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[发明专利]曲线隧道时空域地层沉降预测方法及可读存储介质-CN202210543865.7在审
发明人：李少华;祁文睿;李建旺;张庆军;彭元栋;姚铁军;焦雷;刘富强;赵海涛;张扬;李长栓;高晶莹 -专利权人：中铁十五局集团有限公司;中铁十五局集团城市轨道交通工程有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提供一种曲线隧道时空域地层沉降预测方法及可读存储介质，其中的预测方法包括：运用源汇法原理，得到实际土体内单位体积空隙引起空间任一点的竖向变形；建立考虑时间效应的地层损失导致地层变形模型；基于时间t的地层变形模型以及竖向变形，推导对考虑时间效应的隧道开挖期由单位体积间隙引起的地层沉降计算公式；基于推导的计算公式对曲线隧道施工期由实际地层损失量导致的周围地层沉降进行预测，本发明的地层沉降预测方法，基于三维源汇法原理提出考虑时空效应的曲线隧道地层沉降估算技术，其结合曲线隧道实际三维空间特征，可准确地预测不同时刻曲线隧道地层沉降的变化及分布规律，具有计算效率高且可达到实时预判等优点。
曲线隧道时空地层沉降预测方法可读存储介质

[发明专利]一种基于状态池网络的水质指标预测方法-CN201710717555.1有效
发明人：程振波;朱天奇;肖刚;黄初冬;周华康;唐文庆;高晶莹 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2017-08-21 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于状态池网络的水质指标预测方法，步骤如下：1)确定水质参数的输入和输出数据；2)设计用于检测水质异常的状态池网络结构；3)在进行状态池网络训练之前，考虑到水质在测量中水体不稳定带来的误差以及异常，首先筛选有效的数据，剔除异常的部分；4)使用最小二乘法对网络的输出权重进行调整；5)状态池网络训练；6)使用状态池网络进行水质预测。保存第(5)步中训练得到的状态池网络结构参数，并使用测试数据集进行网络效果测试评估。同样使用均方根误差对水质预测数据进行评价，得到RMS的值。
一种基于状态网络水质指标预测方法

[发明专利]航空公司数据处理方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110064006.5在审
发明人：吴丽娜;彭明田;吴越伯;高晶莹;冯迪 -专利权人：中国民航信息网络股份有限公司
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种航空公司数据处理方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括根据T个待分析航空公司中每个待分析航空公司的指标数据，计算得到各类二级指标的权重参考系数；根据各类二级指标的权重参考系数，确定各类二级指标的权重值；采用非线性加权方式对每个待分析航空公司的各类一级指标下经过无量纲化处理后的二级指标值进行计算，计算得到每个待分析航空公司的各类一级指标值，进而计算得到每个待分析航空公司的经营指数。本发明通过权重参考系数进行客观赋权避免了专家赋权的主观影响；以及通过非线性加权的方式消除二级指标之间的高度相关性，进而提高了分析结果的准确性。
航空公司数据处理方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于群集递归神经网络的图像分类方法-CN201910638362.6有效
发明人：程振波;沈正圆;张雷雷;林怀迪;高晶莹 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于群集递归神经网络的图像分类方法，包括将待识别数据集按照标签分为训练集与测试集，预处理后形成输入向量，构建一个基于神经元簇的群集递归神经网络用于形成具有稀疏表达的特征向量，利用基于奖励信号调制的算法调整递归层与输出层之间的权重，从而形成成熟的分类器，利用该分类器完成对图像的分类。本发明的网络结构和学习方法具有构造简单，分类结果好，分类方法具备一定的通用性，且易于由硬件实现的特点。
一种基于群集递归神经网络图像分类方法

[发明专利]DASH标准下的基于KNN-Q学习的视频片段获取优化方法-CN201710694985.6有效
发明人：肖刚;周华康;程振波;朱天奇;唐文庆;高晶莹;张雷雷 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2017-08-15 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： H04N21/234 文献下载
摘要：一种DASH标准下的基于KNN‑Q学习的视频片段获取优化方法。首先将DASH客户端定义为智能体Agent，Agent的优化目标是最大化缓存和视频质量参照指标结构相似性指数SSIM，且减小临近视频片段之间的SSIM的变化。Agent可以获取到网络带宽、缓存大小，视频片段的SSIM等数据，并将这些数据定义为状态。Agent获取状态后，通过强化学习里的Q学习算法，将状态映射为合适的动作，从而满足该目标。然而，该状态常常是连续值，导致采用传统的Q学习算法优化时，尽管能得到较好的性能，但是其Q表过于庞大，算法效率低下。但是如果将Q表状态数目减少尽管会提高算法的效率，但是将会降低性能。本发明在Q表状态数据减少的情况下，在不降低算法效率的同时，依然可以保持性能。
dash 标准基于 knn 学习视频片段获取优化方法

[发明专利]一种心理疾病的诊断系统-CN201910646527.4在审
发明人：程振波;张雷雷;沈正圆;高晶莹;林怀迪 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种心理疾病的诊断系统，包括收集参与会诊的每一位医生的决策结果的数据采集模块和诊断模块，诊断模块根据贝叶斯吐真率对每一位医生的决策结果进行加权，从而获得最终的诊断结果。本发明计算简单，诊断效率高，能从多个会诊结果中获得更为准确的诊断结果。
决策结果心理疾病诊断结果诊断模块诊断系统数据采集模块会诊结果贝叶斯医生加权诊断

