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公开(公告)号：CN110311685B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201910604340.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出时序贝叶斯压缩采样及信号解压缩重构方法及数据丢失恢复方法，所述方法包括信号压缩采样的测量矩阵的选取、基向量矩阵的设计、信号本身与其在相邻时间段的变化稀疏性的建模、每一时段解压缩重构信号的贝叶斯概率求解、超参数的快速优化估计、基于后验不确定量化进行重构精度的诊断、健康监测无线传感中信号丢失的恢复方法等。本发明所述方法采用层次稀疏贝叶斯学习建模和求解算法，在嵌入信号本身及其随时间变化的两个稀疏性特征，超参数快速求解，较高压缩率下信号重构的鲁棒性及信号重构不确定性量化等方面具有独特的优势，对噪声的鲁棒性也较好。
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公开(公告)号：CN110542723A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910877753.3
申请日：2019-09-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于导波信号稀疏分解及损伤定位的两阶段损伤位置识别方法，涉及超声无损检测领域。本发明是为了解决稀疏表示在超声导波信号重叠波包识别中存在的字典设计方法和信号稀疏分解算法不够完善，进而导致超声导波信号分析得到的结果不够精确的问题。本发明利用惩罚项使系数向量尽可能稀疏，大大降低了噪声与字典原子匹配的可能性；利用导波的传播模型设计字典矩阵，其中考虑导波的频散、多模态和模态转换问题，以线性分解的形式识别重叠波形，相比常规的信号处理方法更具有优势；采用基于稀疏贝叶斯学习的稀疏优化求解算法，在处理稀疏表示这类欠定线性问题方面具有独特的优势，对噪声的鲁棒性也更好。
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公开(公告)号：CN109781864A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910085832.0
申请日：2019-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/44
Abstract: 本发明提出基于导波信号稀疏分解方法的信号降噪与缺陷检测方法及缺陷信号重构方法。所述方法包括求解最优近似解、提取时间延迟参数、获取候选模式对、依据各个有效模式对的时间延迟以及对应的群速度，估计得到结构内各个反射源的位置；排除边界反射对应的导波模式，便可得到缺陷的位置。本发明所述方法采用基于稀疏贝叶斯学习的稀疏优化求解算法，在处理信号稀疏表示这类病态问题方面具有独特的优势，对噪声的鲁棒性也更好。
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公开(公告)号：CN109165617A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811020455.4
申请日：2018-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G01N29/04 , G01N29/048 , G01N29/07 , G01N2291/011 , G01N2291/023 , G01N2291/0289 , G01N2291/0421 , G06K9/0051 , G06K9/46 , G06K9/6255 , G06K9/6296 , G06K2009/4695
Abstract: 本发明公开了一种超声信号稀疏分解方法及其降噪与缺陷检测方法，涉及超声无损检测领域，步骤一、采用Gabor模型对超声信号进行近似拟合，选取Gabor字典参数集合，组合形成字典矩阵，利用稀疏贝叶斯学习算法求解系数向量在稀疏约束条件下的最优近似解。利用原子向量参数来排除系数向量中对应于噪声的项并通过设置能量阈值进一步去噪，缺陷的数量即为系数向量中非零项的个数。本发明可以实现低信噪比的、包含复杂噪声的超声无损检测信号的降噪、缺陷反射信号的恢复和缺陷检测与定位。
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公开(公告)号：CN118395860B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410527603.0
申请日：2024-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种导波频散关系恢复问题中优化测点布置的方法。该方法采用多任务复数层次稀疏贝叶斯模型对导波的频散关系进行求解，并利用多任务复数层次稀疏贝叶斯模型给出的不确定性指标来计算后续测点布置方案的微分熵估计值，通过极小化微分熵估计值来获取最优测点布置。导波频散关系的多任务模型将多个频率下的任务联立求解，并构造字典矩阵使得在多个频率对应任务的权重向量具有一致稀疏性，滤去了仅在单个频率上出现的噪点使得频散关系求解结果更接近真实值。此外，多任务复数层次稀疏贝叶斯模型能根据数据来估计模型中超参数，减弱了导波频散关系恢复问题中过拟合现象造成的影响，从而能够更加可靠地求解导波频散关系并优化测点布置方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118839564B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410950413.X
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出基于少量测点加速度数据和生成对抗网络的结构全自由度振型识别方法。首先，训练生成对抗网络模型，学习结构有限元模型在物理参数各可能数值下的模拟振型大数据集，生成器输入为低维空间中随机采样的向量z，输出为高维的模拟全自由度振型数据φ。其次，基于动力学知识建立振型与监测数据的映射关系，构建优化目标函数。最后，训练好的生成器G通过相对低维的向量z表示结构全自由度振型的特征，通过直接在z空间搜寻获得最优全自由度振型#imgabs0#该方法将生成器作为待识别振型φ的物理模型驱动约束项，从有限元模拟数据中自动学习振型识别有关的物理信息来改善全自由度模态识别反演问题的不适定性。
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公开(公告)号：CN118940602A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410913258.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N7/01 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明提出基于深度高斯过程和贝叶斯优化算法的结构非线性模型快速更新方法。该方法采用深度高斯过程模型建立结构非线性模型更新问题中目标函数的概率代理模型，结合后验深度高斯过程模型的预测以及不确定性量化信息建立采集函数，以指导结构非线性模型更新目标函数的优化进程。深度高斯过程具有层次高斯过程的结构，能够更好地对结构非线性模型更新的目标函数进行先验相关性建模，从而提供更好的预测和不确定性量化性能。本发明能够在少数次数的数值模型分析中解决结构非线性模型更新问题，从而有效提高了模型更新的计算效率，减少了计算时间，具有很好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN118735129A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411010743.7
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/063 , G06N7/01 , G06Q50/40 , G06N3/092
Abstract: 本发明提出基于大小交路、快慢车越行工况的马尔可夫决策过程模型的深度强化学习求解方法。所述方法通过分析地铁列车调度过程中的多种工况和运行数据，建立马尔可夫决策过程模型，优化列车运行方案。进而通过实时运营数据的分析与深度强化学习算法的应用，实现列车调度的智能优化，提高地铁系统的运营效率和服务质量。
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公开(公告)号：CN118734045A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411010659.5
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种基于条件扩散模型的轨道监测数据时间序列预测方法。所述方法包括训练数据集的预处理，插补缺失值、输入条件网络计算隐藏状态、前向过程增加白噪声、结合隐藏状态训练预测模型，优化条件网络和去噪网络的模型参数以及基于训练好的网络模型生成最终预测结果等过程。本发明所述方法通过条件化处理，使模型能够在特定条件下生成和预测时间序列数据，能够为高铁轨道结构健康监测领域提供一种有效的时间序列数据预测方法。
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公开(公告)号：CN117409379A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311341478.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于计算机视觉的大跨桥梁车辆追踪与车辆荷载谱智能识别方法。所述方法针对路侧摄像头在桥上分布布置的工况，首先通过训练后YOLOv7深度网络获取单摄像头数据中的车辆外观图像信息与对应车辆类型、时间等信息，并结合车道线识别方法实现车辆横向位置识别；然后引入L2‑Net深度描述符，通过各摄像头数据设计搜索匹配策略，实现行车方向各车辆行驶轨迹的精确追踪，得到车辆在桥上任意时刻的位置信息；最后将方法集成为车辆荷载谱识别系统，其可结合动态称重数据，以较低的运算耗时和较高的精度实现各种监控场景下车辆荷载谱的识别。
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