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公开(公告)号：CN118859841A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410897164.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 南通大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明提供了一种耦合多变量的非线性刀具磨损监测系统辨识方法，属于刀具磨损系统的辨识技术领域。解决了多变量系统参数量大导致的计算复杂度高和估计精度低的技术问题。其技术方案为：包括如下步骤：步骤1)构建出一个满足多变量Wiener非线性系统的刀具磨损模型，并获得参数向量和参数矩阵不一致情况下的Wiener非线性系统的刀具磨损辨识模型；步骤2)构建出一种基于部分耦合的改进粒子群辨识方法。本发明的有益效果为：本发明首先建立合适的刀具磨损系统模型，并引入部分耦合方法来提高改进粒子群的计算效率和估计精度，对满足多变量Wiener非线性系统的刀具磨损模型的未知参数进行准确估计。
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公开(公告)号：CN117474154B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311417755.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 南通大学 , 南京气象科技创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种闪电探测网布局优化方法，包括：采集研究区域内的各个探测站点的地形历史数据、气象历史数据和闪电活动历史数据，合并后得到数据集D；得到预处理后的数据集D'；基于神经网络模型构建闪电位置预测模型；基于目标函数，采用遗传算法不断迭代探测站点布局，直至满足停止准则，输出最优探测站点布局。本发明将地理、气象和闪电历史数据融合在一起，通过神经网络和强化学习方法，实现了对站点布局的优化和实时调整，从而提高了闪电预测的准确率。
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公开(公告)号：CN118470387A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410535310.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06T5/50 , G06V10/98
Abstract: 本发明公开了一种应用于医学影像分析的基于异构网络的加速分布式方差缩减优化方法，包括如下步骤：S1.初始化和数据预处理；S2.局部梯度估计与优化；S3.全局优化与图像重建；S4.迭代与收敛，重复S2和S3，直至算法收敛，输出最终的医学影像；S5.验证与评估，在不同类型的医学影像数据集上验证算法的效果，评估其在实际应用中的性能和稳定性，确保其符合医疗行业的标准和需求。本发明在处理庞大和复杂数据集时的高效性和准确性，极大地推动了医学诊断技术的进步。
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公开(公告)号：CN116840350B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202310534969.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及无损检测技术领域，尤其涉及一种管道环焊缝周向裂纹声发射监测的柔性阵列及制备方法，包括：借助扩展有限元法，研究管道环焊缝周向裂纹的声发射传播特性；建立管道环焊缝周向裂纹声发射阵列模型，分析阵列的波束方向图，确定压电陶瓷传感器的数量；设计2列的传感器拓扑方式，借助柔性印刷电路技术制造柔性阵列。柔性阵列包括柔性聚酰亚胺薄膜、印刷电路、SMA通信接口及8个压电陶瓷传感器。本发明首次提出了应用于管道环焊缝周向裂纹监测的传感阵列，阵列制造工艺简便易于与管道焊缝结构集成；每列4个压电陶瓷传感器的设计方式增强了阵列传感的指向性，提高了周向裂纹声发射的可采集性，2列的排布方式简化了声发射信号的分析难度。
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公开(公告)号：CN118130608A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410045063.2
申请日：2024-01-12
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及水下焊接检测技术领域，尤其涉及一种基于改进型深度卷积的水下结构焊缝在线检测方法，包括：S1、使用水听器传感器接收海洋水下结构焊接的声信号；S2、使用VMD算法对声信号进行去噪处理，从高阶IMF成分中提取微弱焊接声信号；S3、使用递归图对有效脉冲进行时空域转变，将一维信号从时域转到相空间域，提供更多潜在焊缝状态特征；S4、将递归图进一步生成梯度图，使用梯度图进行特征提取，提取图像X、Y和XY三个方向的特征；S5、使用VGG16深度卷积网络对图像样本进行分类，完成焊缝质量在线判定。本发明能够实现水下焊接焊缝质量在线检测，实时调整焊接质量，为水下焊接焊缝质量在线检测提供了一定思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114528939B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210155043.1
