大连理工大学

一种基于高斯过程回归的热塑性复材切削力插值预测方法，属于切削加工研究领域。首先，以基准纤维方向的切削力数据作为基础样本，构建纤维方向、切削深度与切削力之间的非线性映射关系，以少量其他纤维方向切削力数据为补充训练样本，优化高斯过程回归模型，增强模型对切削力非线性变化的表征能力，从而提高非基准纤维方向切削力的预测精度，最终建立覆盖0~180°全纤维方向范围的碳纤维复材切削力预测模型。本发明形式简单、功能实用，进一步丰富了对复合材料切削机理的理解，为后续热塑性复材损伤抑制的研究奠定了基础。

本发明属于机械结构状态感知、结构健康监测、数字孪生及工程数据融合技术领域，涉及一种基于多保真高斯过程的机械结构全场响应预测方法。包括：获构建有限元全场响应低保真数据集和传感器高保真数据集；根据有限元网格的节点及单元连接关系建立无向图，以节点之间的最短路径长度表示节点图距离，并将节点相关函数与状态相关函数相结合，建立状态‑节点联合相关函数；基于低保真数据训练图结构双向多任务高斯过程模型，获得给定工况和有限元节点处的低保真响应预测；构建分层图结构双向多任务高斯过程模型；将需要预测的工况参数和有限元节点输入所述中，得到相应节点的结构响应，并按照有限元节点的空间位置组合形成机械结构全场响应预测结果。

本发明提供一种带阈值控制的JWL‑Ideal gas平滑过渡的水下爆炸全物理过程模拟方法，包括：初始化阶段：初始化计算域和装药参数，加载水、空气及炸药的初始状态方程；爆轰过程模拟阶段：实时计算各炸药粒子与起爆点的空间距离判定爆轰状态，调用JWL状态方程解析冲击波形成与传播的强间断特征；状态方程过渡阶段：当爆轰产物密度比降至临界阈值时，连续光滑过渡函数平滑切换JWL状态方程到理想气体方程；气泡演化模拟阶段：采用理想气体方程描述气泡膨胀/收缩过程，追踪气泡半径变化并解析气泡脉动压力、流场速度；结果输出阶段：输出冲击波压力时程和气泡半径变化曲线、流场密度/速度分布数据，完成水下爆炸从微秒级冲击波到秒级气泡脉动的全物理过程模拟。

一种基于相干伊辛机的线性可分度量检测深度网络隐藏层的方法，属于深度学习模型分析领域。首先基于闵可夫斯基差构造线性可分性指标LS、LS及其近似形式，将两个点集的可分性转化为超平面相对位置问题；利用相干伊辛机将度量求解转化为QUBO形式进行高效近似计算。应用、可监测各隐藏层输出的线性可分性，评估截止到当前隐藏层的任务贡献率。本发明属于绝对度量，对离群点鲁棒，显著降低计算开销；能够解决现有线性可分性度量方法计算复杂度高、缺乏绝对度量准则、对异常值敏感，难以在训练过程中实时检测深度网络隐藏层状态的问题；能够在每个训练周期后动态分析隐藏层表征演化，为深度网络训练过程诊断、结构优化与工作机制解析提供了量化工具。

本发明涉及自然语言处理与知识图谱技术领域，尤其涉及基于动态约束增强型CasRel的领域知识图谱自动化构建方法。本发明新增基于大语言模型提示学习的动态关系管理模块，突破了传统模型预定义关系模式的限制，显著提升了知识图谱的覆盖度与领域适配性。本发明引入类型感知过滤机制，有效减少了尾实体识别阶段的计算冗余，在长文本复杂场景下计算效率提升明显，同时降低了类型冲突导致的抽取错误。

本发明属于计算机视觉与深度学习技术领域，公开基于掩码引导流匹配的无监督红外与可见光图像融合方法。该方法充分利用流匹配方法中ODE求解的双向可逆特性，以自监督循环重构为核心闭环，不引入任何人工定义的融合损失，仅依靠流匹配模型自身的可逆映射完成端到端无监督融合。本发明创新性引入由轻量级网络提取的物理先验掩码，通过掩码引导的重构损失对可逆流空间进行精准约束，迫使流匹配模型在有限容量的融合通道中，自动保留红外热目标与可见光纹理两类最具物理价值的互补信息。本发明引入信息瓶颈技术，将信息通道划分为融合通道和残差通道，并将冗余信息压制为无意义分布，通过信息瓶颈过滤掉冗余特征。

本发明属于深度学习技术领域，公开了一种自监督双循环的红外与可见光图像融合方法，包括以下步骤：红外模态与可见光模态编码器预训练阶段；自监督双循环训练阶段；融合图像生成阶段。本发明的自监督双循环的训练框架解决了红外和可见光图像融合中没有真值只能依赖人为定义的损失函数的问题，无需构造融合标签、无需手工设计梯度损失、结构损失、信息熵损失等复杂约束，从根源上避免了人工损失带来的纹理平滑、目标失真、模态信息失衡等缺陷。该发明可以作为一种高效、稳定的训练手段，为下游多模态视觉任务提供高质量融合数据。

