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公开(公告)号：CN111696090B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010510923.7
申请日：2020-06-08
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC分类号： G06V10/98 , G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06T3/60 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种无约束环境下人脸图像质量评估方法。本发明通过采用两种人脸识别算法来对人脸质量分数进行标定，以使得标定的结果更加准确全面；同时给予两种人脸识别算法所计算出来的相似度进行权重分配，权重分配的根据是基于该算法实际识别率所占两种识别率之和的多少来确定，这样的权重分配结合实际的识别率，更加合理有据。最后利用卷积神经网络提取的人脸特征做人脸质量分数的回归预测，提高了人脸质量评估的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN111696090A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010510923.7
申请日：2020-06-08
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
摘要： 本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种无约束环境下人脸图像质量评估方法。本发明通过采用两种人脸识别算法来对人脸质量分数进行标定，以使得标定的结果更加准确全面；同时给予两种人脸识别算法所计算出来的相似度进行权重分配，权重分配的根据是基于该算法实际识别率所占两种识别率之和的多少来确定，这样的权重分配结合实际的识别率，更加合理有据。最后利用卷积神经网络提取的人脸特征做人脸质量分数的回归预测，提高了人脸质量评估的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN117217305A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311174949.9
申请日：2023-09-12
申请人： 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
IPC分类号： G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的知识图谱多跳推理方法，针对知识图谱推理过程中存在的智能体与环境交互信息不充分以及智能体无目的性搜索目标实体的问题。该发明含有以下步骤，1、对知识图谱进行预处理；2、构建待训练的嵌入模型并强化学习中训练智能体的网络；3、初始化模型训练参数并训练嵌入表示模型；4、初始化模型参数以及环境变量，采用强化学习方法使智能体在与环境交互过程中迭代更新策略网络；5、使用经过训练的策略网络进行推理并获取模型性能指标数据。该技术在将环境表示输入至策略网络前增加一个卷积网络用于增加交互，采用嵌入模型计算全局知识引导智能体游走至正确实体，从而提高智能体推理的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118780529A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410814331.2
申请日：2024-06-24
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126 , G06Q30/0601 , G06Q10/0639 , G06F18/23
摘要： 该发明公开了一种基于多维度工艺相似性的混联制造系统单元构建方法，本发明首先获取车间相关生产资源并建立车间生产模型，模型包括生产订单信息、车间设备信息、车间生产单元信息以及工人信息；利用层次分析法将零件依据特征进行相似性划分，得到不同的零件簇；利用改进遗传算法将零件特性、工人特征以及设备特点三者结合起来，实现制造系统的单元构建与划分，保证最大化资源利用率的同时实现线平衡生产。针对传统装配车间存在的聚类结果脱离实际生产要求、生产负荷均衡调整难以实现以及设备资源浪费严重的三个问题，通过使用层次分析法得到基于零件的难度分级，再利用改进的遗传算法得到单元的构建和划分，解决了混联制造系统的单元构建问题。
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公开(公告)号：CN117590805A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310663687.6
申请日：2023-06-06
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 该发明公开了一种基于数字孪生的车间虚拟制造单元重构方法，涉及虚拟制造单元领域。本发明利用工艺相似性进行虚拟制造单元的工件聚类，对实现聚类的工件组划分设备，由工件组与相应的设备组构成虚拟制造单元分配设备组，通过调整策略对工件组与设备组的调整；构建虚拟制造单元的重构调度模型，通过改进的NSGA‑Ⅱ对虚拟制造单元重构调度优化。提高了整体工件加工效率，提高了加工设备的使用率，降低了整体生成成本。
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公开(公告)号：CN117228952A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311214044.X
申请日：2023-09-19
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于电子材料领域，提供高强度高硬度钆铝硅基板材料及其制备方法，适用于超大规模集成电路封装基板。本发明提供的钆铝硅基板材料的成分为：Gd2O3为30～50wt％，Al2O3为10～20wt％，SiO2为40～50wt％。该基板材料的抗弯强度198～243MPa，维氏硬度7.10～8.68GPa，热膨胀系数5.9～11×10‑6/℃，介电常数7.25～8.64(1MHz)，介电损耗3.46～7.6×10‑3(1MHz)。该基板材料的制备工艺简单、成本低廉，有利于实现工业化生产。
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公开(公告)号：CN117172013A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311144278.1
申请日：2023-09-05
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06N5/01 , G06N7/01 , G06F111/06 , G06F111/08
摘要： 本发明提供一种基于启发式算法的飞机复杂产品容差分配优化方法，首先基于成本构建容差分配模型，确定目标优化参数，在此基础上提出容差优化策略进行算法迭代优化，根据控制目标对参数进行合理调整，使得最终输出的容差分配方案实现成本与装配性能的均衡，以验证优化后的容差分配方案满足容差分配的目标，参数比优化前更有优势。本发明通过综合考虑影响容差分配效果的因素，结合装配偏差值引入启发式优化算法，最终达到平衡制造成本与装配精度的关系，降低成本，提升装配性能。
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公开(公告)号：CN116081952A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310197461.1
申请日：2023-03-03
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明提供一种高硬度硼铌酸盐储能微晶玻璃及制备方法，适用于电介质储能电容器。该储能微晶玻璃组分为B2O3：30～35.6mol％，BaO：14.4～17mol％，Na2O：13～21mol％，Nb2O5：25～29mol％，TeO2：3.5～5.5mol％，SrO：2.5～6mol％。本发明通过引入TeO2不仅降低了玻璃的熔制温度，也促进了玻璃析晶，获得了一种晶相为Ba0.39Sr0.61Nb2O6的储能微晶玻璃，硬度高达9.468GPa、介电常数高达145、击穿强度高达1093kV/cm，有利于提高储能电容器的可靠性和使用寿命。该发明制备方法简单，在储能电容器材料领域有很好的应用潜力。
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公开(公告)号：CN111857081B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010797879.2
申请日：2020-08-10
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明涉及半导体芯片封装测试生产线性能控制与优化领域，具体为一种基于Q‑learning强化学习的芯片封装测试生产线性能控制方法。本发明建立了更加精确的半导体封装测试串并联生产线性能预测模型，并综合使用Morris筛选法与Arena仿真法开展全局灵敏度定量分析，得到对生产线性能影响最大的若干影响因素及其影响规律，避免了设备马尔科夫状态空间庞大，传统数学模型分析不适用的情况。本发明在性能预测和灵敏度分析的基础上对生产线变动性因素进行控制，并改进参数ε的取值方式，使得算法收敛速度更快并避免局部最优，同时性能控制方法具有更好的灵活性和实时性。
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公开(公告)号：CN113486291B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110675591.2
申请日：2021-06-18
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06F17/11 , G06N3/0442 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的石油钻机微电网故障预测方法，涉及电网预测技术领域，具体地，本发明将降水量、风速、雷击密度、气压、温度、运行时长等作为辅助信息量，并对辅助信息量有效的进行组合赋权量化，并作为预测模型的子网络输入，建立石油钻机微电网电气量(电流、电压、有功功率)的预测模型，进一步，基于多任务学习网络的诊断分类模型，以电气量预测值作为输入，通过改进的softmax分类器输出故障预测结果，本文提出的故障预测方法，可以有效地提高石油钻机微电网故障预测的精度，而提高石油钻机系统的可靠性。
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