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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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軌道區(qū)域交通噪聲預(yù)測方法
本發(fā)明提供了一種軌道區(qū)域交通噪聲預(yù)測方法，包括：將測試系統(tǒng)劃分為多個測試子系統(tǒng)并建立其對應(yīng)的子振動方程；根據(jù)多個子振動方程之間的協(xié)調(diào)關(guān)系建立總振動方程；根據(jù)振動方程及測試參數(shù)計算待測區(qū)域的聲源強；根據(jù)噪聲地圖繪制單元及聲源強，繪制待測區(qū)域?qū)?yīng)的噪聲地圖，以便根據(jù)噪聲地圖對城市軌道區(qū)域交通噪聲進行預(yù)測，其是基于耦合系統(tǒng)(車輛系統(tǒng)、軌道系統(tǒng)、橋梁-樁基系統(tǒng)和環(huán)境土體系統(tǒng))的振動響應(yīng)計算聲源強，使得計算結(jié)果準(zhǔn)確合理，且適用于各種車輛和高架軌道結(jié)構(gòu)，并且本方法中將待測區(qū)域的交通噪聲繪制成噪聲地圖，通過該方式使我國城市軌道交通的噪聲管理與控制、噪聲環(huán)境影響評價、公眾參與以及方案決策變得直觀且方便。
西南交通大學(xué)
2018-09-18
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指紋配準(zhǔn)方法及裝置
1. 痛點問題
手指是三維柔性器官，在利用主流的接觸式指紋采集技術(shù)時，天然會引入皮膚變形，并且無法一次采集得到全部信息。變形給指紋識別以及指紋拼接帶來了很大挑戰(zhàn)。在指紋識別方面，為提高指紋識別率，通常在匹配前先使用指紋配準(zhǔn)技術(shù)將待匹配指紋與庫指紋進行對齊，再計算匹配分?jǐn)?shù)。然而變形導(dǎo)致配準(zhǔn)偏差，從而影響識別率。目前的解決方案采取容忍偏差的方式，沒有精密測量手指變形，區(qū)分真假匹配指紋的能力受到很大限制。指紋拼接是將不同角度采集的指紋圖像進行拼接，得到完整指紋的技術(shù)。由于目前基于細(xì)節(jié)點匹配的方案難以準(zhǔn)確測量指紋變形，在拼接時很容易出現(xiàn)脊線錯位，產(chǎn)生虛假特征，并遺漏真實特征，進而影響識別率。
2. 解決方案
本技術(shù)的核心在于將通信領(lǐng)域的一維信號相位解調(diào)技術(shù)拓展到二維指紋圖像的精確配準(zhǔn)?；驹頌椋航o定兩幅指紋圖像，首先通過細(xì)節(jié)點匹配進行粗配準(zhǔn)，然后再采用基于相位解調(diào)的方法進行精細(xì)配準(zhǔn)。因此，該方法結(jié)合了細(xì)節(jié)點匹配適合全局對齊的優(yōu)點，以及相位解調(diào)適合處理局部變形的優(yōu)點，對噪聲魯棒而且速度快。本技術(shù)可用于指紋識別系統(tǒng)，還可用于指紋拼接模塊。
合作需求
尋求在生物特征識別領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開發(fā)、市場推廣經(jīng)驗，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進行深度合作。
清華大學(xué)
2022-02-24
致密球形陶瓷顆粒制備方法
本發(fā)明公開了一種致密球形陶瓷顆粒制備方法，用于制造用于人體組織修復(fù)和填充材料，包括以下主要的工藝步驟：明膠2重量份、羧甲基殼聚糖1重量份、檸檬酸鈉0.6份重量，用50～80重量份的水溶解后，加入陶瓷漿料30～50重量份混合后配置成陶瓷/明膠一羧甲基殼聚糖泥漿；經(jīng)去氣處理后加入到油相中，在常溫常壓環(huán)境下攪拌，使泥漿成為溶膠狀球形顆粒；再加入戊二醛水溶液使所述球形溶膠狀顆粒發(fā)生原位凝膠化過程而固化賦形，濾除乳化劑后獲得凝膠狀球形顆粒，然后經(jīng)干燥、培燒以及機械整形工藝獲得初坯，再經(jīng)燒結(jié)工藝即獲得致密球形顆粒制品。本發(fā)明具有容易成型，工序少，工藝簡單，易于操作，而且無需高壓機等復(fù)雜的大型設(shè)備，產(chǎn)品致密度和強度高的優(yōu)點。