本发明属于深度学习与计算机视觉交叉技术领域，公开一种基于W1距离度量流速解耦的红外可见光图像融合方法。本发明基于一阶瓦塞斯坦距离度量的跨模态图像速度解耦流匹配方法解决了高维特征空间中非线性耦合难以彻底消除的理论瓶颈。本发明可以作为一个高纯净度的模态不可知特征提取范式，为复杂的遥感下游任务提供强大的底层特征驱动，甚至无需领域自适应即可在跨模态数据上实现卓越的性能。本发明解决了小批次数据训练下传统解耦方法极易产生数值震荡与特征坍缩的难点，提出的基于确定性错排的伪分布构建与极小极大交替优化策略，不仅实现了内容与风格在动力学层面的绝对解耦，更能生成语义高度一致且像素级配对的跨模态图像数据。

工业颗粒检测及粒径测量方法、系统、电子设备及可读介质，属于工业机器视觉、目标检测、特征恢复和非接触式尺寸测量技术领域。本发明通过自适应轻量预增强保证第一次检测能够获得高召回候选，通过第一次检测结果和原始稠密目标响应生成局部目标密度状态，通过候选重叠、轮廓支持和形状一致性生成可见可靠性状态，通过原始图像亮度和清晰度生成低光及模糊退化状态；再将所述状态融合为空间控制图，用于调制低光和去模糊特征恢复残差，从而形成“初始检测—显式状态计算—选择性特征恢复—再次检测—可信测量”的闭环。

本发明提供一种基于血管增强和主动学习的跨域脑血管分割方法，该方法形成初始分割—血管增强—血管段构图—联合评分—记忆过滤—人工确认—三状态监督—模型适配—重新推理的迭代闭环，具体利用不依赖分割模型预测概率的血管增强方法从目标域图像自身发现潜在管状结构，将中心线端点或分叉点之间的连续血管段定义为主动学习查询单位，结合候选血管段的深度特征价值、拓扑稳定性和历史记忆进行筛选，由人工仅确认少量高价值血管段，再通过三状态标签、原型对比学习、输出决策边界约束和管状拓扑约束对模型进行迭代适配，从而降低完整三维脑血管标注成本并提高目标域分割精度。

本发明公开了一种基于自提示多专家的多器官超声影像分割方法，属于医学图像处理技术领域。该方法包括：利用多专家器官编码器对输入超声图像进行特征提取，通过共享特征学习与器官感知特征学习，实现跨器官共性知识与专属信息的协同建模；利用自提示生成器对不同Transformer层的多尺度特征进行融合与结构解析，根据解剖结构信息自动生成目标器官的稠密提示信息，经提示编码器处理后得到稠密提示嵌入，实现无交互自动提示；利用多器官条件解码器融合图像特征与提示信息，通过器官条件约束生成最终分割结果。本发明实现了多器官超声图像的统一建模与自动分割，有效提高了复杂超声场景下分割的准确性、鲁棒性及参数利用效率，为超声智能辅助诊断提供了自动化解决方案。

一种基于尺度感知语义增强分割的烧结机台车多部件异常诊断方法，属于工业视觉检测、智能制造、设备状态监测、图像分割与边缘智能技术领域。以解决现有目标框检测难以描述部件像素级形态、高密篦条分割易粘连、车轮外观缺陷与位置异常难以统一诊断以及复杂网络不利于工业边缘端部署的问题。该方法以烧结机台车运行图像为输入，以车轮和篦条的像素级掩膜、异常类别、异常位置及报警信息为输出。

基于目标‑背景耦合张量分解的浅海贝类图像检测方法，属于计算机视觉、图像处理及张量分析技术领域。本发明提出面向贝类壳缘结构的径向‑角向张量表示方法，构建含内核、壳缘候选、外围背景区域的五阶径向‑角向耦合张量，体现贝类从内部到背景的空间变化，将目标旋转转化为角向循环移位，弱化复杂水下背景干扰。借助多分量耦合张量分解，分离出背景、壳缘目标、内外差异及稀疏干扰分量，适配水下偏色与目标尺度变化。引入角向闭合、径向集中约束，结合跨尺度一致性等生成检测响应张量，抑制局部因素带来的虚假响应，降低误检漏检。构建类别原型张量子空间，依靠重构误差匹配实现贝类定位、边界生成、分类计数。

本发明公开了一种空中无人机双侧协同单导线供电系统及其控制方法，该供电系统包括主、从发射无人机和接收无人机，主、从发射无人机分别位于接收无人机两侧；主、从发射无人机分别通过单导线与接收无人机连接，形成两条独立的电能传输支路，配置为在满足频率和相位条件后共同向接收无人机供电；单导线为传导电流通道，主、从发射无人机以及接收无人机分别与周围环境之间形成等效分布电容，利用等效分布电容形成位移电流回流路径，构成高频电能传输回路。本发明利用单导线传导电流、等效分布电容形成位移电流回流路径构成高频电能传输回路，并基于蓝牙通信实现主从双侧输出的频率和相位同步，从而共同向接收无人机供电。

