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[发明专利]Hessenberg型DAEs系统求解方法及装置-CN202310374322.1在审
发明人：唐卷;陆见光;赖帅;陈佳盛;梁锟 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F17/13 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种Hessenberg型DAEs系统求解方法及装置，该方法包括根据设定的步长将DAEs系统的求解时间域等分为多个依次相连的子时间区间；在子时间区间上，为DAEs系统中的每个子微分方程组构造其对应的李群结构并通过构造的新的中间变量转换为增广子微分方程组；求解所述增广子微分方程组，获得各微分函数变量的近似解表达式及近似解；利用似解表达式，结合复合函数的链式法则，将代数子方程组设计为牛顿隐式迭代公式，求解获得代数子方程组中代数函数变量的近似解；迭代求解步骤，获得DAEs系统在整个时间域上的数值解。本发明可实现高精度稳定的求解通用型的高/低指标Hessenberg型DAEs系统。
hessenberg daes 系统求解方法装置

[发明专利]一种增材制造用高强塑积Ti-Nb-Zr-Cr-Fe亚稳β钛合金及其制备方法-CN202211244102.9在审
发明人：方金祥;王嘉璇;何浩天;赵庚;陆见光 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： C22C14/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种增材制造用高强塑积Ti‑Nb‑Zr‑Cr‑Fe亚稳β钛合金及其制备方法，属于增材制造亚稳钛合金技术领域。该增材制造用高强塑积Ti‑Nb‑Zr‑Cr‑Fe亚稳β钛合金，该亚稳β钛合金包括以下质量百分比组分：Nb：22~29%；Zr：3~10%；Cr：1~8%；Fe：0.1%~5%；Ti：余量；以上组分质量百分比之和为100%。本发明的合金具有优秀的塑性。通过对合金成分的设计和相关元素粉末的控制，调控了合金β稳定性，在变形过程中引入了应变孪生效应，提高了合金对成型过程中可能产生缺陷的容忍度，使合金获得优秀塑性，提高其损伤容限，有效避免了增材制造缺陷对钛合金增材制造件应用的负面影响。
一种制造高强 ti nb zr cr fe 钛合金及其制备方法

[发明专利]一种基于混合分类器的齿轮单类型故障检测方法-CN201910775220.4有效
发明人：唐向红;顾鑫;饶雷;陆见光 -专利权人：贵州大学
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合分类器的齿轮单类型故障检测方法。按下述步骤进行：a.信号采集：使用多个传感器采集齿轮的运行数据，得到原始信号；b.数据预处理：从原始信号中随机抽样，产生训练集和测试集；c.特征提取：对训练集和测试集进行特征提取；d.分类器训练：将每个传感器的特征数据输入到分类器进行训练；e.决策集融合：利用改进的D‑S证据理论对检测结果进行融合。本发明提高了检测的准确性和稳定性。
一种基于混合分类齿轮类型故障检测方法

[发明专利]一种基于HTS-CNN模型的轴承故障诊断方法-CN201910770889.4有效
发明人：唐向红;何强;陆见光 -专利权人：贵州大学
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于HTS‑CNN模型的轴承故障诊断方法。按下述步骤进行：a.利用估计总体比例的方法自适应确定HTS‑CNN模型训练样本数目；b.通过对训练样本的时间序列片段进行随机组合的方式，提取非相邻信号特征，将非相邻信号特征进行预处理作为混合层；c.将混合层的输出与CNN内核进行卷积，利用Softmax激活函数在HTS‑CNN模型输出端执行多分类任务。本发明能够准确、有效地对滚动轴承故障进行分类。
一种基于 hts cnn 模型轴承故障诊断方法

