、防伪性高的无接触式3D指纹识别装置。
基于单目多视角立体机器视觉指纹识别装置

[发明专利]一种高性价比的3D实景复制装置-CN201410147692.2有效
发明人：汤一平;杨瑞达;夏少杰;徐邦振;杨昭;刘森森 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2014-04-14 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：高性价比的3D实景复制装置，包括用于拍摄被重构物体的单目多视角立体视觉传感器，用于对被重构物体进行图像处理和3D实景复制的微处理器；单目多视角立体视觉传感器包括斗型镜腔、外壳、载物台、高清摄像机和半球形LED光源；所述的微处理器包括用于读取包含5个不同视角的被重构物体图像的图像读取模块，用于从5个不同视角的图像中分割出被重构物体前景并利用传感器的标定结果对不同视角图像进行旋转变换及畸变校正的图像处理模块，用于将各视图中被重构物体的图像亮度均匀化的图像增强模块，用于提取被重构物体表面点的真实三维坐标值及颜色值的三维点云获取模块，用于将点云数据进行三维重构的点云重构模块。
一种性价比实景复制装置

[发明专利]基于单目多视角机器视觉的钢珠表面缺陷在线自动分选装置-CN201310165647.5有效
发明人：汤一平;周静恺;林璐璐;刘康;徐海涛;夏少杰;俞立 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2013-05-07 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： B07C5/34 文献下载
摘要：一种基于单目多视角机器视觉的钢珠在线自动分选装置，包括用于对钢珠进行自动检测和分类的流水线，用于拍摄被检钢珠图像的单目多视角机器视觉装置，用于对被检钢珠图像进行图像处理、检测、识别、分类以及协调控制流水线上各动作机构的协调动作的微处理器，流水线包括上料动作机构、传输机构和分选执行机构；本发明提供一种具有机构简单、制造成本低、分选效率高、使用和维护方便的基于单目多视角机器视觉的钢珠在线自动分选装置。
基于单目多视角机器视觉钢珠表面缺陷在线自动分选装置

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