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公开(公告)号：CN114201632A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202210149500.6
申请日：2022-02-18
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明属于计算机图像生成技术领域，公开了一种面向多标记目标检测任务的标签带噪数据集扩增方法，该方法针对深度神经网络容易过拟合噪声标签的问题，引入干净标签估计矩阵，以空间变换网络作为骨干网络的条件生成对抗网络，从标签带噪的目标检测数据集中学习到干净的标签条件生成分布，在指定目标边界框位置生成指定类别的目标的图像，在测试阶段基于给定的类别标签和边界框信息生成目标检测数据集。本发明通过引入考虑标签噪声的用于图像真假分类的损失函数，可使模型条件生成对抗网络模型从标签带噪且类别不平衡的多目标检测数据集中，生成高质量标注的多目标检测图像，扩增了目标检测数据集，缓解了对带有准确标注信息的数据日益增大的需求。
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公开(公告)号：CN115879003A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211624382.6
申请日：2022-12-16
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F40/289 , G06F40/268
摘要： 本发明公开了一种基于词对齐的古汉语分词与词性标注数据扩增方法，该方法包括：首先，对平行语料库中的现代汉语进行分词和词性标注，对古汉语逐字进行拆分，并对预处理后的现代汉语和古汉语使用IBMModel4模型进行词对齐；然后，根据对齐结果对古汉语单字进行合并得到初始分词结果，并根据对齐的现代汉语的词性得到对应的古汉语词性；最后利用已有的人工标注的古汉语分词与词性标注数据和上述通过词对齐得到的古汉语数据训练得到模型，用该模型对通过词对齐得到的古汉语数据进行重新标注，得到充足且高质量的古汉语分词与词性标注数据。本发明通过词对齐的方法来扩增古汉语分词与词性标注数据，解决了带标注的古汉语分词与词性标注数据稀缺问题。
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公开(公告)号：CN118211118A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410407753.8
申请日：2024-04-07
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种具有社区感知能力的图对比学习社交媒体机器人识别方法，提取用户信息并获得用户及用户文本的表示向量，构建以用户和用户文本为节点的多种节点类型、多种边关系的异质图；提取用户图进行社区检测，划分社区子图，形成子图池，并定义同一社区中不同类别的节点为负样本，相同类别的节点为正样本；对每一幅社区子图，利用节点特征干扰、连接预测、近义词替换进行图增强，并从子图池中获取一幅相似度最低的匹配子图；利用图对比学习拉远负样本在特征空间中的距离，拉近正样本之间的距离，辅助模型获得较优的节点表示用于节点分类。由此，解决了使用图卷积神经网络进行社交媒体机器人识别过程中的过度平滑问题和泛化能力弱问题。
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公开(公告)号：CN108063569B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201711170022.2
申请日：2017-11-22
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H02P6/34
摘要： 本发明涉及一种永磁电机最优工作点的快速求解方法，属于永磁电机技术领域。通过对永磁同步电机进行电磁仿真分析，获得其不同转速下一定数量的最优工作点；将各转速下电机各最优工作点的转矩与电流幅值一次拟合，转矩与电流初相角进行三次拟合并记录各拟合函数系数；调用已有特定转速对应的数据并反解拟合函数可获取该转速下的任意最优工作点；部分转速下转矩与电流初相角无法拟合时，利用步进法搜索最优工作点；对未生成数据的转速，利用相邻转速数据插值求解；计算一定数量最优工作点下的电机效率，得到永磁电机效率云图。本发明可快速寻获电机各最优工作点，辅助后续快速确定电机全运行范围内损耗、效率特性等，为电机对应控制器设计提供依据。
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公开(公告)号：CN110098708A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910417438.2
申请日：2019-05-20
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种定子分段的表贴式永磁同步电机，将电机定子分为结构完全相同的h1段，每段内只有同属于某一相的绕组，定子每相邻两段之间插入一段与定子材料相同的扇环形移相导磁块，定子上的每一段铁芯中均匀地开有k2个槽用于放置绕组，电机采用单层集中绕组结构，定子的齿距与极距相等。本发明应用于电动直升机主旋翼直驱的永磁同步电机是一种表贴式永磁同步电机，与现有的电机相比实现了结构、系统以及安装的简化。电机的制造安装更加容易，同时使得电机的维护更加方便。
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公开(公告)号：CN108063569A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711170022.2
申请日：2017-11-22
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H02P6/34
摘要： 本发明涉及一种永磁电机最优工作点的快速求解方法，属于永磁电机技术领域。通过对永磁同步电机进行电磁仿真分析，获得其不同转速下一定数量的最优工作点；将各转速下电机各最优工作点的转矩与电流幅值一次拟合，转矩与电流初相角进行三次拟合并记录各拟合函数系数；调用已有特定转速对应的数据并反解拟合函数可获取该转速下的任意最优工作点；部分转速下转矩与电流初相角无法拟合时，利用步进法搜索最优工作点；对未生成数据的转速，利用相邻转速数据插值求解；计算一定数量最优工作点下的电机效率，得到永磁电机效率云图。本发明可快速寻获电机各最优工作点，辅助后续快速确定电机全运行范围内损耗、效率特性等，为电机对应控制器设计提供依据。
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公开(公告)号：CN114201632B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210149500.6
申请日：2022-02-18
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明属于计算机图像生成技术领域，公开了一种面向多标记目标检测任务的标签带噪数据集扩增方法，该方法针对深度神经网络容易过拟合噪声标签的问题，引入干净标签估计矩阵，以空间变换网络作为骨干网络的条件生成对抗网络，从标签带噪的目标检测数据集中学习到干净的标签条件生成分布，在指定目标边界框位置生成指定类别的目标的图像，在测试阶段基于给定的类别标签和边界框信息生成目标检测数据集。本发明通过引入考虑标签噪声的用于图像真假分类的损失函数，可使模型条件生成对抗网络模型从标签带噪且类别不平衡的多目标检测数据集中，生成高质量标注的多目标检测图像，扩增了目标检测数据集，缓解了对带有准确标注信息的数据日益增大的需求。
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