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一种基于水体分层滤波的水下热源探测定位方法
本发明公开了一种基于水体分层滤波的水下热源探测定位方法,属于海洋科学、热物理学和模式识别的交叉领域,意在于对水体进行分层滤波处理,通过最优准则确定滤除深度,准确反应水下热源的具体位置。本发明包括水体中水下热源的热辐射仿真步骤、实测获取水下目标红外图象步骤、水体分层滤波步骤、水下热源探测定位步骤。本发明构建分层的海洋水体的热场模型,进一步建立简化的水下热源包括水下航行器的热场模型,利用水下热源在水体中热场模型的结果
华中科技大学 2021-04-14
电磁波方法浅层地下勘探中目标精确定位和识别
本项目将在目前硬件条件下,通过信号处理手段充分发挥硬件能力提高探地雷达的探测性能,使探地雷达能够高精度确定分层媒质中的层位、层厚及参数,对非层状目标能高精度地确定目标位置、几何形状和尺寸及其电性质,并给出根据目标特征辨识目标。本项目跨电磁学、地学、信号及图像处理等学科,涉及强相干干扰抑制、时域逆散射、图象处理、成象技术及目标识别等,是一项有理论意义并能使探
西安交通大学 2021-01-12
一种基于贝叶斯优化的漏洞补丁定位方法
本发明属于网络安全技术领域,具体为一种基于贝叶斯优化的漏洞补丁定位方法。本发明针对PatchScout工具的漏洞‑代码提交关联度排序算法作出改进,以提升其在开源软件漏洞安全补丁定位方面能力。本发明在PatchScout漏洞信息提取与特征生成、RankNet排序生成初始概率的基础上,通过贝叶斯优化动态调整RankNet模型的超参数;使用高斯过程模型进行超参数优化,以最小化损失函数;在反复迭代与参数调整之后,最终获得性能优秀的排序模型。本发明方法显著提高了模型的精确度与召回率,有效缩小了搜索范围,对收敛速率有明显改善,在安全补丁识别的不平衡数据集问题中体现出良好的性能,为开源漏洞补丁定位提供了可靠的技术支持。
复旦大学 2021-01-12
关于“深海和极地关键技术与装备”重点专项2023年度公开指南申报项目填报正式申报书的通知
根据国家重点研发计划重点专项管理工作的总体部署和相关工作要求,中国21世纪议程管理中心完成了“深海和极地关键技术与装备”重点专项2023年度项目申报指南预申报项目的首轮评审工作,已通过国家科技管理信息系统分别进行了反馈,并依规确定了进入正式申报环节的项目清单,请收到我中心关于正式申报邮件通知的项目及时按要求填报项目正式申报书(含预算申报)。
科学技术部 2023-08-22
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面,因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量,同时在修复层面提高叶片使用寿命,开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置,并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统,可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复,研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统,可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准,为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据,有效提升修复精度与效率,并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景,市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学 2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统(简称“海嘉PMS管理系统”)是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社(CCS)型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点,坚持“以人为本”的管理理念,全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理;通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高;PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审(如RightShip检查)机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段,系统利用高带宽卫星通信和5G网络,提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术,能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时,系统对海上数据流量进行智能化管理,提升了传输的稳定性。
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出,采用先进的传感器技术,实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案,融合卫星通信、物联网技术,确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测,提高了系统的智能化水平。
厦门大学 2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学 2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
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