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公开(公告)号：CN111736802B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010552159.X
申请日：2020-06-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明属于近似计算技术领域，具体涉及一种基于操作数裁剪的乘法器设计装置，包括乘法输入项截取模块，位乘积模块和部分积累加模块，本发明通过截取操作来确定简化的乘法输入项，并在截取操作之前引入近似标志位判断是否进行截取操作，在截取操作后对简化的乘法输入项中的高位进行更新，使部分积累加过程更加简单，减少了部分积累加时所需的面积开销和时间延迟，降低了乘法运算的能耗，同时保证了乘法结果的计算精度。
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公开(公告)号：CN113425243A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110285621.9
申请日：2021-03-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: A61B3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法，包括以下步骤：S1、根据现有数据，确定立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长；S2、确定立体视锐度区间和最小步长，计算随机点立体图应具有的视差，再将视差人眼感知到的深度）转换成图像平移的距离，最后生成具有此视差的随机点立体图；S3、采用时分3D显示技术和自适应阶梯方法，设计立体视觉测试方案；S4、基于S3设计的立体视觉测试方案进行测试，根据测试者对相应立体视锐度等级立体图像的反馈来度量测试者的立体视觉。本发明能够快速，准确地测量人体的立体视觉，同时扩大了立体视觉的可测量范围、以及准确性，可用于检测测试者在一段时间的立体视觉变化。
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公开(公告)号：CN111523576A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010285215.8
申请日：2020-04-13
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种适用于电子质量检测的密度峰值聚类离群点检测方法，包括获取待检测离群点的所有数据点的多维特性检测数据集合；对于各数据点，分别计算局部密度值，以及该数据点到局部密度更高的最近数据点的距离值；根据各数据点局部密度值和距离值的大小，确定多个聚类中心，进而划分类簇；然后对于各数据点，基于局部密度值和距离值计算离群度；再根据所有数据点的离群度，利用箱型法确定属于边界区域的数据点集合；最后将边界区域中的数据点及其在各类簇中的子数据点作为离群数据点。本发明可充分利用聚类算法中离群点分布特点，量化出具体的特征数值，便于采用箱型法来检测出电离层中的差电子。算法易实现，效率和准确度皆较高。
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公开(公告)号：CN111444726A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010228609.X
申请日：2020-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种语义信息提取方法和装置，属于自然语言处理技术领域，方法包括：获取待识别的语料数据；对获取到的语料数据进行预处理，预处理包括将语料数据转换为词向量和/或字向量；将向量转换后的语料信息输入至预先训练的语义信息提取模型，得到命名实体识别结果；所述语义信息提取模型包括双向长短时记忆网络和CRF层网络，其训练样本为已标注字符标签和实体标签的语料数据的向量形式；双向长短时记忆网络的输出为待识别语句中各词中字符映射到标签的概率矩阵，CRF层网络根据双向长短时记忆网络的输出，确定待识别语句的标签序列并输出。本发明通过将格子结构的长短时记忆网络改进为双向，使其能够更好的获知文章中一个句子前后文的信息，从而更准确地判断这个句子的语义。
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公开(公告)号：CN111428863A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010206964.7
申请日：2020-03-23
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于近似乘法器的低功耗卷积运算电路，包括卷积操作模块，近似卷积计算方式生成模块，近似乘法器模块以及近似加法器模块；卷积操作模块包括输入向量矩阵，卷积核矩阵，近似卷积计算方式以及输出近似向量矩阵；近似卷积计算方式生成模块的输入包括精确计算方式、近似乘法运算；近似乘法器模块的输入包括两个乘数A、B以及乘法近似程度DM，近似加法器模块的输入包括待累加部分积矩阵、加法近似程度DA；本发明通过设计高精度的近似乘法器和近似加法器，生成高精度的近似卷积计算方式。用近似卷积计算方式替换原有卷积操作中的计算方式，可以在满足卷积操作输出精度要求的前提下，有效地减少计算开销，实现低功耗的卷积操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110782449A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911050944.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了基于迁移学习和可变形CNN的陶瓷釉面缺陷检测方法，S1，构建陶瓷釉面图像样本数据集，S2，通过迁移学习与可变卷积的方法，构建改进的CNN，对陶瓷釉面图像样本数据进行特征提取，S3，使用随机森林算法对特征数据进行分类。本发明在陶瓷釉面图像样本数据集的基础上，通过可变卷积算法进一步提取了陶瓷釉面图像的特征，并通过随机森林算法提高了分类识别的准确度。该发明有助于方便工厂检测出生产中不合格的陶瓷釉面，提高企业生产效率，降低企业生产成本。
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公开(公告)号：CN110765277A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911005071.X
申请日：2019-10-22
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G05B23/02 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的移动端的在线设备故障诊断平台。包括如下步骤：S1，建立数控机床信息抽取模块；S2，建立数据清洗与知识图谱模块；S3，建立问答延伸模块；S4，建立后台管理模块。本发明会把用户最终采纳的答案作为新的节点纳入知识图谱的关系中，并在机床故障分词词典和问题模板中增添新的记录，使得此系统越用越智能，提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN110415238A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910700273.X
申请日：2019-07-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于反向瓶颈结构深度卷积网络的膜片瑕点检测方法，通过使用基于反向瓶颈结构深度卷积网络，实现了对膜片中瑕疵点的检测与标定。该方法包括图像采集、图像分割、数据标注、网络训练、瑕点检测以及图像拼接等部分。本发明提供的方法充分利用了深度卷积网络对于图像特征提取的有效性，且反向瓶颈结构能够在检测精度得到保证的情况下极大地减少参数的数量，从而实现快速准确地检测出膜片中瑕疵点的目的。
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公开(公告)号：CN109583563A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811250635.1
申请日：2018-10-25
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊网络的变分期望最大化路由算法，把低级胶囊的pose矩阵视为GMM的数据点、高级胶囊的pose矩阵视为高斯分布，由VBEM路由算法将数据点聚类为一个个高斯分布并计算其分布参数，即在运行时将低级胶囊分组形成一个高级别的胶囊，然后根据高斯分布参数更新计算激活值a。本发明在胶囊网络中使用VBEM算法，与EM算法相比，这种方法几乎不需要额外的计算量，并且它解决了最大似然方法中的计算难题，基于变分推断对每个分解因子进行最优化来完成整体的最优化过程，既可以得到近似解，又可以避免当高斯分量“退化”到一个具体的数据点时产生的奇异性，也使得隐变量类别数k可以自动在算法中确定，并且在k较大的时候也避免了过拟合。
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公开(公告)号：CN106097817B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610450044.3
申请日：2016-06-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种三轴风摆运动控制的实验教学装置，包括三轴风摆和上位机，所述三轴风摆包括支架，所述支架上设置有电源、控制装置和驱动装置，所述支架悬臂的自由端通过万向节与摆杆相连，所述摆杆与托架相连，所述托架上设置有角度传感器和三轴电机，所述三轴电机上安装有正反桨；所述控制装置与上位机通讯连接，所述上位机通过多种交互模式控制三轴风摆的运动或调节其状态。因此，本发明提供了一种三轴风摆运动控制的实验教学平台及其使用方法，该平台涉及了运动检测、控制算法、机器学习等多方面的训练，适合自动化、计算机、电子信息技术等多专业学生进行实践训练。
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