本发明属于精密驱动与控制技术领域，公开了一种用于双压电陶瓷作动器的串联装置及其协同控制方法。通过双压电陶瓷作动器串联布置，实现了输出位移的有效叠加，较单压电陶瓷作动器获得更大的有效输出位移；建立第一压电陶瓷作动器和第二压电陶瓷作动器的Prandtl‑Ishlinskii迟滞输入输出逆模型，分解目标总输出位移，获取初始第一驱动电压和初始第二驱动电压，改善双压电陶瓷作动器的迟滞非线性行为可能导致的控制误差；利用回弹式位移传感器和激光位移传感器获取双压电陶瓷作动器的实际输出位移，并建立双压电陶瓷作动器位移协同控制结构。该串联装置可准确完成大行程目标输出位移，并实现双压电陶瓷作动器的协同配合。

本申请公开了一种基于扰动相关性分离与动稳态切换的永磁同步电机控制方法及相关装置，涉及电机伺服控制技术领域，该方法包括采集永磁同步电机的实时运行状态数据，并通过非线性扩张状态观测器获取系统的集总扰动观测值；基于时序信号相关性抑制机制，根据观测值和状态数据，更新等效粘滞摩擦系数，并提取纯外部高频机械负载；将更新后的等效粘滞摩擦系数和纯外部高频机械负载代入动力学孪生模块，得到全频带高保真预测模型；基于预测模型，并行计算模型预测控制模态的瞬态电流指令和数字孪生直接控制模态的稳态匹配电流指令；基于平滑切换判别函数，在瞬态电流指令和稳态匹配电流指令之间进行无积分切换，将确定的控制指令输出至底层逆变器。

一种基于多模态融合与连续相似度对比学习的Wi‑Fi身份及姿态识别方法。该方法利用Wi‑Fi收发设备采集人体活动过程中的信道状态信息，对信道状态信息进行天线间比值运算、相位校正、滑动窗口分割及数据增强，获得幅度数据和多普勒频谱数据；采用天线通道注意力自适应学习不同天线对的特征权重；将幅度数据和多普勒频谱数据分别输入双编码器进行特征提取，并通过软注意力融合自适应融合两种模态的互补特征；根据样本间身份标签和姿态标签的匹配关系构建连续相似度监督信号，利用统一投影空间中的连续相似度对比学习约束特征分布，并结合身份分类损失和姿态分类损失进行多任务联合优化，得到身份识别结果和姿态识别结果。

本发明涉及频谱感知预测技术领域，具体公开了基于图卷积神经网络的多维空间频谱预测方法及系统。先结合电磁衰减机理与时序演化相似度计算双重权重，自适应构建动态频谱拓扑网络；再对空间、时序、频段、瞬态四类异构频谱特征分层解耦嵌入编码，完成机理级特征融合。同时，搭建双层嵌套残差图卷积网络分层挖掘局部与全域频谱关联特征，结合电磁环境自适应调整卷积权重，并通过稳态‑瞬态双分支时序注意力机制校准时序特征、修正预测滞后偏差。最终采用稳态与瞬态联合损失约束机制优化模型，输出多维频谱预测结果。本发明兼顾频谱稳态演化与突发扰动特性，可适配复杂电磁环境，实现高精度全域多维频谱预测。

宽禁带半导体温度反馈补偿三维磁传感器高温、高频探头结构及其制作方法，属于半导体传感器技术领域，在衬底上依次生长缓冲层、外延层、势垒层，外延层和势垒层形成异质结结构层，二者接触界面由极化电荷诱导产生二维电子气，势垒层上方设置电极C1、电极C2、电极S1、电极S2、电极A1、电极A2，电极C1、电极C2、电极S1、电极S2、电极A1、电极A2均从衬底层上方延伸至异质结结构层，电极C1和电极C2对称设置，电极S1和电极S2对称设置，电极A1和电极A2对称设计，采用耐高温基板倒封装结构封装芯片，再将三个独立基板正交封装，使用焊料焊接到耐高温PCB探头上。本发明提高了三维霍尔传感器的使用温度范围、高频特性以及灵敏度。

本发明属于生物信号处理与移动健康监测领域，涉及一种基于智能手机IMU的自适应心震信号测量与特征提取方法及设备。将智能手机贴于用户胸前，利用内置IMU同步采集三轴加速度信号和三轴角速度信号；预处理后，对六轴信号分别计算信噪比、周期性指标和峰度特征进行质量评估，质量达标后通过加权评分机制自适应选择最优信号轴或进行多轴加权融合，采用互补滤波融合加速度计与陀螺仪信号重构心震SCG信号；提取振幅包络，结合自适应阈值与心动周期约束实现AO特征点检测；基于AO点提取心震关键特征参数。本发明解决了智能手机心震测量中姿态变化导致信号轴选择困难和低信噪比下特征点检测不稳定的问题，实现了姿态无关的便捷心震测量。