[发明专利]基于视觉注意力模型的鱼群个体目标跟踪方法-CN201610938465.0有效
发明人：程振波;邵腾飞;肖刚;黄斌;高晶莹;朱天奇;李轶;陈明明 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-10-25 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于计算机视觉的鱼目标实时检测跟踪方法，包括以下步骤：1)以鲫鱼作为生物检测对象对其进行实时监测；2)手动获取目标鱼的初始轮廓及跟踪该鱼的视野范围；3)目标鱼轮廓的提取和匹配跟踪；3.1)根据前一时刻目标鱼轮廓计算新的注意力区域；3.2)根据目标鱼注意力区域搜索目标鱼的轮廓；3.2.1)目标鱼注意力区域内聚类并找到目标鱼类别；3.2.2)对聚类检测到的鱼目标作进一步匹配跟踪。本发明的优势：本发明的群目标跟踪算法不但可以对区域范围内鱼目标进行实时性地跟踪，而且当跟踪目标发生交互阻塞时，依然可以准确跟踪目标，从而有效地避免身份丢失和交换。
基于视觉注意力模型鱼群个体目标跟踪方法

[发明专利]一种基于期望误差原理的电刺激警醒方法-CN201811252089.5在审
发明人：程振波;高晶莹;唐文庆;王康;娄公辉 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： A61M21/00 文献下载
摘要：一种基于期望误差原理的电刺激警醒方法，包括以下步骤：1)实施刺激的主体佩戴皮肤电刺激警醒器，并通过开关按钮启动皮肤电刺激警醒器；2)刺激过程中，刺激点位是否放电根据0到1之间均匀分布的随机数与0.5之间的大小关系确定；3)刺激过程中，刺激强度值通过单片机内程序移动位点对应的电阻进行调节，其大小为符合高斯分布的随机数；4)刺激过程中，两个刺激的间隔时间通过单片机内程序按照指数分布随机取值；5)刺激结束可通过关闭按钮来切断点位的供电实施。本发明能避免连续给予刺激带来的适应性问题。
刺激皮肤电刺激期望误差单片机电刺激警醒器随机数点位适应性问题程序移动大小关系高斯分布关闭按钮开关按钮指数分布放电电阻位点佩戴供电

[发明专利]一种基于鱼类活性分析的水质毒性检测方法-CN201610937528.0有效
发明人：程振波;肖刚;邵腾飞;黄斌;高晶莹;朱天奇;陈明明;李轶 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-10-25 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：一种基于鱼类活性分析的水质毒性检测方法，包括以下步骤：1)以鲫鱼作为生物监测对象对其进行实时监测；2)通过RGB到HSV颜色空间域的转换来提取目标鱼轮廓，实时监测鲫鱼群体，得到鲫鱼的跟踪视频序列；3)鲫鱼的运动数据分析检测，包括以下过程：3.1)、将鲫鱼的运动速度、轮廓面积与面积均值之差作为主要特征数据；3.2)、基于朴素贝叶斯分类器算法生成成熟的检测模型；3.3)、使用新的特征数据来检测判断该检测模型是否成熟；3.4)、通过成熟的检测模型在线检测实时水质数据，最终实现水质毒性的在线检测。能够实现在线实时检测，提高水质检测的敏感性和连续性，降低检测成本，可对大量未知水质毒性状况进行实时有效地检测。
鲫鱼检测水质毒性检测活性分析实时监测水质毒性特征数据在线检测鱼类成熟朴素贝叶斯分类器跟踪视频序列生物监测对象实时水质数据在线实时检测分析检测水质检测算法生成运动数据目标鱼有效地转换群体

[发明专利]一种基于神经网络的鱼类活性分类方法-CN201710187860.4在审
发明人：程振波;唐文庆;肖刚;高晶莹;邵腾飞;黄斌;朱天奇;周华康 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2017-03-27 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于神经网络的鱼类活性检测方法，包括以下步骤1)以鲫鱼作为生物监测对象对其进行实时监测；2)通过背景差分法提取目标鱼轮廓，实时监测鲫鱼群体，得到鲫鱼的跟踪视频序列；3)通过神经网络自动得到被监测鱼死亡与存活的纹理特性信息，包括以下过程3.1)、收集提取鱼目标的轮廓信息数据，将其作为检测水质是否异常的指标；3.2)、基于神经网络算法对数据进行训练产生成熟的分类器结构模型；3.3)、使用新的特征数据来检测判断该检测模型是否成熟；3.4)、通过成熟的检测模型在线检测实时水质数据，最终实现水质毒性的在线检测。
一种基于神经网络鱼类活性分类方法

[发明专利]无醛豆胶速生意杨Ⅱ类胶合板的工业化生产制作方法-CN200610097957.8无效
发明人：张洋;周定国;柯小华;柯伯成;贾翀;周兆兵;杨波;杨光;吴万彬;章昕;袁少飞;李艳;高晶莹 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2006-11-23 - 公布日： 2007-05-16 - 主分类号： B27D1/04 文献下载
摘要：本发明是无醛豆胶速生意杨II类胶合板的工业化生产制造方法，其工艺步骤分杨木锯断、剥皮和旋切；单板干燥、剪裁和修补；包括表板和芯板的涂胶；将单板涂胶后进行开口陈化，然后组坯和热预压；进行热压；包括冷却、堆放的后期处理，使其应力释放，达到含水率平衡。优点：本发明的工艺与胶合板常规工艺最大的不同点是针对无醛豆胶粘度较高和固含量较低的特点，(1)在涂胶时，每个胶层涉及到的单板表面均要涂胶；(2)采用开口陈化和热预压的方法使板坯含水率降低到16－20％；(3)热压温度和压力较高。本发明制造出的无醛豆胶速生意杨胶合板性能达到国家II类胶合板标准，胶合强度≥0.70MPa，甲醛释放量≤0.1mg/L，接近零。
无醛豆胶速生胶合板工业化生产制作方法

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