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公开(公告)号：CN118552491A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410624123.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及环境检测技术领域，公开了一种基于跨模态提示学习的红外目标小样本检测方法，包括：制作包含VOCs气体排放场景的基类数据集，并利用共享权重的视觉骨干网络提取目标特征；利用跨模态生成器建立文本模态与图像模态之间的联系，并生成融合模态特征；使用ROI网络分别提取查询特征和支持特征，且支持特征再次使用跨模态生成器建立模态联系；对候选区域进行分类和回归预测。用小样本检测来实现对未知场景下的VOCs气体检测，并通过提示学习减低过拟合现象，并以蒸馏学习的方式实现小样本少标注或零标注，提升了对于迁移到实际应用的效率。
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公开(公告)号：CN117312802B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311605519.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/04
Abstract: 本发明的一种基于人机融合的SMT产线关键工艺参数优化方法及存储介质，包括以下步骤，通过锡膏印刷系统对SMT产线上的电路主板进行锡膏点印；通过锡膏印刷检测系统对经过锡膏印刷系统的电路主板印刷情况进行检测；构建印刷质量预测模型对从关键工艺参数到SPI检测数据的对应关系进行拟合训练；构建印刷工艺参数策略模型对从SPI检测数据到关键工艺参数改进之间的策略模型进行拟合训练；结合人类专家的经验知识辅助机器智能的训练以及危机情况的纠错。本发明引入了强化学习用于决策锡膏印刷关键工艺参数的生成，结合基于MLP的印刷质量预测模型，形成一套优化印刷关键工艺参数的优化系统，具有较好的稳健性，且能适应多步预测等复杂情况。
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公开(公告)号：CN117312802A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311605519.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/04
Abstract: 本发明的一种基于人机融合的SMT产线关键工艺参数优化方法及存储介质，包括以下步骤，通过锡膏印刷系统对SMT产线上的电路主板进行锡膏点印；通过锡膏印刷检测系统对经过锡膏印刷系统的电路主板印刷情况进行检测；构建印刷质量预测模型对从关键工艺参数到SPI检测数据的对应关系进行拟合训练；构建印刷工艺参数策略模型对从SPI检测数据到关键工艺参数改进之间的策略模型进行拟合训练；结合人类专家的经验知识辅助机器智能的训练以及危机情况的纠错。本发明引入了强化学习用于决策锡膏印刷关键工艺参数的生成，结合基于MLP的印刷质量预测模型，形成一套优化印刷关键工艺参数的优化系统，具有较好的稳健性，且能适应多步预测等复杂情况。
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公开(公告)号：CN118551239A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410624135.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 安徽大学
IPC: G06F18/232 , G06F18/2433 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及在线检测技术领域，公开了一种基于数据流密度增量学习的在线检测异常识别方法，包括：根据数据流自动获取超参数；使用密度增量学习方法对已知数据集进行聚类；计算新输入数据的局部密度和基于聚类的离群因子值并进一步更新数据。本发明结合了iLOF和增量式基于密度的带噪声聚类算法的概念，利用核心k最近邻来计算每个VOCs数据点的局部异常因子，不依赖数据的整体分布，在不同数据分布的情况下都能有效检测离群点。
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