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公开(公告)号：CN107578059A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710653442.X
申请日：2017-08-02
Applicant: 西华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供的基于膜计算框架的谱聚类算法包括：相似度图G的构造；拉普拉斯矩阵的生成；求取拉普拉斯矩阵的前K个最小特征值对应的特征向量，构建特征向量空间；使用膜聚类算法对特征向量空间中的特征向量进行聚类；利用组织型P系统实现膜聚类，组织型P系统包括q个细胞，每个细胞中包括m个对象，每个细胞使用转运规则将其最好对象转运到环境中，更新环境中所对应的最好对象；采用PSO的速度-位移模型作为进化规则，依据设置的停机条件停机后，环境中的最好对象即为所求的最优解。由于膜计算可用于处理全局优化问题，因此本发明的基于膜计算框架的谱聚类算法不但丰富了聚类算法的类型，而且优化了谱聚类的效果，拓展了膜计算的应用领域。
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公开(公告)号：CN106099999A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610619165.6
申请日：2016-07-29
Applicant: 西华大学 , 东方日立(成都)电控设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种微电网能量控制方法，采用非支配排序遗传膜算法来得到Pareto最优解集；然后根据需要从Pareto最优解集中选择合适的解来控制分布式电源的发电功率。本发明能够使得到的解集分布均匀且分布广，同时具有多样性，并能够尽可能避免未成熟收敛的情况出现，从而保证了实际应用中微电网内分布式电源控制策略的选择性和准确性。本发明还公开了一种用于实现上述方法的处理器，以及一种微电网能量控制系统，该系统包括控制装置，控制装置内包括有上述处理器。该处理器以及微电网能量控制系统也具有上述优点，在此不再赘述。
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公开(公告)号：CN103595668B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310659609.5
申请日：2013-12-09
Applicant: 西华大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种压缩重构的最大似然载波频率偏移估计方法，用于通信系统的载波频率同步。所述方法的步骤包括：根据接收到的发射端的训练序列，构成为N×1的接收信号序列x；从指定的存储位置读取感知矩阵根据所述接收信号序列x和所述的感知矩阵压缩ML频偏估计度量，得到压缩域度量集y；利用所述的压缩域度量集y重构出ML频偏估计度量集合y1；根据ML频偏估计度量集合y1的最大值位置索引，映射出ML频偏估计值。所述方法解决了高精度的最大似然频偏估计方法的计算复杂度非常高，难以适应于实际应用的问题；在估计性能与ML频偏估计方法相当的情况下，极大的降低了ML频偏估计方法的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN102663494A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210103618.1
申请日：2012-04-10
Applicant: 西华大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本申请提供了一种基于变异粒子群算法的膜优化算法，包括将等效为粒子的备选解随机分配至多层基本膜中，每层基本膜包括至少一个粒子；计算所述粒子的适应度值，更新所述每层基本膜的惯性权值，并依据所述适应度值及所述惯性权值更新各粒子速度值和各粒子位置值；依据所述适应度值、所述各粒子速度值及所述各粒子位置值获取最优粒子；判断所述最优粒子是否满足预设的选取规则，如果是，获取所述最优粒子中的最优解，否则，依据所述适应度值重新更新各粒子速度值和各粒子位置值，并依据所述重新更新的惯性权值、各粒子速度值和各粒子位置值，获取最优粒子。
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公开(公告)号：CN102570889A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110000309.7
申请日：2011-01-04
Applicant: 西华大学
IPC: H02M7/5387
Abstract: 本发明是一种三相四桥臂逆变器及控制方法，逆变器由整流，直流滤波，三相四桥臂逆变电路，交流滤波，采样，DSP控制器，光耦隔离及电源电路构成，其输入端并联连接两个串联连接的储能电容，每个储能电容分别并联有等值的均压电阻。该控制方法提出了一种基于三维空间矢量中γ分量控制方法，将传统的三维空间矢量分解成二维空间矢量和γ矢量，结合PI控制器，通过对γ分量的控制产生第四桥臂的PWM使之对各种因素引起的输出电压不平衡进行全补偿，并充分利用二维空间矢量的优点对前三桥进行控制。该控制方法简单可行，动态响应快，稳压精度高，输出电压平衡且谐波畸变率小，在不平衡和非线性负载的情况下具有很好的控制特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118072027B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410469556.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 西华大学