[发明专利]一种轴承单一故障智能检测方法-CN201910780429.X在审
发明人：张欢;陆见光;唐向红;张帆 -专利权人：贵州大学
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种轴承单一故障智能检测方法。按下述步骤进行：a.信号采集：采集轴承多传感器数据，构建数据集；b.数据预处理：从数据集中随机抽样，形成训练集和测试集；c.特征提取：基于SAE算法进行训练集和测试集的特征提取，得到特征数据集；d.分类器训练：对特征数据集中的特征数据进行分类训练，得到多个分类器；e.IDS融合：通过改进的D‑S证据理论对所有分类器的分类结果进行融合计算，得到融合结果；所述的改进的D‑S证据理论是通过建立识别框架和重新计算分配权重函数得到的；f.得到准确度：将实际标签与融合结果进行比较，得到所提方法的精度。本发明检测精度高，适用性强。
特征数据融合特征提取证据理论测试集分类器训练集轴承分类器训练数据预处理准确度多传感器分类结果分配权重故障智能数据集中随机抽样信号采集重新计算数据集检测按下构建算法改进标签采集分类

[发明专利]一种改进DS证据理论的多证据信息融合方法-CN201910780444.4在审
发明人：张欢;陆见光;唐向红;张帆 -专利权人：贵州大学
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进DS证据理论的多证据信息融合方法。按下述步骤进行：a.根据皮尔逊相关性系数计算证据体相关性矩阵；b.分配证据体信任度权重，得到证据体可信度；c.使用证据体可信度对原始证据体BPA进行修正，得到新的BPA矩阵；d.将所述新的BPA矩阵中值为0的项进行零因子修正；e.修正后，按照经典DS组合规则进行计算，得到最终的命题支持度值。本发明在解决冲突、对于合理命题的融合基本概率方面均表现优异，同时在合理命题的基本概率计算上收敛速度更快，精度更高。
证据体矩阵基本概率可信度修正解决冲突系数计算因子修正原始证据证据理论证据信息组合规则融合信任度支持度按下权重收敛分配改进表现

[发明专利]一种基于1-DCNN和LSTM融合的滚动轴承故障诊断方法-CN201910755666.0在审
发明人：唐向红;顾鑫;陆见光 -专利权人：贵州大学
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于1‑DCNN和LSTM融合的滚动轴承故障诊断方法。按下述步骤进行：a.将原始一维振动信号通过滑动窗口重叠取样的方法进行数据的处理和扩充，得到扩充信号；b.将扩充信号分别输入到1‑DCNN和LSTM两个通道中进行训练分析，提取特征信息；在1‑DCNN通道中提取得到空间特征信息，在LSTM通道中提取得到时间特征信息；c.将空间特征信息和时间特征信息通过concatenate层进行拼接操作，得到拼接特征；d.将拼接特征接入全连接层，通过Softmax分类器进行故障类别的分类。本发明准确率更高、收敛速度更快、LOSS损失更低、并具有良好的泛化性和鲁棒性。
拼接滚动轴承故障诊断空间特征信息时间特征信息扩充信号滑动窗口提取特征信号通过一维振动泛化性分类器连接层鲁棒性融合准确率按下取样收敛分类分析

[发明专利]一种无线信道场景分类方法-CN201610909365.5在审
发明人：孙治;唐卷;陆见光;秦小林 -专利权人：中科院成都信息技术股份有限公司
申请日： 2016-10-19 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线信道场景分类方法，包括如下步骤对场景的真实信道测量结果进行维纳滤波去除噪声，得到完整的时变信道；对完整的时变信道进行分段非参数化直接双谱估计求解双谱矩阵；根据双谱矩阵计算无线信道特征矩阵；对无线信道特征矩阵进行归一化预处理；用归一化预处理后的无线信道特征矩阵训练M个弱分类器；计算并调整预测序列的权重；根据相对多数投票准则合并M个弱分类器得到一个强分类器；建立场景判定指标，利用强分类器对待识别的无线信道进行场景分类。本发明解决了如何发现并提取不同环境下的无线信道特征并将其识别为某一特定场景的问题，消除了等效滤波器和高斯白噪声的干扰，估计出了完整的时变信道。
一种无线信道场景分类方法

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