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公开(公告)号：CN117942052A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410119105.2
申请日：2024-01-29
申请人： 中铁十七局集团有限公司 , 中铁十七局集团电气化工程有限公司 , 太原理工大学
IPC分类号： A61B5/0205 , H04W4/80 , A61B5/02 , A61B5/1455
摘要： 本发明基于符合ISO/IEC 18000—6C协议的UHF RFID系统的无线通信、抗干扰能力强和低功耗等特点，同时结合光电脉搏血氧传感器和微处理器等电子设备，提出了一种可实时监测和记录患者脉搏血氧信息的生命特征监测系统。该系统具有对人体脉搏血氧信号进行无创采集、将微小信号进行放大滤波处理和对数据进行中短程无线收发等功能，为人体脉搏血氧信号的采集、处理、分析和中短程无线收发提供了技术支持。所述系统包括天线、信号处理模块、电源管理模块、数字逻辑微控制器以及与天线相连接的无线收发模块；电源管理模块向信号处理模块和数字逻辑微控制器供电；还包括由电源管理模块供电的脉搏血氧采集模块。
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公开(公告)号：CN117877121A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410119958.6
申请日：2024-01-29
申请人： 中铁十七局集团有限公司 , 太原理工大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及图像识别技术领域，具体为基于TSN卷积网络的不安全行为检测方法。基于TSN卷积网络的不安全行为检测方法，针对铁路施工环境中的典型不安全行为进行视频、图片数据采集，由采集的图像数据建立不安全行为类别与概率映射模型，将实时数据代入不安全行为类别与概率映射模型得到输出，并将其代入Argmax分类器，选择具有最高概率值的类别作为输出，实现不安全行为检测。本发明通过提取视频流中人员行为特征并引入跨段机制对视频中时序信息的建模，大大提高了不安全行为监控的实时性和识别效率。
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公开(公告)号：CN118692668A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410617909.5
申请日：2024-05-17
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/70 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及心力衰竭技术领域，具体为一种基于胸片与EHR预测心力衰竭死亡率的方法。本发明的目的在于提供一种结合胸片来预测心力衰竭死亡率的方法即一种基于胸片与EHR预测心力衰竭死亡率的方法，该方案中首先对获取到的胸片数据集进行预处理，然后利用基于DenseNet121+ResNet的交叉关注网络聚焦于肺部水泡区域，并对其进行特征提取，再通过LSTM模型处理EHR中的时间序列数据，最后融合处理结果进行心力衰竭死亡率的预测，从而为心衰死亡的预测提供了一种新的有效方法。
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公开(公告)号：CN118485998A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410659273.0
申请日：2024-05-27
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06T9/00 , G06T17/20
摘要： 本发明提出了一种基于序列化方法的具有全局建模和线性复杂性的算法框架Serialized‑PointMamba。该模型充分利用了结构化非结构点云的可扩展性优势，引入标准空间填充曲线的重新排序变体来增强SSM的全局建模能力。然后将重新排序的点token发送到一系列mamba块，以随意捕获点云结构。验证得该模型具有较高的训练准确率和较短的训练时间，可为未来的点云目标检测和分割提供实验参考。
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公开(公告)号：CN117766126A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311636805.0
申请日：2023-12-01
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G16H50/20 , G16H10/60 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F40/126 , G06N3/0455
摘要： 本发明涉及心衰死亡预测技术领域，具体涉及一种基于多模态文本数据的心衰死亡预测方法，包括：S1.采集电子健康系统监测的数据，形成数据集；S2.对所述数据集进行预处理；S3.基于Transformer构建模型，对结构化数据进行编码，形成结构化特征向量；基于BERT构建模型，对非结构化数据进行编码，形成非结构化特征向量；S4.使用张量融合将两种特征向量进行融合；S5.对心衰死亡率进行预测。本方法能够代替人工完成心衰死亡率的预测，不依赖于医生的操作水平以及主观判断，能够保证预测结果的精确度。
