| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 281 | 考虑环境噪声影响的微铣颤振辨识方法 | CN202211577699.9 | 2022-12-09 | CN116107202A | 2023-05-12 | 万敏; 王为康; 张卫红; 任圆圆; 杨昀 |
| 本发明涉及一种考虑环境噪声影响的微铣颤振辨识方法，该方法首先使用两个加速度计同时采集加工过程中工件和机床侧壁位置处的加速度信号；然后使用变遗忘因子递归最小二乘自适应滤波器，借助机床加速度信号对工件加速度信号进行自适应滤波，去除工件加速度信号中包含的环境噪声和周期分量；接着计算滤波后工件加速度信号的功率谱密度；然后利用得到的功率谱密度，计算其对应的峭度、偏斜度等特征，并根据特征值的大小，将其与设定的阈值进行比较，从而准确辨识颤振的发生。 | ||||||
| 282 | 结合边缘保持的高光谱图像亚像元定位方法 | CN202211691730.1 | 2022-12-26 | CN115937302A | 2023-04-07 | 吴文豪; 郭宝峰; 许张弛; 尤靖云; 苏晓通 |
| 本发明涉及结合边缘保持的高光谱图像亚像元定位方法，包括：S1、利用高斯模糊核和原始高光谱图像进行非盲去卷积来达到削减原始高光谱图像中点扩展函数效应；S2、使用域变换递归滤波器对步骤S1的结果进行滤波来起到边缘保持和减少噪声的作用；S3、通过线性光谱解混技术获取丰度图像；S4、对丰度图像使用插值方法进行上采样以获得各类别亚像元软类值；S5、利用类别分配策略为各亚像元分配类别标签，得到最终的亚像元定位结果。本发明能够处理有效地处理点扩展函数效应以及图像中的纹理细节等噪声，从而使亚像元定位精度得以提高。 | ||||||
| 283 | 一种基于双重去噪联合多尺度超像素降维的高光谱图像分类算法 | CN202011591630.2 | 2020-12-29 | CN112633202B | 2022-09-16 | 渠慎明; 刘煊; 杨鑫钰; 周华飞; 李祥 |
| 本发明通过将基于变换域滤波去噪和空间域滤波去噪的双重去噪算法结起来应用于含超像素的多尺度高光谱图像降维分类当中，因此本方法与基于变换域滤波去噪的高光谱图像分类算法相比，使用了层级域变换递归滤波消除了小尺度的纹理结构，同时起到边缘保护的作用；本方法与基于空间域滤波去噪的高光谱图像分类算法相比，利用噪声部分的非低秩属性将其和原始高光谱图像分离可以去除原始图像中的混合噪声，增强了图像的质量提升了高光谱图像后续的分类精度。 | ||||||
| 284 | 一种基于最优结构多维泰勒网的参数自适应更新方法 | CN201910294727.8 | 2019-04-12 | CN110009528B | 2021-06-01 | 张宇; 文成林; 吕梅蕾 |
| 本发明涉及一种基于最优结构多维泰勒网的参数自适应更新方法，本发明大体包括三部分内容。第一部分针对具备噪声干扰的非线性时变系统进行系统建模；第二部分，用卡尔曼滤波的参数更新算法对多维泰勒网的连接权值进行参数更新；第三部分，结合剪枝算法来优化网络结构，建立一种具备最优结构和最佳泛化能力的多维泰勒网络。在负荷电荷的预测中，基于多维泰勒网的卡尔曼滤波参数更新算法相比于带有遗忘因子的递归最小二乘算法，在每一步的更新估计中增加了噪声，卡尔曼滤波算法使用新的量测值和估计值进行融合可以更好的估计参数精度。 | ||||||
| 285 | 一种用于语音质量客观评价的准干净语音构造方法 | CN201410515374.7 | 2014-09-29 | CN104269180B | 2018-04-13 | 贺前华; 周伟力; 李洪韬 |
