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公开(公告)号:CN113591954A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110818499.7
申请日:2021-07-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种工业系统中缺失的时序数据的填充方法,包括步骤一:数据预处理;步骤二:针对缺失的多元时序数据,以边界平衡生成对抗网络BEGAN模型为基础,构建生成对抗网络模型BiGRU‑BEGAN;步骤三:训练BiGRU‑BEGAN网络模型;步骤四:用训练好的BiGRU‑BEGAN模型生成完整的人工数据并填充原始缺失数据。本发明通过生成对抗网络与双向循环神经网络结合的模型,最大化利用真实存在的数据信息,生成符合原始缺失数据特征分布规律的完整人工数据,再将缺失数据填充完整。利用填充好的完整数据进行后续的故障分类任务,增加缺失数据的分类准确率。
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公开(公告)号:CN104062635B
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201410317419.X
申请日:2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于海杂波图像下海浪参数分析技术领域,具体涉及一种海杂波图像下基于最小区间思想的海浪主波周期反演方法。本发明包括:基于雷达采集32幅空间域的连续海杂波图像,选取分析区域构成子图像序列;对子图像序列进行3维傅里叶变换得到三维图像谱;根据色散关系构造带通滤波器,滤除三维波数频率图像谱中的非海浪信号,并积分获得二维海浪图像谱;利用调制传递函数,计算二维海浪波数谱:计算二维频率方向谱和一维频率谱;计算包含海浪一维频率谱总体能量的80%的最小频率估计区间;计算主波频率;计算主波周期。发明克服了现有主波周期反演算法当海浪一维频率谱为非单峰、不平滑时对频率区间估计不准确的不足。
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公开(公告)号:CN103617370B
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201310664406.5
申请日:2013-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于动态载荷识别领域,具体涉及一种基于二阶系统解耦的动载荷时域识别方法。本发明包括:解算机械系统参数矩阵;对原机械系统线性化,对原机械系统的块阵对角化:解算机械系统的非耦合形式;检测系统实时响应与载荷的关系;根据机械系统的实测响应信号,输出实际载荷,实测响应信号获取载荷。本发明提出了一种基于二阶系统解耦的动载荷时域识别方法,与现有的时域识别方法相比,此方法打破了时域识别方法在理论上只适用于比例阻尼的局限性,适用范围更加广泛。
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公开(公告)号:CN102621531A
公开(公告)日:2012-08-01
申请号:CN201210105517.8
申请日:2012-04-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于X波段雷达图像的降雨干扰抑制方法,属于遥感技术领域。所述的方法引入质量控制,确定存在问题的图像;接着引入三维表面参数来描述雷达回波图像的三维特性;然后结合信噪比及三维表面参数确定图像产生问题的原因,并确定降雨图像;最后利用频域滤波的方式处理被降雨影响较轻的图像。与现有降雨干扰抑制算法相比,本发明减少了需要进行识别判断的数据量,提高算法运行速度;比二维参数能提供更多的信息,描述更接近于真实表面,且能够给出所研究表面的直观图像以及与表面形态有关的足够信息;能更准确的确定雷达回波图像中受降雨影响的数据,以及影响的程度;能更准确地识别降雨资料;提高了海浪参数的反演精度。
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公开(公告)号:CN113591954B
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202110818499.7
申请日:2021-07-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种工业系统中缺失的时序数据的填充方法,包括步骤一:数据预处理;步骤二:针对缺失的多元时序数据,以边界平衡生成对抗网络BEGAN模型为基础,构建生成对抗网络模型BiGRU‑BEGAN;步骤三:训练BiGRU‑BEGAN网络模型;步骤四:用训练好的BiGRU‑BEGAN模型生成完整的人工数据并填充原始缺失数据。本发明通过生成对抗网络与双向循环神经网络结合的模型,最大化利用真实存在的数据信息,生成符合原始缺失数据特征分布规律的完整人工数据,再将缺失数据填充完整。利用填充好的完整数据进行后续的故障分类任务,增加缺失数据的分类准确率。
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公开(公告)号:CN116245918A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202310236688.2
