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公开(公告)号：CN109142167A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810671398.X
申请日：2018-06-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N15/02
CPC classification number: G01N15/02
Abstract: 本发明公开一种磨矿粒度的在线鲁棒正则软测量模型的建立方法，包括以下步骤：S1，在磨矿过程变量中，选取与磨矿粒度相关性最高的五个过程变量作为输入变量，对磨矿粒度进行建模估计；S2，初始化在线鲁棒正则随机向量功能链接网络结构与参数，并建立引入L2‑岭回归的正则化随机向量功能链接网络模型，计算样本初始残差；S3，在鲁棒建模初始学习阶段，根据样本的初始残差由基于IGG法的M估计的权函数计算出每一个样本参与建模时的权重大小，并更新网络模型的初始输出权重；S4，在在线估计与鲁棒建模在线学习阶段，利用网络模型，根据实时采集的磨矿过程数据在线估计当前时刻的磨矿粒度，并引入输出权重偏移约束，自适应更新随机向量功能链接网络参数。
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公开(公告)号：CN108258869A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810148658.5
申请日：2018-02-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种浸液式永磁同步电动机，适用于工矿企业中使用。转子铁芯外表面上均匀设有多个永磁体，转子铁芯）表面设有将永磁体和转子铁芯包裹住的转子屏蔽套，定子铁芯内表面上均匀设置有多个定子齿，定子齿上缠绕有绕组，定子铁芯内表面上设有定子屏蔽套，定子屏蔽套和转子屏蔽套之间设有水道；其中定子齿共有12个均匀分布在子铁芯内表面上，转子铁芯上设有10个永磁体贴片，包括5个N极和5个S极的永磁体贴片，N极和S极永磁体贴片交替布置在转子铁芯表面，12个定子齿和10个永磁体贴片以12‑10表贴式结构布置。其结构简单、机械强度高、散热性能好，可通过削弱3次及更高阶次磁动势谐波降低定子屏蔽套的损耗。
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公开(公告)号：CN107657257A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710692108.5
申请日：2017-08-14
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06K9/342 , G06K9/6256 , G06K9/629 , G06N3/0454 , G06N3/082
Abstract: 本发明的一种基于多通道卷积神经网络的语义图像分割方法，所提出的网络模型结构包含6个通道，通过对每个通道的输出进行“加和”实现浅层与深层特征的融合，相比于单通道网络，这种结构能够提高语义图像的分割性能。整个网络模型结构还通过结合多孔算法来增大感受野，使得捕捉到的全局信息更加丰富。在测试阶段利用全连接条件随机场对分割的结果进行优化，能够进一步提高语义图像的分割性能。
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公开(公告)号：CN106203472A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610483014.2
申请日：2016-06-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于混合属性直接属性预测模型的零样本图像分类方法。首先，对训练图像底层特征进行稀疏编码并利用编码得到的非语义属性来辅助语义属性；然后，将非语义属性与语义属性构成混合属性并将其作为直接属性预测模型的属性中间层，利用直接属性预测模型的思想进行混合属性分类器的训练；最后，根据预测的混合属性以及属性与类别之间的关系，进行测试样本类别标签的预测。本发明使得原本属性相似的类别更加容易被区分，从而提高零样本图像分类的识别率。
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公开(公告)号：CN105554344A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510881125.4
申请日：2015-12-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N1/32
CPC classification number: H04N1/32272
Abstract: 一种基于混合图元的多幅图像加密方法，属于信息加密领域。现存图像加密方法大多是以单幅图像为加密对象，难以适用于大批量图像加密的情形，且加密效率较低。区别于传统的图像加密方法，本发明以多幅图像为加密对象，通过将多幅图像分割为图元，对图元置乱得到混合图元，最后重组混合图元得到加密图像的思想，实现对多幅图像内容的保护。核心步骤：将k幅交互图像分割成图元集；利用混沌序列置乱图元，得到混合图元；对混合图元进行组合，得到k幅加密图像。实验结果表明：该方法易于实现，加密效果良好，加密效率和安全性高，可同时保护任意多幅图像内容的通信安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105450899A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510881049.7