申请日：2022-02-21
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/2135 , G06F17/18 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于Kolmogorov‑Smirnov检验的微小故障检测方法，包括：对训练样本进行标准化预处理后，建立了一个PCA模型，获得负载矩阵P，之后，在线实时采集样本数据，利用离线过程建立的PCA模型，算出在线数据的主元空间，将训练数据和在线数据的主元空间进行K‑S检验，将得出K‑S检验统计量Dn的值与控制限比较，实现在线监控。本发明克服了传统PCA故障检测方法因微小故障幅值较小而对微小故障检测性能不佳的问题，对微小故障有较高的检测率。
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公开(公告)号：CN117892613A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311697657.3
申请日：2023-12-08
Applicant: 南通大学 , 中国科学院大气物理研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/2431 , G06N3/006 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多基地映射的NGO‑mcODM雷电预测方法，通过提取多基地采集站获取的预报因子信息，构成雷电信号高维特征集；并利用Laplacian‑Beltrami算子在黎曼空间中对多基地高维特征进行投影，获得雷电数据高维空间中的低维流形，从而降低多基地高维特征中的冗余性；然后，引入NGO算法对mcODM的超参数进行优化，提高mcODM雷暴预测模型的准确性；最后，利用mcODM雷暴预测模型对雷电进行预测。本发明的NGO‑mcODM雷电预测方法适用于多基地雷电观测站，能够提高雷暴预测的精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117763394A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311791798.1
申请日：2023-12-25
Applicant: 南通大学 , 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/24 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于辛几何‑mcODM的闪电电磁脉冲簇信号识别及分类方法，包括如下步骤：S1.闪电电磁脉冲簇信号的采集；S2.闪电电磁信号在辛几何空间中的投影；S3.闪电电磁脉冲簇信号分类；S4.输入需要分类的闪电电磁信号输入到辛几何‑mcODM中，利用步骤S3所建模型对雷电进行分类。本发明在信号处理与分类方法等方面都有了新的改进与创新，能够提高闪电电磁脉冲簇信号的分类精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111862071B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010741396.0
申请日：2020-07-29
Applicant: 南通大学 , 杭州博拉哲科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/40 , G06T5/30 , G16H50/20 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像测量腰1椎体CT值的方法，步骤1：对CT图像进行预处理，得到训练集；步骤2：对训练集进行图像块剪裁操作，得到数据集；步骤3：通过深度学习进行腰1椎体分割；步骤4：边缘检测精确定位腰1椎体；步骤5：孔洞填充；步骤6：寻找腰1椎体像素点；步骤7：累加腰1椎体像素点并换算CT值。本发明设计了一种腰1椎体CT值测算的方法，本方法基于先分割后计算的思路，较为准确的实现腰1椎体CT值的测算。
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公开(公告)号：CN117591952A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311741098.1
申请日：2023-12-15
Applicant: 南通大学 , 中国科学院大气物理研究所
IPC: G06F18/2413 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本申请涉及一种闪电微弱电场信号的类型识别方法。该方法包括：获取待识别的闪电电场信号序列进行离散傅里叶变换、平滑以及划分的最优阈值，并确定区间边界，根据所述区间边界构造滤波器，并确定经验小波函数和经验尺度函数，获得经验小波分结构的模式分量，基于陡度指标对模式分量进行合并，获得合并的模式分量，并分析合并的模式分量的频率均值、重心频率、频率均方根、频率标准差作为信号特征，将所述信号特征输入到训练好的分类模型中进行类型识别，确定所述闪电电场信号序列所属的信号类型，由此，尤其是闪电微弱电场信号的识别，不同类型的微弱的闪电电场信号的局部特征能够被充分提取，从而提高了微弱的闪电电场信号的类型识别的准确率。
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