西南交通大學(xué)
2016-10-20
手寫文字的識別方法
本發(fā)明涉及手寫文字的識別方法，包括：a.歸一化手寫輸入數(shù)據(jù)，定義神經(jīng)元數(shù)，建立自動編碼器模型并初始化權(quán)重和偏置；b.通過壓縮感知模型進行數(shù)據(jù)壓縮采樣；c.對得到數(shù)據(jù)進行自動編解碼后重建手寫輸入數(shù)據(jù)，使重建數(shù)據(jù)相對原始手寫輸入的誤差最小化；d.將構(gòu)建的各模型逐層堆疊組成n層神經(jīng)元的特征深度學(xué)習(xí)模型，并對所述的n層神經(jīng)元遍歷進行深度特征學(xué)習(xí)，其中n為自然數(shù)；e.輸出識別的手寫文字。本發(fā)明能夠通過模擬人腦視覺神經(jīng)元感知事物的特性，結(jié)合壓縮感知和深度學(xué)習(xí)，自動挖掘表征手寫文字的細(xì)致特征，非常有效的提高了手寫文字的表征能力和模型學(xué)習(xí)的效率，大幅度的提高了手寫文字特別是手寫數(shù)字的識別精度和識別效率。
西南交通大學(xué)
2016-10-14
一種圖案繪制方法
本發(fā)明公開了一種圖案繪制方法。首先選擇導(dǎo)電材料為基體、導(dǎo)電材料為繪制材料，然后在基體和繪制材料之間施加脈沖電源，其中，基體與脈沖電源的陰極連接，繪制材料與脈沖電源的陽極連接，控制繪制材料與基體之間的距離至繪制材料開始熔化，使熔化后的液態(tài)繪制材料沉積到基體表面的同時與基體形成化學(xué)鍵結(jié)合，通過控制繪制材料的移動方向從而形成所需圖案。在一定電壓下，當(dāng)基體與繪制材料接近至二者之間的介質(zhì)被短路電流擊穿時會產(chǎn)生局部高溫，使得繪制材料熔化并沉積到基體表面的同時與基體形成化學(xué)鍵結(jié)合，結(jié)合力強，不易發(fā)生脫落等現(xiàn)象。在沉積過程中，基體所受的應(yīng)力幾乎為零，因此不會有任何變形或開裂風(fēng)險。
西南交通大學(xué)
2016-10-19
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一種目標(biāo)檢測方法
本發(fā)明公開了基于維數(shù)遞增弱線性回歸樹的目標(biāo)檢測方法，其步驟為：①準(zhǔn)備訓(xùn)練樣本集(xi，yi)，i＝1，……，N，xi 表示訓(xùn)練樣本的特征值集合，yi 為樣本類別，N 為訓(xùn)練樣本數(shù)，N 為自然數(shù)；②初始化訓(xùn)練樣本權(quán)重為其中 t 為自然數(shù)，初始化時 t＝1；③對樣本集合進行循環(huán)計算，選定循環(huán)次數(shù) T，T 為自然數(shù)每次循環(huán)都得到一個線性回歸樹作為弱分類器。等到 T 次循環(huán)完成后，再將 T 個弱分類器合成一個強分類器；④使用該強分類器對數(shù)字圖像中的各個區(qū)域進行分類，從而判斷是否為
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種水文預(yù)報方法
本發(fā)明公開了一種基于理想邊界和多元線性回歸的上下限區(qū)間水文預(yù)報方法。本發(fā)明分別采用同倍比放大和縮小實測流量的方法構(gòu)造理想的上下限邊界，在率定期以理想上、下限邊界為目標(biāo)和最小二乘法為原則確定多元線性回歸上限和下限模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，通過率定期和檢驗期的上下限預(yù)報結(jié)果實現(xiàn)上下限區(qū)間水文預(yù)報。以預(yù)報區(qū)間包含率、相對寬度、對稱性和均方根誤差(采用區(qū)間中值作為預(yù)報值)為精度評定指標(biāo)，對比現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和不同相對寬度的回歸模型區(qū)間預(yù)報結(jié)果，本發(fā)明提出的方法表現(xiàn)出較好的預(yù)報精度和預(yù)報效果。本發(fā)明采用的方法計算簡單