申请日：2015-12-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N1/32
CPC classification number: H04N1/32272
Abstract: 一种基于分段线性混沌映射（Piecewise Linear Chaotic Map，PWLCM）的多幅图像加密方法，属于信息加密领域。现存图像加密方法大多是以单幅图像为加密对象，难以适用于大批量图像加密的情形，且加密效率较低。区别于传统的图像加密方法，本发明以多幅图像为加密对象，通过将多幅图像转化为单幅大图像，加密单幅大图像，再将其转化为多幅加密图像的思想，实现对多幅图像内容的保护。核心步骤：将k幅交互图像组合成一幅大图像；利用PWLCM混沌对大图像进行加密，得到一幅加密大图像；将其分割成k幅加密图像，并用PWLCM混沌产生的混沌序列对其依次命名。实验结果表明：该方法易于实现，加密效果良好，加密效率和安全性高，可同时保护任意多幅图像内容的通信安全。
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公开(公告)号：CN103714272A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310619063.0
申请日：2013-11-27
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06F21/123 , H04L9/3234
Abstract: 本发明公开了一种加密锁盒子，该加密锁盒子上开有网线接口和电源接口，加密锁盒子的内部设有许可授权模块和网络模块；许可授权模块包括算法引擎模块、许可管理模块和许可存储区；许可管理模块用于存储每个用户的会话信息；许可存储区用于存储许可信息和开发商相应的密钥；网络接口与网络模块连接，网络模块与许可授权模块连接。本发明的配置简单，使用时只需要与局域网内部的任何一根网线连接，就能够实现保护软件、授权许可的目的，即插即用，使用方便；无需单独的服务程序和服务器来管理，即无需再占用一台电脑来安装特定的服务程序；具有极高的安全性，黑客无法通过破解服务程序来破解软件。
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公开(公告)号：CN119360243B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411395067.X
申请日：2024-10-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于场景语言感知引导的多模态无人机目标检测框架。首先，将视觉‑语言预训练模型嵌入多模态目标检测框架中，提出了场景语言感知模块，利用视觉‑语言预训练模型为模型提供场景智能感知和理解能力。其次，通过条件参数生成模块根据当前场景和目标特征动态生成融合参数，通过为不同目标定制个性化的融合模式提升模型对场景变化的适应能力。最后，设计了多模态动态解码器，建立了动态对称融合机制，通过动态挖掘多模态数据间的复杂互补关联实现多模态特征融合，并根据当前场景实时调整不同模态的重要性，将DETR的解码机制从单模态扩展到多模态，为多模态无人机目标检测提供了无需先验框的新范式。
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公开(公告)号：CN119004020B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411036867.2
申请日：2024-07-31
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/2134 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多分解核熵学习的非高斯工业过程故障诊断方法，包括：利用信息熵将非高斯工业数据中的过程数据投影到高维空间中，得到高维空间的过程数据矩阵G；从过程数据矩阵G分离出冗余信息矩阵GR；利用奇异值分解技术对冗余信息矩阵GR的负载矩阵进行分解，获得投影矩阵；利用所述投影矩阵从冗余信息矩阵GR中分解出对故障不敏感部分GN，从过程数据矩阵G中去除对故障不敏感部分GN，得到过程数据矩阵GY1，构建数据模型；构建故障检测策略；合并检测指标，构建新的故障诊断指标。本发明方法通过两次分解，最大程度对过程数据进行划分，可以极大程度减少故障误报率，该方法对于非高斯工业过程中的故障，能够还原数据的原始信息，可以更准确地确定故障变量。
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公开(公告)号：CN119005289B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411024892.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于近端对抗约束策略搜索的离线强化学习方法。首先通过训练的高级行为策略提供服从静态离线数据集分布但优于静态离线数据集内动作的样本外高级行为动作，作为策略约束的参考动作，提高策略约束效率；然后在静态离线数据集内动作和高级行为动作处对约束策略搜索目标进行泰勒展开近似，构建学习策略在两个足够小动作近端的对抗补偿式点‑邻域样本高效搜索，允许学习策略主动选择有限偏离静态离线数据集的分布外动作。本发明通过提供可靠的参考动作和低方差的梯度估计，可以有效选择分布外动作，突破点‑点策略约束禁止选择分布外动作的决策性能限制，缩小学习策略与最优策略的性能差异。
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