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公开(公告)号：CN118589801A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410638861.6
申请日：2024-05-22
申请人： 广东技术师范大学
IPC分类号： H02K41/03 , H02K1/16 , H02K1/28 , H02K1/2783
摘要： 本发明适用于电机技术领域，提供了一种圆筒型动磁式直线振荡电机结构，包括：电机定子；电机动子，与所述电机定子配合连接；其中，所述电机动子包括：瓦块状永磁体动子；初级动子铁芯，所述瓦块状永磁体动子沿着初级动子铁芯均匀分布；活塞杆，所述瓦块状永磁体动子、初级动子铁芯和活塞杆同轴心配合。本发明还提供了一种双缸空气压缩机，其包括上述圆筒型动磁式直线振荡电机结构。本发明中瓦块状永磁体动子采用新型Halbach永磁体，产生的恒定磁场与圆环型绕组线圈产生的交变磁场相互作用下，在直线电机动子处产生了轴向的大推力，活塞杆推动连杆，驱动活塞做往复直线振荡运动，将气体压缩进压缩机的气缸里。
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公开(公告)号：CN117523672B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311570380.8
申请日：2023-11-23
申请人： 广东技术师范大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明属于智能人机交互技术领域，公开了一种基于残差收缩网络的人体活动识别方法，该方法包括面向人体活动识别的残差收缩网络，该方法的步骤为：S1、获取人体活动的时间序列数据集；S2、对时间序列数据集进行预处理；S3、将残差收缩网络初始化；S4、将数据集输入到残差收缩网络并进行训练；S5、权重优化残差收缩网络部署到需要识别人体活动的智能可穿戴设备中，完成对人体活动的识别。本发明通过残差收缩网络结构考虑由人体活动产生数据的多层相关性，GRU网络和空洞卷积层提取活动数据中的多个时间尺度时间依赖关系。该方法以更低的计算成本提取人体活动特征且达到更高的准确率。
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公开(公告)号：CN118553237A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411010339.X
申请日：2024-07-26
申请人： 广东技术师范大学
IPC分类号： G10L15/20 , G10L15/22 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/2135
摘要： 本发明公开了一种基于电磁波干扰抑制的智能家电语音识别方法及系统。首先，利用获取目标智能家电环境的电磁波数据，构建电磁环境图谱；接着，根据电磁环境图谱识别并提取影响语音识别的电磁干扰特征，得到电磁干扰数据；然后，分析不同电磁干扰类型对语音识别的影响，得到电磁干扰影响数据，构建电磁干扰处理模型，并确定干扰抑制参数；随后，获取并处理目标智能家电的实时语音信号数据，得到电磁干扰抑制语音信号数据；最后，基于电磁干扰抑制语音信号数据进行语音识别，并对目标智能家电进行控制。本发明提高了智能家电语音识别的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117421595B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202311395791.8
申请日：2023-10-25
申请人： 广东技术师范大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/088
摘要： 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种基于深度学习技术的系统日志异常检测方法及系统，包括以下具体步骤：S1：对训练日志数据集进行模板解析，得到结构化的日志模板数据；S2：构建向量化模型，并将结构化的日志模板数据输入向量化模型进行无监督对比学习训练；S3：通过抽取并关联训练日志数据集的数据中的会话及事件，生成子序列样本数据；S4：根据向量化数据、子序列样本数据，完成子序列相关性模型的建模；S5：训练子序列相关性模型；S6：通过训练好的子序列相关性模型检测日志异常。本发明解决了现有技术对日志数据间关联性的理解不足的问题，且具有能够高效地检测系统日志中的异常，并且为系统工程师在故障诊断时提供参考的特点。
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公开(公告)号：CN114491070B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210080718.0
申请日：2022-01-24
申请人： 广东技术师范大学
IPC分类号： G06F16/36
摘要： 本发明涉及图嵌入技术领域，尤其是涉及基于知识图谱节点语义属性的图嵌入方法及系统,包括：采集购物商城的用户信息及产品信息，将获取到的文本信息进行格式处理后存储，并归档备份；以用户信息及产品信息作为节点，使用词嵌入的方法获取节点属性信息的语义特征向量；使用句子特征提取的方法对上述语义特征向量进行整理，组成一个句子的语义特征矩阵；基于语义特征向量和语义特征矩阵进行模型设计和搭建；根据模型预测连边，补全知识图谱；本发明充分利用了节点的属性信息，可以通过提取实体属性信息来预测这两个实体是否有关系，即通过获取知识图谱的head和tail的语义信息来预测relation，达到预测连边、补全知识图谱的效果。
