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公开(公告)号：CN115436342A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210975863.5
申请日：2022-08-15
申请人： 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
摘要： 本发明公开了一种降低多批次样本间LIBS检测不确定性的方法及装置，该方法包括同批次样本内自校正过程和多批次样本间校正过程；同批次样本内自校正过程针对同批次样本内的光谱数据，可有效降低批次内数据的波动性；多批次样本间校正过程用于多批次样本间的训练光谱数据和预测光谱数据，能够在一定程度上解决LIBS系统经过较长时间光谱强度会发生变化的问题，降低多批次样本间LIBS检测的不确定性；两种方法综合使用，可以提升系统的鲁棒性，提升LIBS系统预测精度。而且针对实际生产过程中，针对样本或者环境的变化导致的不确定性的问题，增加了对模型鲁棒性评判的过程，使模型具有自学习自补充的能力，进而降低了模型的不确定性。
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公开(公告)号：CN114235517B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111355566.2
申请日：2021-11-16
申请人： 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
摘要： 本发明提供一种LIBS炉前样品九点环绕自动去除氧化层的方法，属于钢样成分分析领域。所述方法包括：S101，将样品放置在三维移动平台上，以距离激光聚焦点一侧0.5mm一点为起始点，在起始点处激发激光脉冲多次，去除起始点处氧化层；S102，在起始点处继续激发激光脉冲多次，选取激光继续激发的光谱数据作为LIBS定量分析数据，用于判断是否彻底去除氧化层，若彻底去除氧化层，则执行S103；S103，从起始点处出发，以0.5mm为步距，顺时针方向依次去除激光聚焦点周围的氧化层后，此时回到起始点，向激光聚焦点方向移动0.5mm后，在激光聚焦点处激发激光脉冲M次，完成九点环绕去除氧化层。采用本发明，能够缩短制备样品所需要的时间，减少资源的耗费，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN114235517A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111355566.2
申请日：2021-11-16
申请人： 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
摘要： 本发明提供一种LIBS炉前样品九点环绕自动去除氧化层的方法，属于钢样成分分析领域。所述方法包括：S101，将样品放置在三维移动平台上，以距离激光聚焦点一侧0.5mm一点为起始点，在起始点处激发激光脉冲多次，去除起始点处氧化层；S102，在起始点处继续激发激光脉冲多次，选取激光继续激发的光谱数据作为LIBS定量分析数据，用于判断是否彻底去除氧化层，若彻底去除氧化层，则执行S103；S103，从起始点处出发，以0.5mm为步距，顺时针方向依次去除激光聚焦点周围的氧化层后，此时回到起始点，向激光聚焦点方向移动0.5mm后，在激光聚焦点处激发激光脉冲M次，完成九点环绕去除氧化层。采用本发明，能够缩短制备样品所需要的时间，减少资源的耗费，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN116258719B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310541855.4
申请日：2023-05-15
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于多模态数据融合的浮选泡沫图像分割方法和装置，包括：收集并预处理泡沫浮选过程中多模态数据，包括二维RGB图像数据和三维点云数据；将预处理后的多模态数据分别输入图像特征初步提取模块和柱体特征提取网络，进行泡沫图像特征的初步提取和泡沫点云柱体特征提取；将初步提取的泡沫图像特征和泡沫点云柱体特征输入跨模态交互融合模块，进行多模态特征的融合；将融合特征输入图像分割主干网络，进行频域分离编码和注意力增强解码，并构建密集跃层连接进行多尺度特征信息融合交互，预测得到像素级类别，并使用后处理模块得到泡沫实例级分割结果。本发明可以有效地从浮选泡沫图像中分割出泡沫实例。
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公开(公告)号：CN109190113A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810910004.1
申请日：2018-08-10
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明提供一种中医理论典籍的知识图谱构建方法，能够提高构建的知识图谱的准确率。所述方法包括：确定中医理论典籍中的实体词表和动词词表；根据确定的实体词表，对中医理论典籍中的实体进行标注；根据已标注实体的中医理论典籍，通过基于字符的双向长短期记忆网络和基于统计方法的条件随机场的循环神经网络进行实体识别，得到中医理论典籍中的实体；根据识别出的中医理论典籍中的实体，利用结合注意力机制的双向门控循环单元神经网络进行关系抽取，获取中医理论典籍中实体之间的关系，形成实体关系表；以实体关系表中的实体为节点集，实体关系表中的关系为边集，构建中医理论典籍的知识图谱。本发明涉及知识工程领域。
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公开(公告)号：CN116258719A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310541855.4
申请日：2023-05-15