IPC: G16H30/20 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及腺体分割技术领域，具体涉及一种腺体分割方法、装置及电子设备，该方法包括如下步骤：S1：基于深度学习技术，从结直肠腺组织学RGB图像中提取出腺体对象，获得腺体分割预测结果；S2：基于学生‑教师网络框架训练网络，对于有标签数据和无标签数据的总损失，通过误差反向传播的方式更新学生网络参数，教师网络参数通过学生网络参数进行更新；S3：基于深度学习技术，将整个模型通过端到端训练的方式进行学习，将待分割图像通过训练后的学生网络，输出分割预测图。本发明，有效解决了参数量大的问题，使得网络更加简洁高效；同时，采用半监督方法训练网络，训练过程只依赖一小部分标签数据，解决了标签难获取的问题。
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公开(公告)号：CN118072027A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410469556.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 西华大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及腺体分割技术领域，具体涉及一种腺体分割方法、装置及电子设备，该方法包括如下步骤：S1：基于深度学习技术，从结直肠腺组织学RGB图像中提取出腺体对象，获得腺体分割预测结果；S2：基于学生‑教师网络框架训练网络，对于有标签数据和无标签数据的总损失，通过误差反向传播的方式更新学生网络参数，教师网络参数通过学生网络参数进行更新；S3：基于深度学习技术，将整个模型通过端到端训练的方式进行学习，将待分割图像通过训练后的学生网络，输出分割预测图。本发明，有效解决了参数量大的问题，使得网络更加简洁高效；同时，采用半监督方法训练网络，训练过程只依赖一小部分标签数据，解决了标签难获取的问题。
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公开(公告)号：CN117674143B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410142147.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 西华大学
Abstract: 本发明涉及光伏发电领域，尤其涉及基于回声脉冲神经P系统的短期光伏功率预测方法及装置，通过获取原始光伏功率数据，并对原始光伏功率数据进行数据预处理；基于非线性脉冲神经P系统和回声状态网络结构，构建PF‑ESNP神经网络模型；采用监督学习算法对PF‑ESNP神经网络模型进行训练并验证，得到训练好的PF‑ESNP神经网络模型；将完成数据预处理的原始光伏功率数据输入到训练好的PF‑ESNP神经网络模型，输出短期光伏功率的可视化预测结果。通过采用该PF‑ESNP神经网络模型不仅能够很好的捕捉到光伏功率时间序列的特征，具有更快的收敛速度，还充分利用了NSNP系统的非线性脉冲机制，更准确地捕捉光伏功率序列的变化趋势，提高了短期光伏功率预测的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN115528667A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211496236.X
申请日：2022-11-28
Applicant: 西华大学
Abstract: 本发明公开了一种直流微电网集群控制系统及其多级协同控制方法，该方法包括：从每个直流微电网中选择一个电单元作为主单元；当主单元的通信条件被触发时，各个直流微电网之间的主单元进行通信，并且直流微电网内的从单元的通信被同步触发；利用主单元之间、主单元与从单元之间、从单元之间通信的信息进行分级协同控制达到直流微电网集群供需平衡。本发明采用主‑从分布式协调控制机制可以使主单元和从单元共同补偿直流微电网中的功率/电流共享失配和能量存储单元的SOC不平衡，主单元之间的协调可以实现整个集群系统的功率/电流分配和能量存储SOC平衡，提高系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN109345446B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201811090280.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 西华大学
Abstract: 一种基于对偶学习的图像风格转移算法，首先向预训练好的转换网络VGG19中分别输入内容图片C和风格图片S，并随机初始化一张图片Z；再在原任务中，分别计算C和Z的内容损失、S和Z的风格损失、对得到的初始转换后的图片Z进行降噪、在对偶任务中，计算复原图像C'和Z的内容损失、C'和新的风格图像S'的风格损失，对复原图像C’进行降噪、计算目标函数和梯度，最后用adam优化算法对目标函数进行优化，之后输出风格化图像Z和复原图像C'。本发明可以对带有任何内容的图片与任何风格的图片进行融合，再在对偶学习的基础上对融合了的新图片进行还原，风格转移效果优于现有技术。
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