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公开(公告)号：CN113762370A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111001978.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明使用一种结合高斯随机场的预筛选策略，加速深度神经网络集合的生成，公开了一种结合高斯随机场的深度网络集合生成方法。步骤一：使用预处理后的神经网络训练高斯随机场模型；步骤二：神经网络集合初始化，生成准确率较高的网络集合；步骤三：结合高斯随机场模型，优化神经网络集合；步骤四：对网络集合进行压缩。本发明通过高斯随机场模型预测神经网络的适应度，结合预筛选策略减少计算次数，更快速地得到神经网络集合，提升模型性能。
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公开(公告)号：CN112502955B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202011370841.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种三缸单作用隔膜泵安全启动方法，属于隔膜泵启动控制技术领域；包括：收集尾矿输送过程中隔膜泵相关数据，对数据进行分析处理；处理后的数据建立样本库；通过最小二乘法拟合出隔膜泵速度设定值与隔膜泵出口管道压力之间的函数关系；建立隔膜泵启动压力曲线模型；获取隔膜泵启动目标管道压力值、启动时间，得到隔膜泵启动速度设定值曲线；根据得到的隔膜泵启动速度设定值曲线，计算启动过程中每次更改设定值所需要的时间间隔；建立隔膜泵速度设定值与报警阈值的关系式并制定报警规则。本发明方法实现了隔膜泵的安全平稳启动，能够为操作人员调整隔膜泵速度设定值提供参考，减少了仅依靠人工经验带来的弊端。
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公开(公告)号：CN113506603A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110635922.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于桡屈动静态特征的腕关节康复训练效果评估方法，该方法由深度摄像头采集患者在康复过程中的骨骼点信息，接着对采集的骨骼点信息数据进行预处理后，分别计算桡屈的静态特征集合和动态特征集合，根据静态特征集合和预设的康复动作的静态特征集合计算桡屈动作完成度；然后将患者所完成的康复动作的静态特征、动态特征以及动作完成度，上传到服务器中，由服务器根据训练结果评估患者的完成速度、动作流畅性以及动作的难易程度，结合桡屈动作完成度为患者打分。本发明消除因不同患者患肢体型差异对评价准确性的影响，基于桡屈动静态特征，结合医学量表—FMA量表，科学准确的对患者的腕关节康复训练效果和康复程度的定量化评价。
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公开(公告)号：CN113148187A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010012612.8
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: B64D25/04 , B64D25/115 , B64D25/18 , B64D25/00
Abstract: 本发明属于一种新型空难逃生座椅，包括座椅，所述座椅上设置有球形保护结构，本发明提出的逃生球发生装置是通过传感器的控制来自动实现的，因此飞机正常飞行时逃生球装置并不会自己启动，无需增加乘客与乘客之间的距离，空间利用率没有减小，本发明提出的逃生球发生装置可形成一个双层巨大保护球，既能形成密闭空间，又可起到保护和缓冲的作用，座椅的底部并非是空心状态，而是供氧装置，提高了空间利用率，也减少了本座椅的设计复杂度，降落伞发生装置也是由传感器控制或手动释放的，当到达一定高度时即可自动启动降落伞。
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公开(公告)号：CN110149237B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910510953.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种Hadoop平台计算节点负载预测方法，包括：基于滑动窗口二次检测算法的数据预处理方法；基于ARIMA算法的节点负载线性预测方法；基于RNN算法的节点负载非线性残差预测方法；将ARIMA算法与RNN算法预测出来的结果进行线性相加作为最终的预测结果；本发明通过对各个结算节点历史数据的分析，可以提取有价值的信息，进而合理预测下一时间段内的计算节点的负载，精确预测计算节点的负载可以为资源管理器合理地给AppMaster分配资源提供依据，进而缓解高负载节点的压力，提升低负载节点的计算资源利用率，提高Hadoop集群的可靠性和性能。本发明通过ARIMA和RNN模型组合，更加精确的对负载进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112801992A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110150039.1
申请日：2021-02-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明结合了3D卷积神经网络和残差网络的优点，针对肺结节检测的现状，公开了基于3D残差网络的肺结节图像分类方法。步骤1：肺部CT图像数据预处理；步骤2：运用数据集训练3D残差网络；步骤3：通过训练好的3D残差网络进行肺结节识别与分类。本发明充分利用了肺部CT图像的空间特征，利用残差网络可以加深网络深度获得更好的分类性能，准确率高，操作简单，提升工作效率。
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公开(公告)号：CN112685139A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110030466.6
申请日：2021-01-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于K8S和Kubeedge的云边深度学习模型管理系统及模型训练方法。所述系统包括云端服务器、边缘智能设备和云边通信模块，首先在云端服务器上创建深度学习任务，根据用户配置参数构建深度学习模型并进行预训练，如果需要云边协同训练时，通过云边通信模块将边缘侧深度学习任务以及预训练模型传输给边缘智能设备，利用采集的样本数据对预训练模型再次进行训练，并将训练后的模型上传回云端服务器，通过云端服务器进行模型参数的融合，生成云边协同训练后的模型，本发明借助边缘智能设备采集的应用场景的样本数据训练深度模型，让云端服务器的模型掌握不同应用场景的环境差异和需求，从而解决样本不足和应用环境间差异的问题。
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公开(公告)号：CN112668495A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011619964.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全时空卷积模块的暴力视频检测算法，基于全时空卷积模块的暴力视频检测算法实现了时序特征在局部空间和全时序的特征融合，能够有效地提取了暴力视频的局部空间和全时序特征，有效提高了检测的准确度和模型的泛化能力，该方法相比于以往的2DCNN+LSTM和基于3DCNN的相关算法在暴力视频检测领域具有更大的优势。本发明中的全时空卷积模块可以被应用在其他的网络架构中，充分利用其时间空间的特征融合能力来达到更好的视频行为分类效果。
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公开(公告)号：CN112502955A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011370841.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种三缸单作用隔膜泵安全启动方法，属于隔膜泵启动控制技术领域；包括：收集尾矿输送过程中隔膜泵相关数据，对数据进行分析处理；处理后的数据建立样本库；通过最小二乘法拟合出隔膜泵速度设定值与隔膜泵出口管道压力之间的函数关系；建立隔膜泵启动压力曲线模型；获取隔膜泵启动目标管道压力值、启动时间，得到隔膜泵启动速度设定值曲线；根据得到的隔膜泵启动速度设定值曲线，计算启动过程中每次更改设定值所需要的时间间隔；建立隔膜泵速度设定值与报警阈值的关系式并制定报警规则。本发明方法实现了隔膜泵的安全平稳启动，能够为操作人员调整隔膜泵速度设定值提供参考，减少了仅依靠人工经验带来的弊端。
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公开(公告)号：CN109276945B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201811242090.X
申请日：2018-10-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种浓密脱水过程入料异常工况的自愈控制方法，流程包括：对第一层优化模型进行描述，包括：将压力最大值最小化及将浓度最小值最大化；对第二层优化模型进行描述，在安全极限内，使生产能耗成本达到最低；对第三层优化模型进行描述，放宽经济指标，以满足现场操作人员的习惯；本发明针对某金矿厂选矿车间入料异常工况进行了自愈控制方法的研究，可实现当现场浓密脱水工序出现异常工况时，仍可以继续对后续生产过程进行操作指导，求解出更精准、合理的放矿时间，以协助操作员进行控制，保证浓密脱水过程安全、稳定运行，提高综合经济效益，同时减少压滤机的故障率。
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