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[发明专利]机械加工过程中工件表面粗糙度预测方法、系统及产品-CN202310030459.5有效
发明人： 皮德常;曾实;徐悦 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开一种机械加工过程中工件表面粗糙度预测方法、系统及产品，涉及机械加工质量在线预测技术领域，方法包括：实时获取机械加工过程中的待预测数据集；待预测数据集包括待预测主轴和轴上虎钳上的振动信号、待预测工艺参数静态因素、待预测刀具静态因素以及待预测工件静态因素；利用门控循环单元振动时序数据特征提取模型对待预测数据集进行特征提取，得到动态加工特征数据；将动态加工特征数据与静态加工特征数据聚合，得到聚合加工特征数据；将聚合加工特征数据输入多核支持向量回归机械加工粗糙度预测模型，利用多核支持向量回归机械加工粗糙度预测模型预测工件表面粗糙度。本发明能够提高机械加工过程中工件表面粗糙度预测精度。
机械加工过程工件表面粗糙预测方法系统产品

[发明专利]一种复杂型面加工参数特征提取方法、系统、设备及介质-CN202310984418.X在审
发明人： 皮德常;秦烁;曾实 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种复杂型面加工参数特征提取方法、系统、设备及介质，涉及工程应用与信息科学领域。该方法包括：获取复杂型面的历史加工数据，并构造加工参数特征子集；根据历史加工数据训练多参数振动力预测模型；根据加工参数特征子集、历史加工数据和仿真加工数据构造加工参数组合；根据多参数振动力预测模型预测加工参数组合对应的振动力峰值，并计算振动力峰值的均方差；根据加工参数特征子集中加工参数项的数量和振动力峰值的均方差计算目标函数值；采用改进遗传算法根据目标函数值迭代确定对振动力峰值影响最大且参数量最小的最优特征子集。本发明能够降低加工参数优化过程中的试错成本，提高复杂型面加工参数的优化效率。
一种复杂加工参数特征提取方法系统设备介质

[发明专利]一种复杂型面加工参数优化方法、系统、电子设备及介质-CN202310900833.2在审
发明人： 皮德常;高丰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂型面加工参数优化方法、系统、电子设备及介质，涉及加工参数优化领域，该方法包括：采集工件历史加工过程中产生的历史动态刀具振动信号和历史动态切削力信号，并测量工件加工完成后的历史加工表面粗糙度；采用力锤法对刀具和工件进行模态分析，确定刀具颤振频率；计算刀具颤振频率的本征模态函数的能量熵作为刀具颤振水平的评价指标；根据历史加工过程中的历史加工参数、评价指标和历史加工表面粗糙度，得到刀具颤振水平预测模型和粗糙度预测模型；基于优化目标、优化参数和约束条件，采用基于超体积的多目标优化算法得到最优的复杂型面加工参数。本发明能够在提高加工效率的同时保证了加工质量。
一种复杂加工参数优化方法系统电子设备介质

[发明专利]一种新颖的移动对象目的地预测算法-CN201910976400.9有效
发明人： 皮德常;李冰荣;候梦如 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动对象目的地预测算法。包括：首先提出了一种改进型最小描述长度(IMDL)的轨迹分段方法，引入权重参数，同时使用Dijkstra算法将轨迹分段问题转化为求无向图的最短路径问题，得出轨迹的最佳分段，从而实现对轨迹的简化；接着又提出了一种基于嵌入式处理与长短时记忆融合的深度学习预测模型EP‑LSTM，将高维的输入向量转为嵌入式向量作为模型的输入。本发明的优点是：有效解决了移动对象目的地预测中所遇到的数据稀疏问题和长期依赖问题，通过在真实数据集上进行大量的实验验证，均取得了优秀的预测效果。
一种新颖移动对象目的地预测算法

[发明专利]一种基于差分隐私的新型轨迹数据发布方法-CN201910018634.2有效
发明人： 皮德常;赵晓东;陈俊夫 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于差分隐私的新型轨迹数据发布方法，包括：在R树的基础上提出了满足差分隐私的序列R(Sequence R，SR)‑树结构，采用轨迹序列代替R树中最小边界矩形结构的方法来构建SR‑树；提出了一种非位置敏感信息攻击模型，在构建噪音SR‑树时，运用差分隐私技术分别对位置数据和非位置敏感数据添加噪音；针对添加噪音后可能出现数据不一致的问题，对算法进行一致性处理。本发明的优点是：针对轨迹具有时空性的特点和快速检索轨迹的要求，在R树的基础上提出了一种新型的轨迹序列结构一序列R‑树(SR‑树)。在SR树结构基础上，提出了一种满足差分隐私的移动对象轨迹数据发布方法。根据轨迹的语义，提出一种非位置敏感信息关联攻击模型。
一种基于隐私新型轨迹数据发布方法

