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公开(公告)号：CN115508684A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211213174.7
申请日：2022-09-30
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G01R31/26
摘要： 本发明公开了一种功率器件通态电阻测量电路及结温测量方法、系统，通过通态电阻测量模块解决测量设备宽量程与高精度之间的矛盾，同时保证测量的高速响应能力，实现高精度高响应能力的通态电阻测量；结温模型搭建模块通过单脉冲标定环节得到通态电阻和负载电流等热敏参数的数据，进而通过全连接神经网络预测模型建立结温在线测量模型；结温在线测量模块实时采集通态电阻和负载电流，并将其输入至结温在线测量模型中，通过上位机界面实时显示出结温波动情况，实现高精度结温在线实时测量。所述系统能够真实、准确地反映SiC‑MOSFET功率模块的结温波动，为SiC‑MOSFET功率模块的可靠性评估、寿命预测及健康管理提供重要依据，有利于保证电力电子系统的可靠运行。
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公开(公告)号：CN115620815A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211285893.X
申请日：2022-10-16
申请人： 湖南大学
摘要： 本发明公开了一种基于MPI技术的分析大规模第三代测序数据并行比对方法，包括：S1、启动p个进程，任意选取一个进程作为主进程，并将其余个进程作为从进程；S2、将参考基因组读入所述主进程，并通过minimap2生成参考基因组索引；S3、根据参考基因组索引的值构建数据结构；S4、主进程通过MPI_Bcast函数广播步骤S3中构建的数据结构；S5、所有从进程调用MPI_Bcast函数获取所述主进程广播的数据结构；S6、将所有p个进程进行序列分割，确定所需读取分析的第三代测序数据；S7、通过多级并行对所有进程进行三代测序比对；S8、每个进程将该进程的比对结果异步输入到独立的文件中保存；S9、将不同的文件中所保存的各个进程的比对结果合并。本发明极大的减少了比对时间。
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公开(公告)号：CN111276187B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202010029068.8
申请日：2020-01-12
申请人： 湖南大学
摘要： 本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于自编码器的基因表达谱特征学习方法，通过将基因表达谱文件按实验条件提取所需要的数据，先对提取的样本数据进行处理，得到能直接用于模型的输入数据，再将多个多通道自编码器逐层叠加，得到包含多个隐藏层的深度多通道自编码器模型，接着用深度多通道自编码器模型从高维稀疏的基因表达谱数据中提取出维度相对较低，且能有效区分原始数据的特征表示，最后验证模型预测的特征的好坏。本发明充分发挥深度学习能准确获取数据特征的优势，结合卷积神经网络的多通道和自编码器的特征学习能力，设计一种新的多通道自编码器模型，从而更好的学习到维度相对较低，且能有效区分原始基因表达谱数据的特征表示。
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公开(公告)号：CN111276187A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010029068.8
申请日：2020-01-12
申请人： 湖南大学
摘要： 本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于自编码器的基因表达谱特征学习方法，通过将基因表达谱文件按实验条件提取所需要的数据，先对提取的样本数据进行处理，得到能直接用于模型的输入数据，再将多个多通道自编码器逐层叠加，得到包含多个隐藏层的深度多通道自编码器模型，接着用深度多通道自编码器模型从高维稀疏的基因表达谱数据中提取出维度相对较低，且能有效区分原始数据的特征表示，最后验证模型预测的特征的好坏。本发明充分发挥深度学习能准确获取数据特征的优势，结合卷积神经网络的多通道和自编码器的特征学习能力，设计一种新的多通道自编码器模型，从而更好的学习到维度相对较低，且能有效区分原始基因表达谱数据的特征表示。
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