发明人： 邹伟东，夏元清，李慧芳，张金会，翟弟华，戴荔，刘坤，闫莉萍

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310408345.X

申请日期： 2023.04.17

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习优化器的图像分类方法，针对Adam优化器及SGD‑Momentum优化器各自的优缺点，利用指数函数的性质设计了优化合成器，能够实现Adam优化器到SGD‑Momentum优化器的自动切换，根据图像分类网络模型所处训练阶段的不同切换到不同的优化器以达到不同优化器各自的最佳效 ...

发明人： 吴楚格，赵铎，夏元清

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311157472.3

申请日期： 2023.09.08

摘要： 本发明公开了一种基于渐进式条件域对抗网络的轴承故障诊断方法，引入渐进式领域适应提出了一种渐进式条件对抗网络，通过源域和中间域上进行条件对抗训练，得到中间域的伪标签，将其作为新的源域迁移至下一个中间域，直到完成对目标域的迁移，将源域和目标域间较大的转移划分为多个较小的转移，解决了传统迁移学习在源域和目 ...

发明人： 夏元清，高润泽，周彤，詹玉峰，戴荔，孙中奇，翟弟华，张元，刘坤，吴楚格，李怡然，邹伟东，崔冰，杨辰，高寒，郭泽华，闫莉萍，潘振华

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310930042.4

申请日期： 2023.07.27

摘要： 本发明公开了一种基于云工作流的实时车辆模型预测控制方法，针对无人驾驶车辆动力学特征建立了无人驾驶车辆轨迹跟踪优化问题模型，采用交替方向乘子法求解该优化问题，并利用云计算的分布式处理结构完成求解过程，因此加快了模型预测控制算法的计算速度，保证了控制算法的实时性，实现了对模型更细粒度的离散，有效降低了离 ...

发明人： 李慧芳，徐光浩，陈博远，夏元清，崔灵果，姚分喜，柴森春，张百海

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311202626.6

申请日期： 2023.09.18

摘要： 本发明公开了一种基于蛇优化器的能耗感知多工作流调度方法，通过在蛇优化算法中引入了基于多种群和多策略的协同进化机制，根据P¹(P²)优化makespan(cost)与P³优化energy对频率大小的需求不同，对三个子种群采用不同的更新机 ...

发明人： 戴荔，赵峻霄，马亚玲，高润泽，黄腾，夏元清，詹玉峰，孙中奇，翟弟华

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311338392.8

申请日期： 2023.10.17

摘要： 本发明提供了一种基于云边协同的车辆编队模型预测控制方法，针对多车编队系统，首先建立单一车辆纵向非线性动力学模型，并针对车辆编队行驶构建相关约束。之后在单向通信拓扑结构下建立边端异构车辆编队的分布式线性模型预测控制问题，使各车辆在保持恒定间距的情况下达成编队稳定性与速度一致性的控制目标。其次，在云端利 ...

发明人： 邹伟东，刘天昊，夏元清

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310885701.7

申请日期： 2023.07.19

摘要： 本发明公开了一种基于线性二次型调节器的极限学习机的图像识别方法，利用卷积运算随机提取图像特征与利用线性二次型调节器求取隐含层节点的输出权值矩阵，实现对极限学习机模型的训练，能够在降低计算负担过重和提高计算效率的情况下提高算法的泛化性能，在一定程度上能够满足图像识别的需要，同时为更准确地进行图像识别提 ...

发明人： 邹伟东，卢辉煌，夏元清

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311033499.1

申请日期： 2023.08.16

摘要： 本发明公开了一种基于变步长ADMM算法极限学习机的图像分类方法，提出了变步长交替方向乘子法(Variable Step Alternating Direction Method of Multipliers，Var‑ADMM)，通过动态调整求解过程的迭代步长，在弥补ADMM算法收敛缓慢的缺陷的同时有 ...

发明人： 吴楚格，刘嘉宁，张若辰，夏元清，孙中奇，李怡然，詹玉峰

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310928575.9

申请日期： 2023.07.27

摘要： 本发明公开了一种基于模型迁移学习的电子产品零件备货量预测方法充分利用历史数据，结合分位数回归的方法建立神经网络预测模型，通过对预测模型的不同分位点回归得到多个解与真实的历史数据比较，选择最优估计的分位点，再通过以均方根作为损失函数的神经网络一般建立方法进行验证，此外，对于无法收集到足够的需求样本数据 ...

发明人： 张呈宇，王巍，夏元清，孟繁禹，翟弟华，李维汉

申请人： 中国联合网络通信集团有限公司，北京理工大学

申请号： 202311120909.6

申请日期： 2023.08.31

摘要： 本申请提供了一种废钢异常物检测方法、装置及存储介质，涉及通信技术领域，能够用于废钢异常物检测。该方法包括：获取目标训练数据集；目标训练数据集包括多个第一待检测目标图像；将目标训练数据集输入预设神经网络模型中进行训练，生成目标神经网络模型；预设神经网络模型包括：可变形卷积模型、侧抑制模型；可变形卷积模 ...

发明人： 张呈宇，王巍，夏元清，吴泽昊，翟弟华，陈艳

申请人： 中国联合网络通信集团有限公司，北京理工大学

申请号： 202311085487.3

申请日期： 2023.08.25

摘要： 本申请提供了一种废钢识别分类方法、装置及存储介质，涉及通信技术领域，能够用于废钢识别分类。该方法包括：获取第一目标图像；第一目标图像中包括多个待识别目标对象；将第一目标图像输入第一预设网络模型中，生成第二目标图像；第一预设网络模型用于调整第一目标图像的图像清晰度；将第二目标图像输入第二预设网络模型中 ...