[发明专利]一种基于模糊网格序列的室内轨迹频繁模式挖掘方法-CN201810838419.2有效
发明人： 皮德常;陈怡 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊网格序列的室内轨迹频繁模式挖掘方法，包括：采用正六边形网格对地图进行划分；根据垂线投影距离，将网格分为准确区域和模糊区域；遍历轨迹数据库中的每一条轨迹，根据轨迹中的样本点所处的网格，将轨迹数据转换成模糊网格序列；记录轨迹中每一个网格的索引位置并计算其支持度，将支持度超过最小支持度的网格加入到候选集中；对候选集中的每一个网格建立投影数据库，并计算新生成的候选轨迹模式的支持度；重复这些步骤，直到挖掘出所有的轨迹频繁模式。本发明的优点是：由于正六边形网格的中心到相邻网格的中心的距离都是相等的，因此采用正六边形网格对地图进行划分保证了所有网格之间的平等性；根据垂线投影距离将网格划分为准确区域和模糊区域，有效地解决了传统方法所面临的网格边界问题；在任何支持度下，该方法挖掘出的轨迹频繁模式的数量都很可观，且挖掘效率较高。本发明适用于挖掘室内环境中的移动对象轨迹频繁模式，具有普适性。
一种基于模糊网格序列室内轨迹频繁模式挖掘方法

[发明专利]概念漂移检测方法、装置、设备和存储介质-CN202310287326.6在审
发明人：曹建军;皮德常;丁鲲;呙畅;杨书杰;翁年凤;袁震 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本申请公开了一种面向基于复合滑动窗口的概念漂移检测方法、装置、设备和存储介质，属于流数据概念漂移检测技术领域。提供一种基于复合滑动窗口的概念漂移检测方法，该方法不仅能识别概念漂移，还能确定概念漂移类别以及定位概念漂移节点，通过改进的K‑means聚类算法建立基准窗口，结合统计过程控制系统确定概念漂移类别以及定位概念漂移节点，针对非稳态以及多类型概念漂移数据集有很好的检测效果。
概念漂移检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于概率图的实体联合标注关系抽取方法和系统-CN202210004530.8有效
发明人：曹建军;皮德常;翁年凤;胥萌;丁鲲;袁震;江春 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于概率图的实体联合标注关系抽取方法和系统，属于自然语言处理技术领域。包括进行特征提取；进行实体抽取：将实体抽取任务转为序列标注任务，将所述序列输入第一模型中得到第一输出特征，对所述第一输出特征激活后得到预测序列，通过设定的阈值得到实体的开始和结束位置；根据就近原则对主体和客体进行匹配，标记相近的实体头部和尾部进行截取；进行关系分类：随机抽取实体对，并根据所述第一模型的中间特征，生成第二输出特征，将所述第二输出特征输入第二模型中得到对应分类关系。本发明考虑到两个子任务之间的相关性，使得抽取任务的结果不过分依赖于实体抽取的结果，避免误差累积的问题，以及关系重叠。
一种基于概率实体联合标注关系抽取方法系统

[发明专利]一种早期谣言检测方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310025691.X在审
发明人： 皮德常;王骏龙;徐悦 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种早期谣言检测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及文本识别技术领域，包括：对源推文和源推文回复进行预处理；根据预处理后的源推文进行证据检索，提取出与预处理后的源推文有关的证据；根据预处理后的源推文回复进行情感分析，得到预处理后的源推文回复中的情感状态；将证据、预处理后的源推文和预处理后的源推文回复作为图结构中点输入，将情感状态作为图结构中边输入，构建异构图神经网络；利用证据、预处理后的源推文和预处理后的源推文回复训练异构图神经网络，得到训练后的异构图神经网络；利用训练后的异构图神经网络对早期谣言进行检测。本发明可提高早期谣言检测的准确性和可解释性。
一种早期谣言检测方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于前缀树的差分隐私轨迹数据保护方法-CN201910975894.9有效
发明人：赵晓东;皮德常;吴致远 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于前缀树的差分隐私轨迹数据保护方法，在前缀树的基础上提出了满足差分隐私的噪音轨迹段前缀树结构，考虑到轨迹具有时空特性，前缀树的节点中存放的是轨迹段；为了降低轨迹数据处理的时空复杂度，在MDL原理的基础上结合Dijkstra方法，寻找轨迹的最佳分段；利用马尔科夫链限制添加到轨迹段前缀树中的噪音大小；运用差分隐私技术对轨迹段中的其它敏感数据添加噪音。本发明的优点是：针对轨迹具有时空性的特点和快速检索轨迹的要求，满足差分隐私的噪音轨迹段前缀树结构。寻找最佳轨迹分段，降低了轨迹数据处理的时空复杂度。限制添加的噪音大小，提高了数据的可用性。给出了其它敏感信息攻击的抵御方式。
一种基于前缀隐私轨迹数据保护方法

