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公开(公告)号：CN119864045A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510099803.5
申请日：2025-01-22
Applicant: 西安理工大学
IPC: G10L21/0232 , G10L25/24 , G10L25/18 , G10L25/45 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开的用于印刷装备的声音信号降噪方法，具体包括以下步骤：S1，利用声音传感器采集印刷装备的声音信号；S2，对采集的声音信号进行预处理；S3，基于频域循环卷积神经网络构建去噪模型；S4，将预处理后的声音信号输入去噪模型进行去噪S5，构建去噪评价机制，对去噪后的声音信号进行评估，评估结果不符合的声音信号返回S4再次去噪。本发明解决了现有技术中采集印刷设备声音信号时由于背景噪声过多，造成印刷包装装备难以精确实现故障诊断的问题。
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公开(公告)号：CN118822023A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410894415.1
申请日：2024-07-04
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/04 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于双向Transformer的选取合作企业的预测方法及系统，基于双向Transformer的架构构建了预测模型，将预先获得数据作为预测模型的输入进行处理，提取企业的特征向量，保证前期企业特征提取的全面性和充分性，更好地捕捉印刷制造企业数据间中的复杂模式和关系，同时在预测模型的输出层后添加全连接层和Softmax层，能够更全面可靠的分析企业特征，并获取最后的预测值，本方法中，双向Transformer的架构的预测模型在处理多企业信息时，可以捕捉并整合企业在不同时期的关键动态信息，能捕到未来伙伴的选择可能与过去某个特殊时期的合作决策有着密切联系的特征信息，实现远距离依赖关系的信息预测，有助于帮助企业发掘并遴选兼具性价比与卓越效能的外协合作伙伴。
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公开(公告)号：CN113128338B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110277288.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , B41F33/00
Abstract: 本发明公开了一种小样本下印刷机滚筒故障的智能诊断方法，该方法包括采集印刷机滚筒各种运行状态下的振动信号，并对组成的振动数据集合进行一维归一化预处理；构建包含条件信息的生成器与判别器相结合的条件生成对抗网络模型，并通过批次样本训练的方式训练生成对抗网络，优化模型参数，进而生成数据以扩充样本集；进行二维预处理，将扩充后的一维样本数据转化成二维灰度图；构建二维卷积神经网络模型，并输入扩充样本集训练二维卷积神经网络模型，模型参数优化后即可实现小样本下印刷机滚筒故障的智能诊断。本发明的智能诊断模型泛化能力和鲁棒性强，不受印刷机滚筒转速、承载力、强噪声等的影响。
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公开(公告)号：CN116756544A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310685746.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多深度加权孪生网络的少样本故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、构建训练集样本对和测试集样本对；步骤2、构建基于多深度加权的特征提取器；步骤3、构建基于深度神经网络的度量学习器：步骤4、将步骤2中特征提取器和步骤3中度量学习器结合构成基于多深度加权的孪生网络模型，利用步骤1中训练集样本对对基于多深度加权的孪生网络模型进行训练并优化；步骤5、将步骤1中测试集样本对输入到步骤4优化后的基于多深度加权的孪生网络模型中进行诊断，得到少样本下轴承故障诊断结果，解决了现有技术中存在少样本故障诊断性能低的问题。
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公开(公告)号：CN114737475B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210471174.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 中国水利水电第十四工程局有限公司 , 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种装配式可消能防撞墙及其装配方法，涉及交通建筑的技术领域，包括防撞墙体、滑动组件和消能组件，防撞墙体与桥梁路面之间可拆卸设置有若干个滑动组件和消能组件，滑动组件和消能组件为工厂预制件，滑动组件能够使防撞墙体与桥梁路面相对移动，消能组件能够通过变形抵消撞击能量。本发明的装配式可消能防撞墙，当防撞墙体受到撞击时，防撞墙体带动滑动组件滑动，通过消能组件变形达到消能作用，降低防撞墙体的整体刚度要求，避免硬性碰撞造成过大的伤害和损害，采用装配式安装，成本费用降低、施工方便便于推广，也便于后期维修与维护。
