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[发明专利]吸波涂层缺陷检测模型训练方法、缺陷诊断方法及系统-CN202111468285.8在审
发明人：何赟泽;赵友琳;何洪英;卢斌;王洪金;杨瑞珍 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种吸波涂层缺陷检测模型训练方法、缺陷检测方法及系统，对吸波涂层进行微波加热，并获取热图像序列，由于正常区域与含有缺陷区域的热图像不同，因此可提取正常区域和缺陷区域的特征信息，再根据特征信息对热图像序列中每个像素点的时间‑温度曲线进行缺陷标记，利用由时间‑温度曲线和缺陷标记构成的训练样本对缺陷检测模型进行训练，最后利用训练后的缺陷检测模型实现对吸波涂层的智能化检测，最大检测深度达0.3mm，径深比值最小为1.5，实现吸波涂层的像素级检测；采用谐振腔+微波加热技术保证了微波在谐振腔内保持均匀场强，在对试件或吸波涂层加热时，实现大面积均匀加热，提高了加热效率和加热效果。
涂层缺陷检测模型训练方法诊断系统

[发明专利]一种基于Bi-GRU-SA的家庭用电负荷分解方法及系统-CN202010636012.9在审
发明人：何洪英;罗滇生;黎灿兵;周斌;蒋宇翔;高思远;尹希浩;赵友琳 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Bi‑GRU‑SA的家庭用电负荷分解方法及系统，方法包括：采集用户的家庭用电功率数据和一段时间内单个设备功率数据；建立基于自注意力机制的双向门控递归神经网络的负荷分解模型；将所述家庭用电功率数据分为训练集数据和测试集数据；使用所述训练集对所述负荷分解模型进行训练；门控神经网络将能够很好地避免梯度爆炸和局部最优；双向机制可充分利用未来时刻的信息；自注意力机制使得重要特征得以突出；故本发明提出的家庭用电负荷分解方法能使得负荷分解的准确性大大提高。
一种基于 bi gru sa 家庭用电负荷分解方法系统