[发明专利]一种基于跨源图像翻译的图像质量评价方法及系统-CN202011526033.1有效
发明人： 皮德常;骆毅;陈阳 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于跨源图像翻译的图像质量评价方法及系统，将SAR影像输入图像生成模型进行翻译，得到生成可见光影像。其中，图像生成模型是采用训练数据对生成式对抗网络模型进行训练得到的；将所述生成可见光影像与所述可见光影像进行模板匹配，得到图像质量评价结果该指标针对多源图像翻译的任务，通过模板匹配，综合区域间的信息，对翻译的效果做出合理的评判，不仅考虑到翻译图像的语义整体性，同时对图像非像素级对齐的情况有效，进而提高翻译模型的可靠性，有助于提高后续工作的观察精度和准确率，通过图像质量评价能够提高翻译图像的语义整体性改善图像非像素级对齐情况，提高翻译模型的可靠性。
一种基于图像翻译质量评价方法系统

[发明专利]基于深度学习的雷达回波检测方法、系统、设备及介质-CN202211495735.7有效
发明人： 皮德常;陈志炜;徐悦 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的雷达回波检测方法、系统、设备及介质，涉及雷达回波检测领域。该方法包括：获取待测目标的雷达回波数据；利用雷达回波检测模型对待测目标的雷达回波数据进行检测，得到待测目标的速度和距离方位；其中，雷达回波检测模型包括串联连接的特征提取模块和目标检测模块；特征提取模块包括卷积神经网络特征提取子模块、结合软注意力机制的自编码器杂波抑制子模块和特征融合子模块。本发明能够提高对“低小慢”目标雷达回波检测的准确性和适用性。
基于深度学习雷达回波检测方法系统设备介质

[发明专利]一种对抗网络自编码器的卫星异常检测方法-CN201910195659.X有效
发明人： 皮德常;陈俊夫;吴致远 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对卫星遥测数据，通过对抗网络自编码器的异常检测方法，包括：打破传统经验模型限制，采用纯数据驱动模型；在变分自编码器基础上，引入对抗网络思想，将双向LSTM(长短时记忆网络)作为判别器，利用重构数据和原始数据的误差来判断卫星遥测数据是否出现异常；针对卫星传感器存在冗余问题，打破常规，使用马氏距离来衡量重构误差。结合卫星轨道运行的周期性，提出基于周期时间窗口的动态阈值确定方法。本发明的优点是：纯数据驱动，无需专家经验，能够适用多种场合；结合变分自编码器和生成对抗网络各自的优点，提出的网络具有训练快、收敛较容易的特点；采用马氏距离，消除卫星遥测数据之间的冗余数据影响；根据卫星自身的周期性，提出基于周期时间窗口的动态阈值方法，降低了误判率。
一种对抗网络编码器卫星异常检测方法

[发明专利]一种航天器剩余寿命预测方法、系统、电子设备及介质-CN202211552626.4有效
发明人： 皮德常;徐涛;徐悦 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种航天器剩余寿命预测方法、系统、电子设备及介质，涉及航天器剩余寿命预测技术领域，该方法包括：获取航天器实时遥测时序数据；构建时空自编码器模型；时空自编码器模型包括时空编码器、解码器和剩余寿命预测模块；时空编码器包括时域编码器、空域编码器和特征融合模块；将实时遥测时序数据输入训练好的时空自编码器模型，得到航天器剩余寿命。本发明能够提高航天器剩余寿命的预测精度。
一种航天器剩余寿命预测方法系统电子设备介质

[发明专利]一种基于图神经网络的电力系统负荷预测方法-CN202211365271.8在审
发明人： 皮德常;魏楚元 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的电力系统负荷预测放法，包括：提出一种图构造器，自动学习并提取不同电力数据结点间的依赖关系并生成一张以邻接矩阵表示的依赖关系图；使用图神经网络在依赖关系图上进行多次图卷积操作，聚合有依赖关系的结点之间的信息并生成新的特征；将原始数据以及图卷积模块生成的所有新特征送入LSTM神经网络中进行时序预测，获得未来时刻的电力系统负荷数据。本发明的优点是：创新性地提出一种图构造器，将电力系统负荷预测问题转化为图神经网络所擅长的时空预测，弥补了传统方法难以提取结点间依赖关系的缺点，显著提高了电力系统负荷预测的速度与精度。本发明还适用于其他数据量大、维度高的时序预测问题。
一种基于神经网络电力系统负荷预测方法

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