公开(公告)号：CN107895387B

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN201710940602.9

申请日：2017-10-11

申请人： 四川大学

发明人： 杨晓梅 ,  郭朝云 ,  刘凯 ,  徐文 ,  刘宁 ,  张家伟 ,  邓佳颖 ,  王森

IPC分类号： G06T11/00

摘要： 本发明涉及图像重建技术领域，提供一种图像重建方法及装置，所述方法包括：建立MR图像重建的最优化重建模型；将所述最优化重建模型分解为第一子模型和第二子模型，其中，所述第一子模型包括全变分正则项和第一正则化参数，所述第二子模型包括小波正则项和第二正则化参数；求解所述第一子模型，得到第一结果，并在求解过程中自适应更新所述第一正则化参数；求解所述第二子模型，得到第二结果，并在求解过程中自适应更新所述第二正则化参数；对所述第一结果和所述第二结果进行迭代平均，得到MRI重建图像，与现有技术相比，本发明实施例显著提高了MRI图像的重建质量。

公开(公告)号：CN110069886A

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201910367000.8

申请日：2019-05-05

申请人： 四川大学

发明人： 杨晓梅 ,  邓佳颖 ,  张文海 ,  刘宁 ,  张家宁

IPC分类号： G06F17/50 ,  G06K9/62

摘要： 基于VMD和CNN的电缆早期故障识别与分类方法，包括以下步骤：步骤一、获取待测模拟信号；步骤二、选取带宽限制因子α、噪声容限τ和模态分解个数K作为参数并设置参数取值；步骤三、对各类模拟信号进行变分模态分解，获取各个模态及其中心频率，实现频带划分；步骤四、提取分解模态特征并构造特征向量；步骤五、将各类信号特征向量输入卷积神经网络，调参训练并获取分类结果；通过使用本方法，可以准确的对电缆早期故障与过电流扰动进行区分，在早期故障变为永久故障前及时完成电缆检修，维持电网的稳定运行。

公开(公告)号：CN107895387A

公开(公告)日：2018-04-10

申请号：CN201710940602.9

申请日：2017-10-11

申请人： 四川大学

发明人： 杨晓梅 ,  郭朝云 ,  刘凯 ,  徐文 ,  刘宁 ,  张家伟 ,  邓佳颖 ,  王森

IPC分类号： G06T11/00

CPC分类号： G06T11/003

摘要： 本发明涉及图像重建技术领域，提供一种图像重建方法及装置，所述方法包括：建立MR图像重建的最优化重建模型；将所述最优化重建模型分解为第一子模型和第二子模型，其中，所述第一子模型包括全变分正则项和第一正则化参数，所述第二子模型包括小波正则项和第二正则化参数；求解所述第一子模型，得到第一结果，并在求解过程中自适应更新所述第一正则化参数；求解所述第二子模型，得到第二结果，并在求解过程中自适应更新所述第二正则化参数；对所述第一结果和所述第二结果进行迭代平均，得到MRI重建图像，与现有技术相比，本发明实施例显著提高了MRI图像的重建质量。