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公开(公告)号：CN118551977A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410653150.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京理工大学唐山研究院 , 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及生产调度领域，具体为一种考虑多技能工人分配与运输时间的分布式装配车间调度方法，建立以班组最大完工时间最小化为目标，构建了考虑多技能工人分配的分布式混合流水装配车间调度模型，并设计了一种双层染色体编码与解码方法。其次，提出了一种增强精英保留的混合遗传鲸鱼优化算法，并采用了一种混合启发式初始化策略提高初始种群的质量。
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公开(公告)号：CN118551804A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410547833.3
申请日：2024-05-06
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06V10/771 , G06F18/2113 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种基于多维特征的滤波器自动化剪枝方法，包括：基于目标网络模型卷积核的热度值计算卷积核之间的相似度，并进行跨层信息融合，得到过滤器的重要性排序；基于过滤器的重要性排序，采用强化学习方法生成分层剪枝向量，并映射到目标网络模型中进行迭代剪枝，得到剪枝后的多个子网络结构，所述剪枝包括硬剪枝和软剪枝；采用基于BN层参数更新的评估方法对所述多个子网络结构进行性能评估，根据评估结果筛选出最优子网络结构；对所述最优子网络结构进行微调，得到剪枝后的目标网络模型。本发明无须人工干预，能够进行跨层信息融合，实现对滤波器重要性的准确评估，对模型压缩的同时保留更多的特征信息，确保压缩后模型的性能。
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公开(公告)号：CN118521083A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410594360.2
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京理工大学唐山研究院 , 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及生产调度技术领域，具体为一种考虑人员分配的复杂产品数字孪生装配车间动态调度方法，建立考虑人员分配的混合流水车间动态调度问题整数规划模型，实现对物理车间动态事件的实时监控，建立人员和任务动态参数模型，必要时触发重调度，相应调整任务处理顺序和团队组成。提出了一种改进的多目标进化算法(IMOEA)，以最大完成时间作为生产效率指标，以重调度前后的时间偏差作为生产稳定性指标。设计三个新的种群初始化规则，并确定了这些规则的最佳参数组合，此外提出了一种改进的局部搜索策略。通过试验比对，验证了所提算法的优越性，IGD值分别改进39.01％和49.90％，HV指标值分别改进13.11％和30.57％。最后通过车间数字孪生系统的构建验证了调度策略的有效性。
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公开(公告)号：CN118501874A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410399523.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01S13/90 , G01S7/41 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于SEGLCT时频分析的ISAR成像方法，包括：对雷达接收的回波信号进行脉冲压缩和平动补偿，将同一散射点的能量集中到相同的距离单元；初始化距离单元编号，并采用同步提取广义线性Chirplet变换方法对所述距离单元进行时频分析，获取对应的时频图像；更新距离单元编号，逐次对每个距离单元进行时频分析，直至遍历所有距离单元；基于距离‑时间顺序对所有的时频分析结果进行排序，得到目标在不同时刻的ISAR成像序列组合；沿时间维度取切片，获取对应时刻的ISAR图像。本发明能够有效提高ISAR图像的分辨率和聚焦度，且在低信噪比下具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118497238A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410463389.7
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学唐山研究院
IPC: C12N15/70 , C12N15/65 , C40B50/06 , C40B40/06 , C40B30/06 , C12N15/113 , C12N15/10 , G01N21/64 , C12R1/19
Abstract: 本发明提供了一种高通量筛选sgRNA骨架(sgRNAscaffold)活性突变体序列的系统和方法，属于生物工程技术领域。所述体系包含Cas蛋白表达载体和sgRNA骨架突变体筛选载体；所述Cas蛋白表达载体上包含以下表达元件：Cas蛋白编码基因、质粒复制子、以及第一抗性筛选标签表达盒；所述sgRNA骨架突变体筛选载体包含以下表达元件：复制子、第二抗性筛选标签表达盒、第三筛选标记表达盒、用于表达sgRNA骨架序列的启动子和终止子。所述系统和方法可以应用于CRISPR基因编辑系统sgRNA骨架元件的筛选，利用本方法，能够得到序列多样的sgRNA骨架，进而应用于多靶点基因编辑、多基因转录调控、菌株库构建等领域，拓展CRISPR基因编辑系统的应用领域和编辑效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118492334A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410963012.8