| 本发明公开了一种用于语音质量客观评价的准干净语音构造方法，该方法采用一种改进的最小值控制递归平均算法与多带谱减法获得失真语音的准干净语音，主要包括：(1)区分失真语音非语音段与语音段；(2)根据非语音段与语音段的划分分别估计非语音段与语音段的噪声功率谱；(3)根据非语音段与语音段噪声谱估计值，计算失真语音的准干净语音功率谱。具有将准干净语音与失真语音作为PESQ算法的输入语音、获得失真语音的客观评价分值等优点。 | ||||||
| 286 | 一种用于语音质量客观评价的准干净语音构造方法 | CN201410515374.7 | 2014-09-29 | CN104269180A | 2015-01-07 | 贺前华; 周伟力; 李洪韬 |
| 本发明公开了一种用于语音质量客观评价的准干净语音构造方法，该方法采用一种改进的最小值控制递归平均算法与多带谱减法获得失真语音的准干净语音，主要包括：(1)区分失真语音非语音段与语音段；(2)根据非语音段与语音段的划分分别估计非语音段与语音段的噪声功率谱；(3)根据非语音段与语音段噪声谱估计值，计算失真语音的准干净语音功率谱。具有将准干净语音与失真语音作为PESQ算法的输入语音、获得失真语音的客观评价分值等优点。 | ||||||
| 287 | 一种神经阻滞麻醉超声引导的数据处理方法 | CN202410978790.4 | 2024-07-22 | CN119006701B | 2025-04-01 | 郑小兰; 陈陵; 陈世彪; 张学康; 樊晨璐 |
| 本发明涉及一种神经阻滞麻醉超声引导的数据处理方法。首先对超声图像数据进行预处理，采用基于深度学习的降噪算法去除图像噪声，并使用局部对比度增强算法增强关键结构，包括神经和血管的可视度；其次利用深度学习进行特征提取，识别和分割图像中的神经、血管及肌肉组织，同时整合不同超声模式的数据以提取组织特征；然后再通过递归学习算法和自适应算法优化处理流程，其中递归学习算法根据先前的注射效果和超声图像优化特征提取和图像解析的准确性，自适应算法则根据不同患者的体型和组织特性调整处理参数；最后利用体积重建算法从连续的二维超声图像序列中构建完整的三维组织模型，并结合实时位置传感技术控制针头的定位和实时导航。 | ||||||
| 288 | 一种医疗大数据分析预测的系统及方法 | CN202411517066.8 | 2024-10-29 | CN119446489A | 2025-02-14 | 陈泽清 |
| 本发明涉及医疗大数据分析领域，特别是涉及一种医疗大数据分析预测的系统及方法。内容包括：收集并清洗原始医疗数据，得到医疗数据；基于图结构和特征树构建医疗分析模型对医疗数据进行分析，生成风险预测值；利用自适应递归优化算法动态调整医疗分析模型的模型参数，并验证和评估医疗分析模型，将验证和评估后的医疗分析模型部署到实际环境中，监控医疗分析模型的性能，根据实际使用反馈利用自适应递归优化算法优化医疗分析模型。解决了难以有效融合和利用多种类型的医疗数据以进行全面分析；在建模过程中对噪声和不相关特征的鲁棒性不足；在预测模型的动态调整和实时更新方面缺乏有效机制，以及对分析和预测结果缺乏足够的可解释性的问题。 | ||||||
| 289 | 一种神经阻滞麻醉超声引导的数据处理方法 | CN202410978790.4 | 2024-07-22 | CN119006701A | 2024-11-22 | 郑小兰; 陈陵; 陈世彪; 张学康; 樊晨璐 |
