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公开(公告)号：CN100520811C
公开(公告)日：2009-07-29
申请号：CN200710043659.5
申请日：2007-07-11
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种数字图像轮廓形态的识别方法，属于计算机模式识别技术领域。它以长轴长度、左短轴长度、右短轴长度、左右短轴间的距离和左右短轴长度差的绝对值为数字图像轮廓形态的5个识别特征值，输入计算机完成数字图像轮廓形态的识别。特征值的获取方法为：在图像的轮廓线上取n点，通过依次求得每一点与其余各点相连接的线段的长度后再求得长轴及其长度值；在长轴的两个端点范围内，从左、右两部分的图像轮廓上分别得到到长轴距离最长的左短轴、右短轴及其它们的长度值，从而获得数字图像轮廓形态的5个识别特征值。该方法在降低运算复杂度的同时保障求解的精度，提高了工作效率，实现了计算机大批量识别形状不规则物体的分捡与检验。
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公开(公告)号：CN116307195A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310285159.1
申请日：2023-03-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06Q10/04 , B21B1/22 , G06Q50/04 , G06F16/215 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的带钢精轧宽展预测方法和系统。该方法首先将数值型数据转化为图像数据，然后通过卷积神经网络来提取图像特征，实现强特征提取，并有效地降低带钢精轧过程中巨量的数据维度，同时加入批归一化层，加速了网络模型的收敛，避免了过拟合现象的出现。最后通过构建的深度神经网络模型进行预测，通过该种方法实现了将一维的数值数据转变为了二维的图像数据，而二维的图像数据中的信息更加丰富，能够获得的有效信息更多。本发明提出的新方法可以提高模型的收敛速度，避免了前期冗杂的数据预处理过程，提升了模型的泛化能力和预测精度，对热轧带钢的宽展预测具有十分重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106602945B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201611169775.7
申请日：2016-12-16
Applicant: 苏州大学
IPC: H02P7/29
Abstract: 本申请公开了一种直流有刷电机转速离散控制和显式预测控制方法，通过对功率开关管的整个周期进行子周期划分，可建立直流有刷电机调速系统子采样周期离散状态空间模型，能够反应直流有刷电机调速系统本质的混杂特性。在此基础上，以脉冲占空比为控制变量，根据开关切换所处位置不同，将直流有刷电机调速系统分为v种情况，分别建立整个开关管周期T内的v种离散状态空间模型，其是占空比的分段仿射模型，降低了传统控制方案中平均模型带来的误差，可通过增加子周期个数，提高建模精度。同时，也克服了传统控制方案中，开关周期内系统动态行为无法描述的缺点，为预测控制方案设计提供离散状态空间模型基础。
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公开(公告)号：CN101093546A
公开(公告)日：2007-12-26
申请号：CN200710043659.5
申请日：2007-07-11
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种数字图像轮廓形态的识别方法，属于计算机模式识别技术领域。它以长轴长度、左短轴长度、右短轴长度、左右短轴间的距离和左右短轴长度差的绝对值为数字图像轮廓形态的5个识别特征值，输入计算机完成数字图像轮廓形态的识别。特征值的获取方法为：在图像的轮廓线上取n点，通过依次求得每一点与其余各点相连接的线段的长度后再求得长轴及其长度值；在长轴的两个端点范围内，从左、右两部分的图像轮廓上分别得到到长轴距离最长的左短轴、右短轴及其它们的长度值，从而获得数字图像轮廓形态的5个识别特征值。该方法在降低运算复杂度的同时保障求解的精度，提高了工作效率，实现了计算机大批量识别形状不规则物体的分捡与检验。
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公开(公告)号：CN105429493B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201510996778.7
申请日：2015-12-28
Applicant: 苏州大学
IPC: H02M7/48 , H02M7/527 , H02M7/5395
Abstract: 本申请公开了一种DC‑AC逆变器离散控制和预测控制方法，其通过对每个扇区内脉宽周期进行子周期划分，可建立系统的离散时间状态空间模型，能够体现DC‑AC逆变器内在的混杂特性，可获得脉宽周期内系统模态的切换和状态变化过程，解决了传统控制方案中忽略PWM脉宽周期内系统动态行为的缺点，为预测控制方案设计提供模型基础。
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公开(公告)号：CN106602945A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611169775.7
申请日：2016-12-16
Applicant: 苏州大学
IPC: H02P7/29
CPC classification number: H02P7/29
Abstract: 本申请公开了一种直流有刷电机转速离散控制和显式预测控制方法，通过对功率开关管的整个周期进行子周期划分，可建立直流有刷电机调速系统子采样周期离散状态空间模型，能够反应直流有刷电机调速系统本质的混杂特性。在此基础上，以脉冲占空比为控制变量，根据开关切换所处位置不同，将直流有刷电机调速系统分为v种情况，分别建立整个开关管周期T内的v种离散状态空间模型，其是占空比的分段仿射模型，降低了传统控制方案中平均模型带来的误差，可通过增加子周期个数，提高建模精度。同时，也克服了传统控制方案中，开关周期内系统动态行为无法描述的缺点，为预测控制方案设计提供离散状态空间模型基础。
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公开(公告)号：CN105429493A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510996778.7
申请日：2015-12-28
Applicant: 苏州大学
IPC: H02M7/48 , H02M7/527 , H02M7/5395
CPC classification number: H02M7/48 , H02M7/527 , H02M7/5395
Abstract: 本申请公开了一种DC-AC逆变器离散控制和预测控制方法，其通过对每个扇区内脉宽周期进行子周期划分，可建立系统的离散时间状态空间模型，能够体现DC-AC逆变器内在的混杂特性，可获得脉宽周期内系统模态的切换和状态变化过程，解决了传统控制方案中忽略PWM脉宽周期内系统动态行为的缺点，为预测控制方案设计提供模型基础。
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