申请日：2024-07-18
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学唐山研究院
Abstract: 本发明公开了一种实现负压辅助补缩调控铸锭缺陷的装置和方法，该装置在真空悬浮熔炼室下方增设负压补缩室，同时还设置有与负压补缩室连接的负压补缩用真空机械泵，坩埚支座组件将水冷铜坩埚支撑固定于真空悬浮熔炼室内底部，水冷铜坩埚包括坩埚壁和坩埚塞，坩埚塞连接在坩埚壁底部，坩埚壁外环绕有双层感应线圈，坩埚塞的中心孔将熔炼合金铸锭的底部中心与负压补缩室连通。上述装置有效减小了铸锭顶部中心凹陷缩孔，使铸锭成分更加均匀，实现了对难熔、高活、多元复杂合金的均匀化熔炼，并有效改善铸锭缺陷。
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公开(公告)号：CN118492333A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410963010.9
申请日：2024-07-18
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学唐山研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于一体化负压成型的坩埚底座及其加工方法，涉及合金铸造技术领域。该坩埚底座的环形基座与多个瓣体连接为一体结构，相邻瓣体之间具有缝隙；环形基座内部设有进水汇流腔和回水汇流腔，外周面设有进水口和回水口；瓣体内设有依次连通的进水水道、冷却水腔和回水水道；进水水道与进水汇流腔连通；回水水道与回水汇流腔连通；多个瓣体围绕形成贯穿轴向中心的上侧通孔与下侧锥形孔；在下侧锥形孔内的坩埚塞外周侧缠绕有感应加热线圈；感应加热线圈用于加热坩埚塞内金属熔液以防止其冷却凝固。上述坩埚底座有效提高了金属熔液流动性，避免了浇铸缺陷多的问题，有助于实现高熔点、高活性、流动性差的金属材料的吸铸成形。
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公开(公告)号：CN118470698A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410603696.0
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06V20/60 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的行凶者追溯方法及装置，其特征在于，包括：采集在真实刀刺场景下的冲击损伤图像；基于两段式冲击损伤预测模型，对冲击损伤图像进行预测，获取穿刺关键参数；其中，两段式冲击损伤预测模型通过数据集训练获得，数据集包括：刀具在不同初始速度下对样品的穿刺关键参数和样品在不同动态穿刺测试条件下的冲击损伤图像；两段式冲击损伤预测模型包括：第一段TraceNet网络和第二段浅层CNN网络；将穿刺关键参数输入分类器，进行行凶者追溯。本发明可以实现依据穿刺损伤对穿刺行凶过程中关键参数的快速准确检测，并基于关键参数追溯行凶者的行为特征，为反侦察等军事行为中追捕行凶者提供一种新的手段。
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公开(公告)号：CN118468229A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410917889.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01C19/00
Abstract: 本发明提出了基于改进LMD与LSTM的陀螺阵列融合系统与方法。所述系统包括：温度控制模块、原始数据采集模块、预处理模块、分解重构模块及融合模型处理模块；原始数据采集模块在预设温度范围内采集获取原始角速度数据；预处理模块对每路所述原始角速度数据进行校正，得到校正角速度数据；分解重构模块对所述校正角速度数据进行分解，根据分解后数据的信息熵确定的属性权重进行重构，得到重构角速度数据；融合模型处理模块，根据所述重构角速度数据，依托Xavier初始化调整的LSTM模型进行训练和测试，得到预测输出的融合角速度信号。应用本发明可以基于低精度陀螺仪达到满足复杂高精度导航和稳定性控制需求。
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公开(公告)号：CN118447346A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410558506.8
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06T17/05 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种高分辨SAR图像建筑分割数据集的快速模拟方法。本发明基于光线追踪原理，使用建筑三维模型实现了高分辨SAR图像模拟，并提出了SAR图像建筑立面、阴影区域的自动标注方法，实现了高分辨SAR图像数据集的快速模拟。本方法可根据建筑三维模型快速模拟高分辨SAR图像，并自动对高分辨率SAR图像中的建筑立面、阴影区域进行标注，为应用于SAR图像的语义分割神经网络提供了数据集制作方法，对于SAR图像领域的深度学习发展提供有力的支撑。
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