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于多模态数据融合的浮选泡沫图像分割方法和装置，包括：收集并预处理泡沫浮选过程中多模态数据，包括二维RGB图像数据和三维点云数据；将预处理后的多模态数据分别输入图像特征初步提取模块和柱体特征提取网络，进行泡沫图像特征的初步提取和泡沫点云柱体特征提取；将初步提取的泡沫图像特征和泡沫点云柱体特征输入跨模态交互融合模块，进行多模态特征的融合；将融合特征输入图像分割主干网络，进行频域分离编码和注意力增强解码，并构建密集跃层连接进行多尺度特征信息融合交互，预测得到像素级类别，并使用后处理模块得到泡沫实例级分割结果。本发明可以有效地从浮选泡沫图像中分割出泡沫实例。
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公开(公告)号：CN109215798B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811174093.4
申请日：2018-10-09
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G16H50/70
摘要： 本发明提供一种面向中医古文的知识库构建方法，能够快速构建面向中医古文的知识库，省时省力。所述方法包括：对中医古文语料进行关键词提取获取词频大于预设的词频阈值的实体，形成种子实体词表；根据种子实体词表，筛选出中医古文语料中具有两个及两个以上实体的句子，利用依存句法分析得到实体之间的动词关系，形成种子动词词表；根据种子动词词表，扩充种子实体词表；迭代执行形成种子动词词表和扩充种子实体词表的步骤，直到不能获取到新的实体和动词，形成实体关系三元组；根据得到的种子实体词表进行层次聚类，得到分类后的实体词表，并结合得到的实体关系三元组，构建面向中医古文知识库。本发明涉及知识工程领域。
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公开(公告)号：CN118447440A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410499775.1
申请日：2024-04-24
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明实施例提供一种多模态浮选泡沫监测方法及装置，涉及泡沫浮选技术领域。所述方法包括：获取多模态浮选泡沫监测数据，多模态浮选泡沫监测数据包括RGB图像数据及三维点云数据；对多模态浮选泡沫监测数据进行预处理；对预处理后的多模态浮选泡沫监测数据进行多维视觉特征提取，生成多维视觉特征；基于多维视觉特征生成可视化监测信息，输出可视化监测信息。本发明可以根据多个维度的视觉特征准确量化和可视化浮选泡沫的关键特征，如厚度分布、体积变化、气泡尺寸与密度等。此外，还结合图像处理方法，实现对复杂浮选过程中泡沫特征的自动识别，从而为优化浮选效率、提升产品质量及指导决策提供更精确的科学依据。
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公开(公告)号：CN116385455B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310577993.8
申请日：2023-05-22
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于梯度场标签的浮选泡沫图像实例分割方法和装置，包括：S1、采集浮选泡沫图像，进行泡沫实例层级的掩膜标注；S2、将所述掩膜标注转化成能够利用梯度强度拟合泡沫空间分布的梯度场标签；S3、将所述泡沫图像输入泡沫实例分割网络模型，预测出所述浮选泡沫图像的梯度图，所述泡沫实例分割网络模型的训练学习，利用所述梯度场标签替代所述掩膜标注进行监督；S4、将预测出的梯度图转化成实例掩膜，得到实例层级的分割结果。本发明可以有效地直接将泡沫分割成不同的泡沫实例。(56)对比文件CN 115471660 A,2022.12.13US 2009220137 A1,2009.09.03US 2010080430 A1,2010.04.01Li S 等.Diversity regularizedspatiotemporal attention for video-basedperson re-identification《.2018 IEEE/CVFConference on Computer Vision and PatternRecognition.Salt Lake City》.2018,第369页.张然;赵凤群.考虑分数阶梯度的雾天图像增强偏微分方程模型.计算机辅助设计与图形学学报.2018,(09),第57-65页.张超;都玉莹;韩成;白烨.融合多线索信息的数字图像抠图方法研究.计算机工程与应用.2018,(17),第174-179+190页.周开军;阳春华;牟学民;桂卫华.一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法.高技术通讯.2009,(09),第81-87页.
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公开(公告)号：CN109215798A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811174093.4
申请日：2018-10-09
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G16H50/70
摘要： 本发明提供一种面向中医古文的知识库构建方法，能够快速构建面向中医古文的知识库，省时省力。所述方法包括：对中医古文语料进行关键词提取获取词频大于预设的词频阈值的实体，形成种子实体词表；根据种子实体词表，筛选出中医古文语料中具有两个及两个以上实体的句子，利用依存句法分析得到实体之间的动词关系，形成种子动词词表；根据种子动词词表，扩充种子实体词表；迭代执行形成种子动词词表和扩充种子实体词表的步骤，直到不能获取到新的实体和动词，形成实体关系三元组；根据得到的种子实体词表进行层次聚类，得到分类后的实体词表，并结合得到的实体关系三元组，构建面向中医古文知识库。本发明涉及知识工程领域。
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