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公开(公告)号：CN118505960A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410297007.8
申请日：2024-03-15
申请人： 广东技术师范大学
IPC分类号： G06V10/24 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/088
摘要： 本发明涉及一种无监督多尺度单应性估计的图像对齐方法，其主要包括步骤：使用尺寸H×W的三通道彩色图像包括参考图像Ir和目标图像It作为输入，通过ResNet50预训练网络作为主干来提取语义特征，分别得到原始分辨率的1/8特征图和1/16的特征图；再通过AFE模块对特征图从通道和空间自适应特征增强。使用1/16的低分辨率增强特征图输入粗对齐网络得到单应性矩阵H；而后用H变换后的1/8高分辨率增强特征图输入细对齐网络，以对目标图像的细对齐操作；之后将单应性结果嵌入到工作流中。该方法加深了网络对图像特征的理解，能自适应地强调重要特征并抑制不相关信息，为复杂场景的图像对齐提供了有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN118313280B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410725810.7
申请日：2024-06-06
申请人： 广东技术师范大学
摘要： 本申请实施例提供了一种生产系统布局优化方法和装置、电子设备及存储介质，属于生产系统规划设计领域。该方法包括：获取目标生产系统的初始生产系统布局方案；其中，初始生产系统布局方案包括目标生产系统中的多个工作节点的生产参数；将初始生产系统布局方案输入至预设的生产仿真模型进行生产模拟，得到生产模拟数据；生产仿真模型根据目标生产系统所构建；根据生产模拟数据和初始生产系统布局方案在预设的网络架构集内进行网络架构选择，得到目标生产评估模型；根据目标生产评估模型和生产模拟数据对初始生产系统布局方案和预设的原始生产系统布局方案进行布局调整，得到目标生产系统布局方案。本申请实施例能够快速精准优化生产系统布局。
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公开(公告)号：CN118449254A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410545029.1
申请日：2024-05-06
申请人： 广东技术师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于高效隔离型DC‑DC变换器的风光互补储能装置及控制方法，包括输入模块，所述输入模块连接有对储能模块充电电压进行采样并保持电流恒定控制的控制器；所述升压模块用于控制器的恒压控制来控制储能模块的充放电电压，本发明当储能模块充电电压达到电压上限参考值时，控制器利用恒压控制,对储能模块的两端电压进行采样，通过与设置的电压参考值进行比较，所得到的电压差值经过PID误差调节和PWM发生器后形成占空比信号，控制开关管S1或开关管S2,通过电压差值补偿占空比，使得升压模块输出的电压恒定，实现了储能模块的恒压充电，利用恒流‑恒压的充电方式加快了充电速度，同时延长了储能模块的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118447289A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410319956.1
申请日：2024-03-20
申请人： 广东技术师范大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种面向多领域图像分类的迁移字典学习方法及系统，通过建立迁移字典学习算法，将所述多领域图像数据集输入至所述迁移字典学习算法；建立多领域迁移字典学习模型，同时建立判别Fisher原子嵌入约束模型和交叉迁移模型，得到多领域迁移字典学习模型；生成所述多领域迁移字典学习模型的目标函数；利用所述多领域迁移字典学习模型对所述多领域图像数据集进行分类，得到目标领域图像分类数据。可以促使不同领域的样本在低维空间中具有相似的编码系数，提高字典原子的判别性能；此外，为了保持嵌入空间中的相似信息，在迁移字典学习模型中加入交叉嵌入约束模型，增强算法的迁移性能，提高迁移字典学习算法在多领域图像中的分类性能。
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公开(公告)号：CN117300335B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202311236958.6
申请日：2023-09-22
申请人： 广东技术师范大学
摘要： 本发明提供一种基于机器视觉的激光加工方法及系统，其中，所述方法包括：采集目标工件的表面图像，并从所述表面图像中识别出所述目标工件上的待加工区域；将所述表面图像划分为包含所述待加工区域的区域图像和除所述待加工区域以外的环境图像；提取所述区域图像的属性特征，并确定与所述属性特征相匹配的激光加工策略；生成所述区域图像经过所述激光加工策略处理后的预览图像，并将所述预览图像和所述环境图像进行融合，以生成所述表面图像对应的激光加工图像。本发明提供的技术方案，能够提高加工精度、减少人工干预并提升生产效率。
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