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公开(公告)号：CN109948412B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201811608398.1
申请日：2018-12-27
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的违禁物品标识方法，搭建一个具有三层Inception模块和一层BP神经网络的深度卷积神经网络。以违禁物品样本数据利用SGD随机梯度下降对三个Inception模块进行训练，获取违禁物品样本数据的高阶抽象特征，再通过BP对深度卷积神经网络参数进行优化，从而完成深度卷积神经网络的训练。将训练好的深度卷积神经网络应用到当前违禁物品样本数据，通过输出Softmax层便可获得违禁物品的种类。本发明可以识别各类不同有特定形状的违禁物品，提高安检的安全性。
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公开(公告)号：CN114063455B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202111333850.X
申请日：2021-11-11
申请人： 中南大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种土压平衡盾构机推进速度控制方法、建模方法及装置，针对土压平衡盾构机推进速度子系统，以推进速度控制量作为控制输入变量，土仓压力、总推进力和刀盘转速作为可测干扰变量，以盾构机实际推进速度作为输出变量，构建推进速度子系统的RBF‑ARX模型。利用土压平衡盾构机推进系统的实际采样数据，在考虑推进速度动态响应模式约束条件下，通过极小化RBF‑ARX模型的预测输出与推进速度实际值的误差平方和，得到最优的描述盾构机推进速度动态特性的RBF‑ARX模型参数与结构。基于该RBF‑ARX模型设计推进速度预测控制器，为实现土压平衡盾构机推进速度的自动控制提供技术支持。
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公开(公告)号：CN114065502B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111333871.1
申请日：2021-11-11
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种盾构机及其土压动态特性建模方法、装置及存储介质，该RBF‑ARX模型的输入变量包括出土螺旋机转速、盾构机推进速度平均值和总推进力，输出变量为盾构机密封舱土压的平均值。选择土压平衡盾构机土压子系统各变量在各种工作状态下的多组历史数据作为模型的辨识数据，以模型输出预测误差的平方和作为优化函数，通过极小化该优化函数得到土压RBF‑ARX模型的参数与结构。本发明在模型参数的优化中，将输入输出阶跃响应方向、模型静态放大系数容许范围、模型稳定性等动态模式约束要求加入土压RBF‑ARX模型参数的优化过程，建立了能描述盾构机土压子系统主要变量动态关系的预测模型。
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公开(公告)号：CN109948412A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201811608398.1
申请日：2018-12-27
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的违禁物品标识方法，搭建一个具有三层Inception模块和一层BP神经网络的深度卷积神经网络。以违禁物品样本数据利用SGD随机梯度下降对三个Inception模块进行训练，获取违禁物品样本数据的高阶抽象特征，再通过BP对深度卷积神经网络参数进行优化，从而完成深度卷积神经网络的训练。将训练好的深度卷积神经网络应用到当前违禁物品样本数据，通过输出Softmax层便可获得违禁物品的种类。本发明可以识别各类不同有特定形状的违禁物品，提高安检的安全性。
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