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公开(公告)号：CN117760694A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311784401.6
申请日：2023-12-23
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明涉及激光二极管损伤监测技术领域，具体涉及一种激光二极管的早期灾变性光学损伤监测电路及监测方法。激光二极管的早期灾变性光学损伤监测电路包括依次串接的电容式惠斯通电桥、放大电路、模拟转数字电路、可编程逻辑门电路和数字转模拟电路，电容式惠斯通电桥是将惠斯通电桥上桥臂的两个电阻皆替换为电容后所形成的电路结构，数字转模拟电路的输出端与电容式惠斯通电桥的输入端连接以形成回路。本监测电路能够对激光器芯片COD进行实时检测，结构简单，且能够适应于恶劣环境中，适应性强；同时由于设有电容式惠斯通电桥以及放大电路，只要激光器芯片发生COD，就能检测到输出信号的变化，且与激光器芯片无接触，检测精度较高。
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公开(公告)号：CN117726487A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311708563.1
申请日：2023-12-13
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明涉及温室气体CO2的排放预测方法，具体为一种基于GWO‑VMD和BES‑LSSVM的短期碳排放预测方法，本发明首先使用变分模态分解VMD对碳排放序列进行分解，其中VMD的模态数K和惩罚参数alph使用灰狼优化算法GWO进行优化，从而降低二氧化碳序列的复杂度。然后对分解后的各个本征模态函数VMF使用最小二乘支持向量机LSSVM模型进行预测，LSSVM的参数引入秃鹰优化算法BES进行优化。最后重构所有预测结果，从而获得最终的二氧化碳浓度精准预测结果。
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公开(公告)号：CN117470238A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311223785.4
申请日：2023-09-21
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明涉及无人机航迹规划技术领域，现有航迹规划方法存在规划时间长、路径转角大、规划航迹与障碍物相切等问题，存在很大的安全隐患，本发明提供一种适用于矿井无人机巡检航迹规划方法，通过对状态空间中障碍物占比进行计算，根据障碍物占比调整采样点选取概率加快收敛速度，然后根据障碍物占比调整最大步长，通过最近节点状态空间位置动态调整扩展步长，加速路径生成速度，并且增加转角约束和避障策略，使生成航迹符合动力学约束，采用B样条曲线对生成的航迹进行平滑处理，使规划的航迹平滑，本发明优化了航迹长度，提高路径规划速率；该方法便于实现，具有良好的可操作性。
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公开(公告)号：CN117375675A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311358849.1
申请日：2023-10-19
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B17/20 , H04B17/391 , H04L25/02
摘要： 本发明公开了一种基于重要性分布的数据通信接收机粒子滤波方法，涉及数据通信接收机粒子决策领域。本发明包括：建立状态空间模型；将于具有独立振荡器且受维纳相位噪声影响的MIMO视距信道，并通过排除模糊性来实现包含MIMO相位信息的两种状态的前后向重组。本发明提出了MIMO相位噪声信道，可以更好地理解数据辅助跟踪和非数据辅助跟踪之间的差异，在线性或线性化信道模型中，信道状态的数据辅助后态分布是单模态的，而非数据辅助跟踪信道状态的后态分布可以是多模态的；实现了非数据辅助，且根据重要性分布，使得粒子滤波器的粒子成为决策导向的卡尔曼滤波器，实现可以保持传输速率的目的。
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公开(公告)号：CN116861759A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310184866.1
申请日：2023-03-01
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06F113/04 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及光伏发电量预测领域，公开了一种基于缺失天气属性的光伏发电预测方法、设备及计算机，使用SOM算法对训练数据预处理为四个类别数据并分别生成训练集，根据MLP算法与DBN算法融合而成的光伏发电预测模型，通过训练集进行训练得到训练好的光伏发电预测模型，将待预测光伏发电数据输入至光伏发电预测模型中预测，到最终的光伏发电预测值。本发明结合聚类算法和融合MLP及DBN模型的光伏发电预测算法，精确预测缺失天气属性情况下的光伏发电数据，利用多层感知器解决非线性问题的能力及深度信念网络有效处理复杂数据的优势，解决现有存在的光伏发电预测算法性能较差、精度较低的问题。
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