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公开(公告)号：CN117973442A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410381183.X
申请日：2024-04-01
Applicant: 青岛科技大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385
Abstract: 本发明涉及一种基于混合神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池管理技术领域。该方法首先获取锂离子电池的外部参数，经归一化处理后分为训练集和测试集。随后，构建混合神经网络模型，该模型结合ResNet残差网络非对称卷积模块和BiLSTM双向长短期记忆网络结构，分别提取电池数据的空域和时域特征，并利用迁移增强学习方法解决小数据集过拟合问题。利用训练集对ResNet‑BiLSTM神经网络模型进行训练，经过训练好的模型对测试集进行检测，模型能够对测试集进行准确检测，输出锂离子电池的SOC估计结果。不仅提高了模型检测精度，还增强了鲁棒性，为锂离子电池管理提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN115843083B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310159756.X
申请日：2023-02-24
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的水下无线传感器网络路由方法，属于水下无线传感器网络路由技术领域。本发明首先将水下环境中的每个传感器节点看作单独的智能体，使其与环境信息进行交互，根据环境交互信息设计全局奖励函数和局部奖励函数，还提出了一种考虑地理位置信息的Q值初始化方法。然后通过分布式值函数计算并更新节点的Q值，当源节点在本地缓存足够的数据包时，根据Q值来选择下一跳路由。最后为防止数据转发过程中的冲突，给出了最优路由数据保持时间的计算函数，并设计了路由转发数据包的格式。本发明能够有效确定水下无线传感器网络数据转发的最优路径，减少网络中的数据冲突，提高水下无线传感器网络中的路由效率。
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公开(公告)号：CN112995075B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110186105.0
申请日：2021-02-15
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于锦标赛选择的混沌人工蜂群算法的声音信道均衡方法，该方法通过混沌矩阵对种群进行初始化，加快了种群的进化速度，防止算法陷入局部最优；通过对产生的新一代种群进行高斯扰动，增加了种群的多样性，防止算法陷入局部最优；利用锦标赛选择算法计算跟随蜂选取引导蜂的概率，提高了算法的全局信息利用率，避免了早熟现象；最后将盲均衡器输出的均方误差作为锦标赛选择的混沌人工蜂群算法的代价函数，寻找代价函数最小值，进而优化盲均衡器的初始权向量。本发明能在收敛速度基本不变的情况下，使均方误差明显降低，有效改善星座图收敛精度，大大提升了对水声信号的均衡效果。
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公开(公告)号：CN113674756B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111229783.7
申请日：2021-10-22
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换和BP神经网络的频域盲源分离方法，该方法包括：利用不同调制方式的信号来训练BP神经网络；接收混合信号，对混合信号进行短时傅里叶变换，得到信号的时频信息；利用基于峰度最大化的ICA算法在频域对时频信息进行分离，得到分离后的频域信号；提取频域信号频谱的多个特征，基于训练的BP神经网络利用频谱特征对该信号进行频谱分类；对谱分类后的信号按照类别分别进行傅里叶反变换得到分离后的各个时域信号。本发明通通过使用短时傅里叶变换和BP神经网络分类方式增加了算法的鲁棒性，使得其频域盲源分离性能更好，保证了后续的信号解调过程的有效性。本发明有效实现了信号的频域盲源分离。
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公开(公告)号：CN112861066A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110186108.4
申请日：2021-02-15
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习和FFT的盲源分离信源数目并行估计方法该方法首先提取对噪声不敏感的声信号特征，然后对特征进行主分量分析，再将已有环境数据、目标环境实场测试数据等特征数据输入BP神经网络训练，保证模型在不同应用环境的稳定性，并得到神经网络分类器，以实现不同信号之间的有效分类，得到类目作为信源个数；对相同的接收信号去噪后进行傅里叶变换，通过阈值判别信源个数，得到信源数目，最后比较，得到最终的输出信源数目。本发明通过优化方法来提高算法的准确率，最终得到准确的信源数目，实现了盲源分离中的信源有效估计，提高了信源估计的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112132027A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011006476.8
申请日：2020-09-23
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进稠密神经网络的水声信号调制方式类间识别方法，首先接收待识别的水声调制信号，提取水声调制信号特征；运用主分量分析法对水声调制信号特征进行降维去噪；再进行归一化与维度变更；基于稠密神经网络，去掉池化层，得到改进的稠密神经网络，并对该神经网络进行训练；将处理后的水声调制信号特征输入到训练好的改进的稠密神经网络中，最终完成调制方式类间识别。本发明最终实现低延迟、高准确率的水声信号调制方式类间识别，识别方法抗干扰能力强、计算成本低、识别准确率高。
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公开(公告)号：CN111681266A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010512688.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本公开公开了船舶跟踪方法、系统、设备及存储介质，包括：获取待分析视频，对待分析视频中的每一帧图像进行船舶识别；基于核相关滤波器实现对船舶的持续跟踪；对被跟踪船舶的尺度进行估计，确定每一帧图像的船舶尺度；判断被跟踪船舶是否被遮挡，当被跟踪船舶被遮挡时，对跟踪目标进行重新检测。
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公开(公告)号：CN110580911B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201910821304.7
申请日：2019-09-02
Applicant: 青岛科技大学
IPC: G10L21/0216 , H04B11/00 , H04B13/02
Abstract: 本发明公开了一种可抑制多个非稳定次高斯干扰的波束形成方法，属于自适应阵列信号处理领域的波束形成技术。本发明首先将干扰抑制问题转化为带约束的优化问题；然后基于优化理论，设计求解算法获取波束形成器最优权向量。本发明可有效解决水声通信环境中，存在多个干扰源的情况，并且，当干扰源位置波动、特性为次高斯干扰时，本发明能获得更高的输出SINR性能，且本发明波束形成方法收敛更快，稳健性更强。
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公开(公告)号：CN119251090B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411784522.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 青岛科技大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于改进ISTA‑Net++网络的侧扫声呐图像去噪方法。包括：（1）构建真实声呐数据集和模拟声呐数据集；（2）通过改进ISTA‑Net++网络中的DPMM模块，构建侧扫声呐图像去噪网络模型；改进后DPMM模块使用CoordConv卷积进行特征提取，使用残差注意力模块进行特征处理，所述残差注意力模块中引入边缘增强注意力模块来增强目标边缘；（3）采用Adam算法训练网络，获得训练后的侧扫声呐图像去噪网络模型；（4）将所述真实声呐数据集输入至训练后的侧扫声呐图像去噪网络模型，得到去噪后清晰的侧扫声呐图像。本发明提供的方法在去除噪声的同时，减少图像质量和边缘细节的损失。
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公开(公告)号：CN116070094A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310238002.3
申请日：2023-03-14
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应小波阈值函数的水声信号处理方法，属于海洋信息技术领域。本发明首先提出基于可调节归零窗口的双边增强小波阈值函数，利用阈值构造双边增强的小波阈值函数，能够消除现有小波阈值函数的震荡，在使得重构过程中，小波系数不会有断层，保证了小波的稳定分解和重构；然后根据含噪信号的方差来估计信号的信噪比，根据信噪比自适应调节归零窗口的参数，从而更好地消除噪声的小波系数，提高去噪性能；最后在小波系数重构时，本发明能够根据阈值选择合适的阈值函数，提高了算法的鲁棒性，并有效降低了高斯噪声对信号质量的影响，大幅度提升信号接收信号质量。
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