| 本发明涉及一种神经阻滞麻醉超声引导的数据处理方法。首先对超声图像数据进行预处理，采用基于深度学习的降噪算法去除图像噪声，并使用局部对比度增强算法增强关键结构，包括神经和血管的可视度；其次利用深度学习进行特征提取，识别和分割图像中的神经、血管及肌肉组织，同时整合不同超声模式的数据以提取组织特征；然后再通过递归学习算法和自适应算法优化处理流程，其中递归学习算法根据先前的注射效果和超声图像优化特征提取和图像解析的准确性，自适应算法则根据不同患者的体型和组织特性调整处理参数；最后利用体积重建算法从连续的二维超声图像序列中构建完整的三维组织模型，并结合实时位置传感技术控制针头的定位和实时导航。 | ||||||
| 290 | 一种考虑电机故障的四旋翼无人机智能容错控制方法 | CN202110877756.4 | 2021-08-01 | CN113568423B | 2024-01-16 | 王斑; 朱德海 |
| 本发明提出一种考虑电机故障的四旋翼无人机智能容错控制方法，首先构建具有转动惯量和飞行阻力不确定性的四旋翼无人机非线性飞行动力学模型，同时考虑了有界的外部干扰和传感器噪声。其次量化四旋翼无人机各个电机的故障程度，并以电机操纵效率变化的形式考虑到无人机非线性模型中。再次设计自适应滑模控制系统，然后将一组并联的递归神经网络设计为故障识别器，实现了快速而准确的故障特征提取、故障评级和故障隔离。最后，通过主动容错控制策略在线自适应地产生适当的控制信号来补偿模型的不确定性从而保持四旋翼无人机的轨迹跟踪性能和稳定性，同时递归神经网络与自适应滑模控制相互配合，完成故障后控制器的重新配置从而实现主动容错控制。 | ||||||
| 291 | 一种船用卫星罗经艏向平滑方法 | CN202311339327.7 | 2023-10-17 | CN117075166B | 2023-12-15 | 陈万通 |
| 本发明提供了一种船用卫星罗经艏向平滑方法，包括在船舶轴向上安装两个卫星导航天线，卫星导航天线通过射频线缆连接卫星导航接收机，并实时输出载波相位观测量和星历数据给处理器；船舶测量纵轴安装陀螺仪和加速度计，二者实时数据传输给处理器；处理器利用星历数据计算卫星视向矢量，并对载波相位观测量进行差分处理，在完成整周模糊度估计后构建标准基线模型；处理器通过对观测噪声进行去相关处理和QR分解，构建递归基线模型；利用陀螺仪和加速度计数据，构建预测基线模型和联合递归基线模型；求解基线矢量，提取北分量和东分量，计算艏向。本发明能够改善卫星罗经艏向的锯齿状现象，实现角度平滑输出，计算量小，可在低成本处理器上实现。 | ||||||
| 292 | 一种船用卫星罗经艏向平滑方法 | CN202311339327.7 | 2023-10-17 | CN117075166A | 2023-11-17 | 陈万通 |
| 本发明提供了一种船用卫星罗经艏向平滑方法，包括在船舶轴向上安装两个卫星导航天线，卫星导航天线通过射频线缆连接卫星导航接收机，并实时输出载波相位观测量和星历数据给处理器；船舶测量纵轴安装陀螺仪和加速度计，二者实时数据传输给处理器；处理器利用星历数据计算卫星视向矢量，并对载波相位观测量进行差分处理，在完成整周模糊度估计后构建标准基线模型；处理器通过对观测噪声进行去相关处理和QR分解，构建递归基线模型；利用陀螺仪和加速度计数据，构建预测基线模型和联合递归基线模型；求解基线矢量，提取北分量和东分量，计算艏向。本发明能够改善卫星罗经艏向的锯齿状现象，实现角度平滑输出，计算量小，可在低成本处理器上实现。 | ||||||
| 293 | 一种分布式声波传感语音信息识别系统及方法 | CN202211636042.5 | 2022-12-20 | CN115622626A | 2023-01-17 | 王晨; 尚盈; 渠帅; 杨健; 黄胜; 李常; 曹冰; 王伟涛; 倪家升 |
