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公开(公告)号：CN116340885B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310381615.2
申请日：2023-04-11
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于煤矿信息物理系统的多源异构数据融合方法，属于数据融合技术领域；解决了构建M‑CPS过程中，生产、设备、安全、环保等具有不同的结构、格式和语义的多源异构数据难以融合的问题；包括如下步骤：通过全局数据建模技术建立M‑CPS数据逻辑模型将各个子系统间数据进行统一建模；利用大数据技术收集来自M‑CPS不同业务子系统的数据，建立M‑CPS湖仓一体数据仓库对数据进行统一组织划分，并用于支持决策和数据分析；在M‑CPS数据湖与M‑CPS数据仓库之间，对数据经过M‑CPS数据实体映射，M‑CPS数据异常冲突处理与M‑CPS数据加载调度之后，再通过M‑CPS数据逻辑模型，将数据转化为M‑CPS多源数据事实表，实现数据语义级的抽象融合；本发明应用于煤矿信息物理系统中的数据融合。
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公开(公告)号：CN113850824A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111137800.4
申请日：2021-09-27
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度特征融合的遥感图像路网提取方法，通过获取高分辨率遥感图像道路数据集并分为训练集核测试集；搭建基于多尺度特征图融合的遥感道路分割网络；所述遥感图像道路语义分割网络由特征提取模块、上下文语义提取模块、多尺度特征融合模块、解码器组成，将输入的遥感图像输入特征提取模块，得到的图像高层语义特征图输入上下文语义特征图得到具有上下文语义特征图的融合特征图，将编码器同层次特征图、低层特征图、高层语义特征图送入多尺度特征融合模块为不同尺度解码器补充道路信息；模型收敛保存参数；将测试集数据输入模型，输出测试集图像路网结构；本发明适用于遥感图像路网提取。
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公开(公告)号：CN110568359B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910832555.5
申请日：2019-09-04
Applicant: 太原理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种锂电池剩余寿命预测方法，运用经验模态分解先对可放电容量进行多尺度分解，然后将分解后的信息使用不同的方法各自预测，最后将结果相加得到锂电池的可放电容量，进而得到锂电池的剩余使用寿命。通过本发明，能够有效的预测电池荷电状态及剩余使用寿命，有较好预测效率和预测精度，有效的判断其未来的工作能力，及时发现问题，避免不必要的麻烦和损失。
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公开(公告)号：CN113313180A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110623433.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于遥感图像语义分割方法技术领域。一种基于深度对抗学习的遥感图像语义分割方法，将遥感数据集划分为训练集和测试集，搭建遥感图像语义分割网络，将训练集遥感图像输入至步骤二中的遥感语义分割网络中，将遥感图像及其对应标签图组成真图像对，遥感图像及其对应生成器输出的预测标签图像组成假图像对，接着将真、假图像对输入判别器模块计算对抗损失函数，计算总损失函数，直到生成器模块达到精准语义分割，将经过预处理的测试集遥感图像输入到精准语义分割的生成器模块，输出遥感图像的精确分割结果。
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公开(公告)号：CN113160234A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110530385.2
申请日：2021-05-14
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明基于超分辨率和域自适应的无监督遥感图像语义分割方法，属于遥感图像语义分割方法技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于超分辨率和域自适应的无监督遥感图像语义分割方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：获取源域低分辨率遥感图像数据集和目标域高分辨率遥感图像数据集，将获取的目标域图像数据集按照设定的比例划分为训练图像和测试图像两部分；搭建遥感图像语义分割网络和超分辨率网络；对搭建好的超分辨率网络进行网络预训练与参数优化；训练遥感图像语义分割网络；将经过预处理的测试集数据输入到已经训练好的遥感图像语义分割网络中，输出遥感图像的精确分割结果；本发明应用于遥感图像处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113157700A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110451727.1
申请日：2021-04-26
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及区块链技术领域，提出了一种基于区块链技术的快速抽签/排序方法，包括以下步骤：S1、抽签/排序活动参与者在区块链的历史区块中任意选定一个抽签/排序区块；S2、活动主办方选定一个未来T2时刻才出块的区块作为初始抽签/排序区块；创建抽签/排序表，由初始区块开始，利用抽签/排序区块头中的随机数计算出索引值以及下一个计算索引值的区块，并根据各个区块的索引值计算抽签/排序号码，本发明适用于各类以数字号码为抽签/排序结果的情景，因而从技术上消除了抽签/排序作弊的可能性，而且只需获取一个新出区块中的随机数参数，就可以快速确定所有抽签/排序结果，排序方法简单快捷。
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公开(公告)号：CN112183593A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010976533.9
申请日：2020-09-16
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明一种基于DSSD算法的道路损伤检测方法，属于道路损伤检测技术领域，所要解决的技术问题为：提供一种基于DSSD算法的道路损伤检测方法，对重要路段的道路路面状况进行检测识别，及时准确的检测出道路路面损伤并进行修补；解决该技术问题采用的技术方案为：根据数据集构建Resnet‑101网络提取图像中特征的语义信息；然后经过卷积与反卷积模块，卷积模块中包括低层特征图，反卷积模块中包括高层特征图，两个卷积模块中的特征图经过融合，送入预测模块；最后将待识别的道路图像输入到训练好的DSSD模型中，判别该图像中道路损伤的类型和位置；本发明的模型有很高的召回率和精确度，尤其在小目标道路损伤方面的识别准确率更高。
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公开(公告)号：CN111914499A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010601566.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06F30/327 , G06F30/32
Abstract: 本发明一种基于中心概念的数字电路逻辑表达简化方法本方法，属于逻辑电路优化技术领域；目的在于以提高决策逻辑表达式化简的正确性和有效性；具体是通过将数据处理工具形式概念分析与数字逻辑电路优化应用相结合，对原数字逻辑电路真值表转化为决策形式背景进行生成概念的同时进行逻辑优化；本方法所生成中心概念的内涵能够直观体现出该逻辑电路真值表逻辑输入与逻辑输出之间的关系；相较于其他方法来说具有较高的识别率且能够对数字电路中的逻辑表达式实现有效化简。
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公开(公告)号：CN108037463B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201711345909.0
申请日：2017-12-15
Applicant: 太原理工大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明涉及锂离子电池，进一步涉及一种锂离子电池寿命预测方法。所述方法包括如下过程：对相同型号在役或退役电池运行数据进行收集，建立包括电池运行温度、电池放电倍率、电池内阻以及总使用寿命参数的数据库；建立电池寿命预测线性回归函数模型为：h(x)＝hθ(x)＝θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3将特定型号电池运行温度、电池放电倍率、电池内阻代入上述回归模型，得到了电池的总使用寿命。电池运行温度、放电倍率以及内阻是影响电池寿命的关键因素，引入电池运行温度、放电倍率以及内阻作为电池寿命的影响参量进行建模预测是有效的。
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