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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：CN106648054B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610876958.6
申请日：2016-10-08
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于RealSense的陪伴机器人的多模式交互方法，包括三大功能模块和六种工作模式，多模式交互方法具体包括如下步骤：步骤1、初次使用时，设置机器人系统默认的操作性模式和默认的非操作性模式，对于每个功能模块，操作性模式和非操作性模式不同，操作性模式输入的优先权高于非操作性模式输入；步骤2、机器人系统启动后通过操作性模式选择并进入一个功能模块；步骤3、在各功能模块中根据设置的操作性模式和非操作性模式，利用RealSense传感器进行识别并进行对应的分析和处理。采用手势、人脸及语音的多模式交互方法，方便用户与机器人交互。
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公开(公告)号：CN106840745B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201710168265.6
申请日：2017-03-21
Abstract: 本发明涉及一种自动采集动物毛发的自动化装置及工作方法，本自动化装置，包括：尼龙粘扣带，前后设置的从动轮盘、主动轮盘，其中尼龙粘扣带的粘贴面向外；当动物按照一定方向刮擦外露段尼龙粘扣带时，从动轮盘上的尼龙粘扣带向主动轮盘收卷，以收集动物毛发；本发明采用发条与前后工位轮盘收卷机构组合，无需电源供电，因而适宜在野生动物保护区应用；采用前后工位轮盘收卷机构，方便收纳采集到的样本，并可有效避免样本污染；借助动物行进过程中刮擦通道侧边的盘带，自然获取动物毛发。因而，不会惊扰动物；(本自动化装置采用发条而不用电机，故装置工作时的噪声很小，不会影响动物行为。
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Patent Agency Ranking
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：CN109410917A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811123791.1
申请日：2018-09-26
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型胶囊网络的语音数据分类方法，首先在训练阶段，构造胶囊网络的编码器，对初始语音音素数据进行编码得到初级胶囊；构造胶囊网络的动态路由结构，将初级胶囊中的信息传递给高级胶囊；以每个高级胶囊的长度的softmax激活值表征初始语音音素数据属于对应类别的概率；然后构造胶囊网络的解码器，将真实音素符号对应的高级胶囊进行解码重构；基于总损失函数对胶囊网络的参数进行优化；在测试阶段，将初始语音音素数据输入胶囊网络的编码器中，判断待测试数据的所属类别。本发明实现对语音音素的时序信号所对应的音速符号的精准识别，解决按照理论知识直接提取的特征准确度低、语音数据分类效果差以及过拟合的技术问题。
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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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公开(公告)号：CN108206024A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201711474721.6
申请日：2017-12-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于变分高斯回归过程的语音数据处理方法，基于变分高斯回归过程模型进行语音数据处理，所述变分高斯回归过程模型在VFE近似基础上，对对数似然函数进行变换，使得求出的最终下限变大，求出活动点集的自由变分高斯分布，自由变分高斯分布为映射近似中所需要的选取点的后验分布，按映射近似的方法来对语音数据进行处理。本发明提高计算的效率，对于最后求出的下限最大值中的部分项作出近似，在尽量减小相似性的损失的同时，使得计算效率能够大大提升。
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公开(公告)号：CN107184207A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710334799.1
申请日：2017-05-12
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明涉及一种癫痫EEG自动检测的通道优化方法，本通道优化方法包括：生成空域滤波器，且通过空域滤波器对电极产生的数据通道进行优化；本发明通过选取少量的有效信号采集通道，并获取各个通道对应的空域滤波器，一旦确定所选通道，后续则只需要利用数量较少的有效通道上的EEG信号完成分类任务。
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