| 本申请涉及分布式光纤传感技术领域，尤其涉及一种分布式声波传感语音信息识别系统及方法。系统包括传感光纤，被配置为：接收语音信息，并将语音信息转换为语音信号；激光出射单元，被配置为：射出消除自发辐射噪声的窄线宽的激光信号；环形器，设置在激光出射单元和传感光纤之间的光纤上，环形器被配置为：将激光信号传输至传感光纤，以对语音信号进行监测，以及，接收来自传感光纤的后向瑞利散射信号；采集单元，通过光纤与环形器连接，采集单元被配置为：采集环形器发出的后向瑞利散射信号；卷积递归网络单元，与采集单元连接，卷积递归网络单元被配置为：将采集单元采集到的后向瑞利散射信号，进行复数域映射，以重构语音信号。 | ||||||
| 294 | 一种基于递归融合编码器的装备状态表征提取方法 | CN202110039258.2 | 2021-01-13 | CN113435235B | 2022-08-02 | 陶来发; 苏铉元; 丁宇; 马剑; 索明亮; 吕琛 |
| 本发明公开了一种基于递归融合编码器的装备状态表征提取方法，具体步骤如下：步骤一、监测参数时序化处理；步骤二、RFA模型配置；步骤三、RFA模型无监督训练；步骤四、鲁棒状态表征提取。本发明基于深度递归编码‑解码架构，提出了一种序贯融合层，以直观、简便的方式缓解了现有方法的梯度消失问题，对数据中的噪声、非平稳组分等干扰更为鲁棒，实现从时间、特征两个维度对装备多维状态监控数据进行完备的状态表征提取。本发明提出的状态表征提取方法，可不依赖故障数据，具有良好的自适应性与可扩展性，在普遍缺乏装备故障数据的实际场景中具有较高的应用价值。 | ||||||
| 295 | 基于递归Pseudo-NARX和NARX的两阶段时间序列的马赫数预测方法 | CN202011231819.0 | 2020-11-06 | CN112378618B | 2022-07-19 | 王晓军 |
| 本发明公开了风洞试验中基于递归Pseudo‑NARX和NARX的两阶段时间序列的马赫数预测方法，属于计算机应用技术领域。本发明包括，第一步:根据每种工况的第一次试验中获得的总压、静压和马赫数随时间的变化曲线和数值分布情况，确定时间阈值τ。第二步：每次试验的样本会根据τ划分为冲压和稳压两个阶段的批次样本。第三步：使用冲压阶段的多批次样本建立基于递归Pseudo‑NARX的马赫数模型。第四步：使用稳压阶段的多批次样本建立基于NARX的马赫数模型。本发明利用时间阈值τ将整个试验分为冲压和稳压两阶段，分别建立马赫数模型，克服了相同工况的数据不均衡问题，处理了冲压阶段的高噪声和特征冗余问题。实验结果表明所申请技术能够提高各阶段马赫数的预测精度，满足项目指标。 | ||||||
| 296 | 基于投影零化递归神经网络的遥感图像目标检测算法 | CN202010791358.6 | 2020-08-07 | CN112036258B | 2022-05-13 | 付东洋; 黄浩恩; 肖秀春; 姜丞泽; 刘大召; 余果; 刘贝 |
| 本发明公开了基于投影零化递归神经网络的遥感图像目标检测算法，首先对输入的原始遥感图像，建立其滤波输出的线性约束最优化数学模型，然后通过拉格朗日乘数法转换为一无约束最优化数学模型，再其转换为线性等式方程数学模型，利用投影零化递归神经网络算法求解，最后将输出的滤波系数向量经过变化域得到滤波输出后的遥感图像，实现遥感图像目标检测。和传统目标检测算法相比，本发明算法将一个受约束二次型优化问题转化为线性等式方程数学模型的求解，大大提高了计算的简易性；具有更快速的收敛速度、计算时间短、检测精度高和分类能力强等优点；对遥感图像目标检测的噪声信号起到一定的抑制作用。 | ||||||
| 297 | 基于多任务RNN模型的脑电信号动作意图识别方法 | CN201811274235.4 | 2018-10-30 | CN109375776B | 2021-07-23 | 岳琳; 陈炜通; 殷明浩; 赵晓威; 赵浩男 |
