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公开(公告)号：CN117876306A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311784542.8
申请日：2023-12-21
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明涉及一种太阳能电池板缺陷检测方法、设备及存储介质，该方法包括基于所述输入模块对输入的初始太阳能电池板图像进行预处理得到待检测太阳能电池板图像；基于所述卷积下采样模块对所述待检测太阳能电池板图像进行下采样处理得到太阳能电池板特征；基于所述上采样拼接模块对所述太阳能电池板特征进行上采样并进行拼接得到多维度的太阳能电池板目标特征；基于所述多尺寸检测头模块对所述太阳能电池板目标特征进行缺陷检测确定太阳能电池板缺陷的类别和位置。本发明通过下采样和上采样从待检测太阳能电池板图像中提取特征，并对特征进行融合提高了对特征识别的准确性，然后通过多尺寸检测头模块对融合特征进行检测提高了可以检测的尺寸范围。
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公开(公告)号：CN116894384A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310850325.8
申请日：2023-07-11
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F113/06 , G06F113/08
摘要： 本发明属于风电机组风速预测领域，公开了多风机风速时空预测方法及系统，获取区域多风机的风速数据、风机位置坐标(经纬度)及其他天气变量数据(风向、气温、气压)相关特征数据；对于数据预处理后的数据，基于Pytorch框架来进行建模步骤；构造多风机空间特征提取模型；构建区域多风机风速预测的时序特征提取模型；模型训练与超参数调整；选择多种评价指标来评价模型的预测效果。本发明能有效聚合邻域风机的空间特征，适用于多台风电机组的风速预测，同时结合双向GRU模型和注意力机制，提取长期和短期时间特征，并在多风机风速预测任务中利用多任务学习策略，考虑了多个任务间的内在联系，上述方法可有效提高多风机风速的预测精度。
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公开(公告)号：CN114644929A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011497101.6
申请日：2020-12-17
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明提供一种用于重金属Cd污染土壤的新型复合固化剂及其使用方法，成分包括赤泥、高炉矿渣和碱激发剂或者赤泥、粉煤灰和碱激发剂，赤泥与高炉矿渣的混合比为7:3，赤泥与粉煤灰的混合比为1:1。碱性激发剂的NaOH与Na2SiO3的比例为9:1。将待修复土壤破碎筛分得细粒土，将高炉矿渣混合物或粉煤灰混合物与细粒土充分混合，搅拌均匀成细粒土复合物。将碱性激发剂的水溶液均匀喷洒至细粒土复合物中使含水率达到15～20％并充分混匀。将上述混合土壤静置7～28天，可固化重金属离子污染的土壤。本发明的固化剂不仅可以显著减少土壤中重金属的含量，还可以提高土体承载力，达到“以废治废”，“变废为宝”的效果。
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公开(公告)号：CN116894384B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310850325.8
申请日：2023-07-11
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F113/06 , G06F113/08
摘要： 本发明属于风电机组风速预测领域，公开了多风机风速时空预测方法及系统，获取区域多风机的风速数据、风机位置坐标(经纬度)及其他天气变量数据(风向、气温、气压)相关特征数据；对于数据预处理后的数据，基于Pytorch框架来进行建模步骤；构造多风机空间特征提取模型；构建区域多风机风速预测的时序特征提取模型；模型训练与超参数调整；选择多种评价指标来评价模型的预测效果。本发明能有效聚合邻域风机的空间特征，适用于多台风电机组的风速预测，同时结合双向GRU模型和注意力机制，提取长期和短期时间特征，并在多风机风速预测任务中利用多任务学习策略，考虑了多个任务间的内在联系，上述方法可有效提高多风机风速的预测精度。
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