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公开(公告)号：CN115222191A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210532658.1
申请日：2022-05-16
Applicant: 西安理工大学 , 陕西省江河水库工作中心
Abstract: 本发明公开了一种小型水库标准化运行管理评价方法，提出了一种基于AHP‑物元可拓法的小型水库标准化运行管理评价方法，将定性与定量分析相结合，在主观经验的基础上进行数据的加工提炼得出小型水库运行管理标准化评价体系及评价指标权重，对摸清小型水库运行管理现状，提高小型水库标准化管理水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114751130A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210454237.1
申请日：2022-04-27
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 一种智能工厂用立体智能循环储料架，包括机架、循环装置、多个物料输送装置、输送检测及驱动装置和智能控制系统；本发明的立体智能循环储料架主要应用于具有AGV物料运输小车的智能工厂，立体智能循环储料架由AGV小车顶升或牵引到指定工作台，智能控制系统与工作台无线通讯，获取工作台输送高度并控制输送检测及驱动装置的检测高度，待物料输送装置触发检测设备时，停止转动，并与工作台完成物料对接，实现AGV小车一次能运输多个物料且智能输送的目的。本发明有着机构巧妙、操控简单、空间利用率高等优点，减少了AGV小车运输次数，进而提高了工厂生产效率。
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公开(公告)号：CN113128338A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110277288.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种小样本下印刷机滚筒故障的智能诊断方法，该方法包括采集印刷机滚筒各种运行状态下的振动信号，并对组成的振动数据集合进行一维归一化预处理；构建包含条件信息的生成器与判别器相结合的条件生成对抗网络模型，并通过批次样本训练的方式训练生成对抗网络，优化模型参数，进而生成数据以扩充样本集；进行二维预处理，将扩充后的一维样本数据转化成二维灰度图；构建二维卷积神经网络模型，并输入扩充样本集训练二维卷积神经网络模型，模型参数优化后即可实现小样本下印刷机滚筒故障的智能诊断。本发明的智能诊断模型泛化能力和鲁棒性强，不受印刷机滚筒转速、承载力、强噪声等的影响。
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公开(公告)号：CN104992078A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510338321.7
申请日：2015-06-17
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F19/18
Abstract: 本发明公开了一种基于语义密度的蛋白质网络复合物识别方法，具体按照以下步骤实施：对于一个无权重的蛋白质相互作用网络数据集，在基因本体库GO中查找网络数据集中所有蛋白质的属性；基于查找结果，采用一种基于基因本体的语义相似度计算方法来计算的网络数据集中存在连接的蛋白质之间的相似性；依据得到的相似性结果，将给定的蛋白质相互作用网络数据集转化为一个有权、无向网络数据集，其中节点代表蛋白质，边表示蛋白质之间的相互作用，蛋白质之间的相似度为边的权重；能够从蛋白质相互作用网络中识别出蛋白质复合物，且识别准确度较高、时间复杂度较低。
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公开(公告)号：CN104933156A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510359159.7
申请日：2015-06-25
Applicant: 西安理工大学
CPC classification number: G06F16/9535 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种基于共享近邻聚类的协同过滤方法，首先根据用户的评分记录，对用户进行聚类，将偏好相近的用户凝聚到同一个簇中；然后将目标用户与各个簇的代表进行相似度计算，选出相似簇构成搜索空间再搜寻最近邻居；最后根据最近邻居来对目标用户进行评分预测并生成推荐列表。本发明中聚类技术可以将大量的数据点组合成具有相似属性的簇，能够发现规模较大的数据集潜在的模式和结构。将聚类技术用于协同过滤算法，能够将相似的用户聚集在簇中，仅需要查找几个相似簇就能获取大部分相似用户，使搜寻最近邻居的时间大大缩短，提高方法的实时性。
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