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2026年02月17日星期二

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新一代信息技術(shù)

基于改進的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)的腦腫瘤分類方法
本發(fā)明提出了一種基于改進的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)和注意力機制的腦腫瘤圖像分類方法，采用一種基于EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)模型改進的腦腫瘤圖像分類方法，在基礎(chǔ)的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第一層3x3卷積層后加入殘差結(jié)構(gòu)，通過在殘差結(jié)構(gòu)中加入三層3x3的卷積層，一層ECA注意力機制，一層1x1卷積層，提取特征信息。同時在前三層的Fused?MBConv模塊的shortcut連接中加入CMAB注意力機制，使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注淺層網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵信息，最后將殘差結(jié)構(gòu)的輸出結(jié)果和主干網(wǎng)絡(luò)最后一層的MBConv模塊的輸出結(jié)果相加，在保證網(wǎng)絡(luò)深度的同時更好的提取淺層與深層的特征信息，進行特征融合，提升分類網(wǎng)絡(luò)性能。

長春工業(yè)大學(xué) 授權(quán)發(fā)明
新一代信息技術(shù)

一種移動臂關(guān)節(jié)角度約束的抗噪型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軌跡跟蹤控制
本發(fā)明公開了一種移動臂關(guān)節(jié)角度約束的抗噪型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軌跡跟蹤控制方法，涉及移動機器人領(lǐng)域，特別涉及一種基于運動學(xué)、關(guān)節(jié)角度約束及抗噪型歸零神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動機械臂軌跡跟蹤控制方法。包括以下步驟：采集移動機械臂車輪、機械臂的初始角度數(shù)據(jù)以及可活動角度范圍；設(shè)計移動機械臂跟蹤的期望軌跡；基于移動機械臂運動學(xué)特性建立整體運動學(xué)模型；建立關(guān)節(jié)角度不等式約束并轉(zhuǎn)化為等式約束；針對軌跡跟蹤問題定義了一個向量型誤差函數(shù)；結(jié)合移動機械臂運動學(xué)模型、角度約束和抗噪型歸零神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)造抗噪型歸零神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，求解抗噪型歸零神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)方程，解決關(guān)節(jié)角度約束的移動機械臂在噪聲擾動下的軌跡跟蹤問題。

長春工業(yè)大學(xué) 授權(quán)發(fā)明
新一代信息技術(shù)

基于輕量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型星圖識別方法
本發(fā)明涉及一種基于輕量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型星圖識別方法，屬于星圖識別技術(shù)領(lǐng)域。首先構(gòu)建導(dǎo)航星表，提取導(dǎo)航星表內(nèi)的所有導(dǎo)航星的伴星。針對每個導(dǎo)航星周圍的伴星分布，都添加不同等級的噪聲，并提取導(dǎo)航星的等頻分箱徑向特征，構(gòu)建訓(xùn)練集。搭建輕量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練，得到特征分類模型。在實際識別一幅星圖的過程中，首先從識別區(qū)域選取導(dǎo)航星，構(gòu)建導(dǎo)航星的等頻分箱徑向特征。然后使用三角形循環(huán)匹配的方法來驗證網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果，循環(huán)提取三顆星進行識別、驗證，直到有三顆星的圖像角距和星表角距都通過了匹配，即可認為成功識別了這幅星圖。

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新一代信息技術(shù)

應(yīng)用于消防應(yīng)急照明系統(tǒng)的低壓直流載波通信電路
本實用新型涉及一種應(yīng)用于消防應(yīng)急照明系統(tǒng)的低壓直流載波通信電路，該電路包括總線控制模塊和應(yīng)急照明燈具控制模塊，所述總線控制模塊作為主機，所述應(yīng)急照明燈具控制模塊作為從機；所述主機將上位機發(fā)來的控制信號通過其內(nèi)部電路按信號變化規(guī)律調(diào)制成低壓直流載波信號發(fā)至電力總線，所述從機通過其內(nèi)部電路實現(xiàn)了對低壓直流載波信號的接收和應(yīng)答以及對應(yīng)急照明燈具狀態(tài)的控制和監(jiān)測。本實用新型在兩根線上同時實現(xiàn)供電和通信，能夠在降低施工成本和復(fù)雜度的同時保證較低的誤碼率，并且在有效供電范圍內(nèi)保證較高的供電質(zhì)量。

長春工業(yè)大學(xué) 實用新型
新一代信息技術(shù)

一種輸電鐵塔健康狀態(tài)數(shù)據(jù)分類方法
本發(fā)明公開了一種輸電鐵塔健康狀態(tài)數(shù)據(jù)分類方法，其方法為：第一步、通過傾角、振動、溫濕度以及風(fēng)力風(fēng)速的傳感器陣列收集鐵塔運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；第二步、根據(jù)輸電鐵塔健康狀態(tài)數(shù)據(jù)集D；第三步、構(gòu)建多類別中央分割超平面支持向量機對輸電鐵塔健康狀態(tài)數(shù)據(jù)集D1進行分類；第四步、使用測試集Dtes對多類別中央分割超平面支持向量機模型MOD進行準(zhǔn)確性驗證；第五步、將需要進行分類的樣本x代入中央分割超平面支持向量機模型MOD中。有益效果：提升數(shù)據(jù)集平衡性，使其適用于機器學(xué)習(xí)。避免了學(xué)習(xí)過程中，樣本同時滿足兩個超平面的情況。在支持向量機多分類問題上，僅構(gòu)造與類別數(shù)目相同個數(shù)的分類器，即可覆蓋所有樣本。

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新一代信息技術(shù)

一種基于P2T和反向注意力機制的結(jié)直腸息肉分割方法
本發(fā)明提出一種基于P2T和反向注意力機制的結(jié)直腸息肉圖像分割方法，該方法包括：第一，對輸入圖像進行預(yù)處理，將圖像的大小調(diào)整為352×352，png格式，并對其進行隨機翻轉(zhuǎn)、隨機旋轉(zhuǎn)和歸一化處理。第二，采用金字塔池化Transformer（Pyramid Pooling Transformer，P2T）作為主干網(wǎng)絡(luò)來完成編碼的主要任務(wù)。第三，構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)部分解碼器聚合高層中的特征，并生成一個全局特征圖作為反向注意力機制（Reverse Attention，RA）的初始引導(dǎo)區(qū)域。第四，采用反向注意力機制來挖掘低層特征中的邊界信息，并建立結(jié)直腸息肉區(qū)域與邊界信息之間的關(guān)系，完成結(jié)直腸息肉圖像分割。實驗結(jié)果表明，所述基于P2T和反向注意力機制的結(jié)直腸息肉圖像分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確的分割。

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