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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荷葉收割裝置及其控制方法
本發(fā)明涉及一種荷葉收割船裝置，屬于農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域。精巧的機構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)設(shè)計和可靠的控制系統(tǒng)達(dá)到通過人工遙控實現(xiàn)控制收割刀具的啟動、停止，船體的前進后退、左右轉(zhuǎn)彎, 自行調(diào)節(jié)高度以適應(yīng)不同荷葉高度上的差異等功能,有效提高生產(chǎn)效率,改善荷葉收割質(zhì)量,避免各種人身傷害。船在不工作時可把刀具全部推入船體內(nèi)側(cè)，減少占地空間。荷葉可廣泛應(yīng)用于功能食品、保健食品和飲料中，它還是綠色食品包裝及多種藥品的生產(chǎn)原料，市場需求量大。 該裝置實現(xiàn)荷葉的自動收割去梗，提高工作效率，降低人力勞動成本。收割刀具可升降能夠適應(yīng)大多數(shù)荷葉的高度差異，適用范圍廣。整體裝置采用遙控控制，遠(yuǎn)程操作大大降低安全隱患。整個裝置結(jié)構(gòu)簡單輕便，自動化程度高，生產(chǎn)成本低，提高勞動生產(chǎn)率，具有良好社會經(jīng)濟效益。
青島大學(xué)
2021-04-13
荷葉收割裝置及其控制方法
本發(fā)明涉及一種荷葉收割船裝置，屬于農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域。精巧的機構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)設(shè)計和可靠的控制系統(tǒng)達(dá)到通過人工遙控實現(xiàn)控制收割刀具的啟動、停止，船體的前進后退、左右轉(zhuǎn)彎, 自行調(diào)節(jié)高度以適應(yīng)不同荷葉高度上的差異等功能,有效提高生產(chǎn)效率,改善荷葉收割質(zhì)量,避免各種人身傷害。船在不工作時可把刀具全部推入船體內(nèi)側(cè)，減少占地空間。荷葉可廣泛應(yīng)用于功能食品、保健食品和飲料中，它還是綠色食品包裝及多種藥品的生產(chǎn)原料，市場需求量大。 該裝置實現(xiàn)荷葉的自動收割去梗，提高工作效率，降低人力勞動成本。收割刀具可升降能夠適應(yīng)大多數(shù)荷葉的高度差異，適用范圍廣。整體裝置采用遙控控制，遠(yuǎn)程操作大大降低安全隱患。整個裝置結(jié)構(gòu)簡單輕便，自動化程度高，生產(chǎn)成本低，提高勞動生產(chǎn)率，具有良好社會經(jīng)濟效益。
青島大學(xué)
2021-04-13
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基于3D打印的復(fù)雜結(jié)構(gòu)模具制作方法及成型方法
本發(fā)明公開了一種基于3D打印的復(fù)雜結(jié)構(gòu)模具制作方法和成型方法，包括：構(gòu)建目標(biāo)模型和模具制作裝置，得到目標(biāo)模型文件和模具制作裝置文件；將三維模型文件和模具制作裝置文件導(dǎo)入3D打印機，制作目標(biāo)模型和模具制作裝置；在目標(biāo)模型表面鋪設(shè)硅膠膜或明膠膜固化；在模具制作裝置內(nèi)表面和目標(biāo)模型的薄膜表面涂覆隔斷材料層，在模具制作裝置中定位模型；澆注下模液，固化，得到下模；在下模上的分型面上涂覆隔斷材料層，澆鑄上模液，固化，去除目標(biāo)模型得到復(fù)雜結(jié)構(gòu)型面特征的上下模模具。本發(fā)明基于成熟的三維打印技術(shù)，穩(wěn)定性、可控性好，結(jié)構(gòu)簡單、價格經(jīng)濟，加之可以脫機打印，使得生產(chǎn)更易于配置和優(yōu)化。
浙江大學(xué)
2021-04-11