| 基于多任务RNN模型的脑电信号动作意图识别方法，涉及多任务递归神经网络对脑电信号进行动作意图识别的方法，解决现有技术不能很好的处理信号噪声以及时序信息的缺陷，本发明提出了一种应用多任务递归神经网络，来从脑电信号中学习独特的特征的新框架。通过学习用于人体运动意图识别的分离信号来提高不同脑电信号频带与生物学意义之间的相关性。还利用不同信道之间的时间相关性。以这种方式，实现了二元和多元意图识别的改进。本发明在公开可用的脑电信号基准数据集上进行了广泛的实验，并将我们的方法与许多最先进的算法进行了比较。实验结果表明，本发明提出的方法胜过所有比较方法，达到了准确率97.8％。 | ||||||
| 298 | 一种基于卡尔曼滤波的多控制器最优状态估计控制策略设计方法 | CN201711397842.5 | 2017-12-21 | CN108153259B | 2021-01-15 | 陈雅雯; 王朱伟; 张延华; 方超 |
| 本发明公开一种基于卡尔曼滤波的多控制器最优状态估计策略设计方法，首先针对无线网络化控制系统进行系统建模，分析了网络化控制系统中存在网络传输时延对系统闭环控制的影响；其次，研究分布式控制器的信息融合，构建基于分布式双控制器的网络控制最优化问题；最后，采用卡尔曼滤波算法，对双控制器接收到的平台状态信息进行卡尔曼滤波分析，进而利用迭代递归方法求解得到最优状态估计控制策略，并通过仿真实验验证其可行性。该发明利用卡尔曼滤波算法及迭代递归方法，解决了当无线通信网络中存在传输时延以及受噪声干扰无法获得准确的平台状态信息时，分布式控制器的最优状态估计控制策略问题，从而实现了利用分布式多控制器协同控制，达到提高网络化控制系统稳定性及减小系统损耗的目的。 | ||||||
| 299 | 基于投影零化递归神经网络的遥感图像目标检测算法 | CN202010791358.6 | 2020-08-07 | CN112036258A | 2020-12-04 | 付东洋; 王浩恩; 肖秀春; 姜丞泽; 刘大召; 余果; 刘贝 |
| 本发明公开了基于投影零化递归神经网络的遥感图像目标检测算法，首先对输入的原始遥感图像，建立其滤波输出的线性约束最优化数学模型，然后通过拉格朗日乘数法转换为一无约束最优化数学模型，再其转换为线性等式方程数学模型，利用投影零化递归神经网络算法求解，最后将输出的滤波系数向量经过变化域得到滤波输出后的遥感图像，实现遥感图像目标检测。和传统目标检测算法相比，本发明算法将一个受约束二次型优化问题转化为线性等式方程数学模型的求解，大大提高了计算的简易性；具有更快速的收敛速度、计算时间短、检测精度高和分类能力强等优点；对遥感图像目标检测的噪声信号起到一定的抑制作用。 | ||||||
| 300 | 基于多任务RNN模型的脑电信号动作意图识别方法 | CN201811274235.4 | 2018-10-30 | CN109375776A | 2019-02-22 | 岳琳; 陈炜通; 殷明浩; 赵晓威; 赵浩男 |
| 基于多任务RNN模型的脑电信号动作意图识别方法，涉及多任务递归神经网络对脑电信号进行动作意图识别的方法，解决现有技术不能很好的处理信号噪声以及时序信息的缺陷，本发明提出了一种应用多任务递归神经网络，来从脑电信号中学习独特的特征的新框架。通过学习用于人体运动意图识别的分离信号来提高不同脑电信号频带与生物学意义之间的相关性。还利用不同信道之间的时间相关性。以这种方式，实现了二元和多元意图识别的改进。本发明在公开可用的脑电信号基准数据集上进行了广泛的实验，并将我们的方法与许多最先进的算法进行了比较。实验结果表明，本发明提出的方法胜过所有比较方法，达到了准确率97.8％。 | ||||||
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