申请日:2023-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/277 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法,步骤一:获取气泡流数据;步骤二:训练YOLOv5检测算法模型;步骤三:训练DeepSort跟踪算法模型;步骤四:获得跟踪轨迹;基于YOLOv5算法训练所得检测模型,结合DeepSort算法训练所得跟踪模型,对气泡流数据进行跟踪,得到跟踪轨迹;步骤五:利用相似度指标,提升算法性能;本发明对液体中的运动气泡,运用基于目标检测算法的多目标跟踪算法,考虑目标外观及运动信息,实现对形状可能发生改变的气泡进行持续跟踪。此外,以轨迹相似度作为检验指标,优化多目标跟踪算法,得到一个跟踪性能更好的算法模型,为后续研究提供具有可靠性的轨迹数据。
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公开(公告)号:CN116245047A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202310236628.0
申请日:2023-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的模拟气泡流方法,步骤一:对多气泡图像预处理,步骤二:提取多气泡图像中气泡的轮廓信息,步骤三:制作单个气泡图像训练数据集,步骤四:训练生成对抗网络,得到包含丰富形状的气泡的数据库;步骤五:基于随机游走算法设计气泡的流动路线,得到模拟多气泡图像;步骤六:生成气泡流;本发明提出了一种模拟气液两相流的技术;一方面,可以扩充算法的训练数据集,减少通过实验过程获取训练数据的时间消耗,高效地解决训练数据不足的问题;另一方面,模拟气泡流具有较丰富的多样性,利用其训练算法,可以提高算法的性能和通用性,增强算法的跟踪能力,从而在实际跟踪过程中得到具有可靠性的气泡轨迹信息。
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公开(公告)号:CN115982141A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211542378.5
申请日:2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/9537 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种针对时序数据预测的特征优化方法,步骤1、获取待预测时序数据集;步骤2、使用相关性分析方法对时序数据集特征参数进行相关性计算,计算数据集各特征参数之间的相关系数;步骤3、根据步骤2得到其他特征参数与预测目标特征参数的相关系数,根据不同相关系数阈值选择得到若干特征参数子集;步骤4、将特征参数子集分别输入预先训练好的长短期记忆网络模型,输出预测目标特征参数as的预测值,根据各个特征参数子集对应预测值与真实值的误差得到预测目标特征参数as对应的最优特征子集,长短期记忆网络模型由训练时序数据集对应特征参数子集训练得到的;本发明对高维数据输入进行优化,剔除对预测无效的特征,建立最优特征子集。
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公开(公告)号:CN112328588A
公开(公告)日:2021-02-05
申请号:CN202011352099.3
申请日:2020-11-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/215 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种工业故障诊断非平衡时序数据扩充方法,步骤一:准备训练数据集;步骤二:构建GRU‑BEGAN的网络结构;步骤三:训练构建的GRU‑BEGAN网络模型;步骤四:根据训练好的GRU‑BEGAN生成对抗网络模型去生成小样本类型的人工数据,训练完成后的模型输入简单随机变量z|t,生成符合时间t的时序数据,将生成的数据集扩充至原始数据的小样本类型中,根据扩充后的数据集建立1D/2D‑CNN故障诊断模型。本发明在模型结构和损失函数上的改进使得模型收敛更快、数据质量更高,利用端到端的GRU‑BEGAN模型去训练故障数据中小样本时序数据集,得到生成的人工数据去增强原始数据集,提高故障诊断模型精确度。
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公开(公告)号:CN104062635A
公开(公告)日:2014-09-24
申请号:CN201410317419.X
申请日:2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/415
Abstract: 本发明属于海杂波图像下海浪参数分析技术领域,具体涉及一种海杂波图像下基于最小区间思想的海浪主波周期反演方法。本发明包括:基于雷达采集32幅空间域的连续海杂波图像,选取分析区域构成子图像序列;对子图像序列进行3维傅里叶变换得到三维图像谱;根据色散关系构造带通滤波器,滤除三维波数频率图像谱中的非海浪信号,并积分获得二维海浪图像谱;利用调制传递函数,计算二维海浪波数谱:计算二维频率方向谱和一维频率谱;计算包含海浪一维频率谱总体能量的80%的最小频率估计区间;计算主波频率;计算主波周期。发明克服了现有主波周期反演算法当海浪一维频率谱为非单峰、不平滑时对频率区间估计不准确的不足。
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