-
公开(公告)号：CN110968618B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911083132.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明属于焊接质量控制领域，并具体公开了一种挖掘焊接参数量化关联规则的方法及应用。包括如下步骤：对焊接工艺参数及测量信息的数值型属性数据分别进行归一化处理，确定与焊接质量相关的关键焊接参量；将关键焊接参量的数值型属性数据作为训练样点集，对其中一个关键焊接参量的训练样点集进行区间划分，以获取量化关联规则的划分区间；然后将关键焊接参量的训练样点集中的各训练样点映射为布尔型数据；重复上述步骤，直至获取各关键焊接参量的各个区间的布尔型数据，并根据该布尔型数据以及焊接质量的布尔型数据挖掘焊接参数量化关联规则。本发明将焊接多值型关联规则挖掘问题转化为布尔型关联规则挖掘问题，能得到高质量的量化关联规则。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109583474A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811297153.1
申请日：2018-11-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于图像处理领域，并具体公开了一种用于工业大数据处理的训练样本生成方法，包括：构建各类工业图像数据集，并根据各类工业图像数据集中的数据量划分出大样本数据集与小样本数据集；构建工业图像生成对抗网络及优化目标函数，基于优化目标函数对工业图像生成对抗网络进行迭代训练获得小样本生成参数模型；将大样本数据集中的大样本图像输入训练获得的小样本生成参数模型中以生成小样本图像，以此完成训练样本的生成。本发明无需对工业图像进行复杂的数字图像处理操作，也无需对原始工业图像进行各种变换，可以避免过多的人工干预，减少操作人员专业素养造成的工业图像生成的误差。
-
公开(公告)号：CN107563999A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710789301.0
申请日：2017-09-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，并具体公开了一种基于卷积神经网络的芯片缺陷识别方法，其包括如下步骤：按预设的分类类别采集各类别芯片图像，并进行大小归一化处理以构建数据集；构建包括输入层、卷积层、降采集层、全连接层和输出层的卷积神经网络初始模型；从构建的数据集中随机提取图像以构建训练集，并将训练集中的图像输入构建的卷积神经网络初始模型中进行训练，获得卷积神经网络最终模型；采集待识别的芯片图像作为输入层直接输入卷积神经网络最终模型中，依次经过卷积层、降采集层和全连接层完成图像的特征提取，并由输出层输出识别结果，以此方式完成芯片缺陷的在线识别。本发明可实现芯片缺陷的快速识别，具有识别精度高、速度快的优点。
-
公开(公告)号：CN110968618A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911083132.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明属于焊接质量控制领域，并具体公开了一种挖掘焊接参数量化关联规则的方法及应用。包括如下步骤：对焊接工艺参数及测量信息的数值型属性数据分别进行归一化处理，确定与焊接质量相关的关键焊接参量；将关键焊接参量的数值型属性数据作为训练样点集，对其中一个关键焊接参量的训练样点集进行区间划分，以获取量化关联规则的划分区间；然后将关键焊接参量的训练样点集中的各训练样点映射为布尔型数据；重复上述步骤，直至获取各关键焊接参量的各个区间的布尔型数据，并根据该布尔型数据以及焊接质量的布尔型数据挖掘焊接参数量化关联规则。本发明将焊接多值型关联规则挖掘问题转化为布尔型关联规则挖掘问题，能得到高质量的量化关联规则。
-
公开(公告)号：CN109583474B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201811297153.1
申请日：2018-11-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于图像处理领域，并具体公开了一种用于工业大数据处理的训练样本生成方法，包括：构建各类工业图像数据集，并根据各类工业图像数据集中的数据量划分出大样本数据集与小样本数据集；构建工业图像生成对抗网络及优化目标函数，基于优化目标函数对工业图像生成对抗网络进行迭代训练获得小样本生成参数模型；将大样本数据集中的大样本图像输入训练获得的小样本生成参数模型中以生成小样本图像，以此完成训练样本的生成。本发明无需对工业图像进行复杂的数字图像处理操作，也无需对原始工业图像进行各种变换，可以避免过多的人工干预，减少操作人员专业素养造成的工业图像生成的误差。
-
公开(公告)号：CN210541688U
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201920351620.8
申请日：2019-03-20
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本实用新型涉及颈部压力固定装置，包括颈托，所述颈托两侧设有连接组件；所述颈托中部设有引流管槽，所述引流管槽向内凹陷，所述引流管槽内侧面设有弧形固定部；所述颈托两侧分别设有安装部，所述安装部位于所述引流管槽两侧；所述安装部设有若干个安装位；所述安装位能安装挤压气囊。有益效果是：能够实现长时间的按压作业，且按压结构相对稳定，按压部位不易变化；能够更好的对引流管进行固定，避免了引流管的松动；具有更多的功能，不仅能够进行创口按压，还是对局部进行冰敷，一定程度上避免了肿胀。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.024 seconds)
