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公开(公告)号：CN113310490A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110527801.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种GRNN结合遗传算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器沿既定轨迹移动，以便在移动过程中获取RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标；建立GRNN网络模型，并采用遗传算法对GRNN网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，以便根据最优超参数和RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标对GRNN网络模型进行训练；获取待定位标签的多条标签信号强度特征，并将待定位标签的多条标签信号强度特征输入到训练好的GRNN网络模型进行预测以获取待定位标签的位置信息；由此，通过单个RFID阅读器收集多条标签信号强度特征从根本上规避了RFID阅读器之间的信号碰撞且大幅度降低了定位成本。
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公开(公告)号：CN113310490B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110527801.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种GRNN结合遗传算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器沿既定轨迹移动，以便在移动过程中获取RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标；建立GRNN网络模型，并采用遗传算法对GRNN网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，以便根据最优超参数和RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标对GRNN网络模型进行训练；获取待定位标签的多条标签信号强度特征，并将待定位标签的多条标签信号强度特征输入到训练好的GRNN网络模型进行预测以获取待定位标签的位置信息；由此，通过单个RFID阅读器收集多条标签信号强度特征从根本上规避了RFID阅读器之间的信号碰撞且大幅度降低了定位成本。
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公开(公告)号：CN113343725B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110399355.2
申请日：2021-04-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种RFID多阅读器的防碰撞方法及系统，该方法包括：获取阅读器的读取请求，并根据读取请求随机分配一个信道资源路径给阅读器；对随机分配的信道资源路径进行仿真处理，以输出对应的奖励值，以便根据奖励值更新Q值，并将更新后的Q值添加到预先建立的临时存储表中；在临时存储表存满之后，将临时存储表作为训练集输入到预先建立的BP神经网络进行训练，以得到训练好的防碰撞模型；获取当前阅读器可用的信道资源路径数，并将当前阅读器可用的信道资源路径数输入到训练好的防碰撞模型，以得到最优的信道资源路径；从而有效的降低发生碰撞的概率。
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公开(公告)号：CN113343725A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110399355.2
申请日：2021-04-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种RFID多阅读器的防碰撞方法及系统，该方法包括：获取阅读器的读取请求，并根据读取请求随机分配一个信道资源路径给阅读器；对随机分配的信道资源路径进行仿真处理，以输出对应的奖励值，以便根据奖励值更新Q值，并将更新后的Q值添加到预先建立的临时存储表中；在临时存储表存满之后，将临时存储表作为训练集输入到预先建立的BP神经网络进行训练，以得到训练好的防碰撞模型；获取当前阅读器可用的信道资源路径数，并将当前阅读器可用的信道资源路径数输入到训练好的防碰撞模型，以得到最优的信道资源路径；从而有效的降低发生碰撞的概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115493592B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210943434.X
申请日：2022-08-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标进化算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器获取与目标标签的多条通信数据以及目标标签的定位信息；建立GRU网络模型，并采用多目标进化算法对GRU网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，其中，在采用多目标进化算法对GRU网络模型的超参数进行调整时，每隔M代进行一次自适应邻域调整；根据最优超参数、多条通信数据以及目标标签的定位信息对GRU网络模型进行训练，以便通过训练好的GRU网络模型预测待定位标签的定位信息；由此，通过多目标进化算法对超参数进行调整，可以根据进化的不同阶段扩大或缩小邻域，有效提高了算法的整体性能，在保证多样性的基础上提高了收敛性。
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公开(公告)号：CN116503437A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310504587.9
申请日：2023-05-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/207 , G06T7/246 , G06F18/213 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K7/10 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本学习的RFID手指踪迹识别方法，首先，获取标签阵列发送的带有时序性特征的原始手指反射信号；接着，对原始手指反射信号进行特征提取，以得到可视化的手指踪迹空间特征图；最后，构建踪迹识别模型，并将手指踪迹空间特征图输入到踪迹识别模型，以便完成对手指踪迹空间特征图的识别；由此，能够在无需人体佩戴任何设备和极少数训练样本的情况下实现高精度、细粒度的手指踪迹识别。
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公开(公告)号：CN113658006A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110539590.5
申请日：2021-05-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标进化算法的投资组合优化方法、介质及设备，其中方法包括：S1，生成邻居；S2，初始化种群的计算目标；S3，初始化帕累托平面的两个极值点；S4，遍历种群；S5，生成随机数，并判断随机数是否大于预设的阈值，是，则执行S6，否，则执行S7；S6，将种群作为父代备选池；S7，将邻居作为父代备选池；S8，确定当前个体对应的子代个体，以得到子代目标；S9，根据子代目标更新两个极值点；S10，计算相应的切比雪夫值，以及更新父代备选池中的个体和目标；S11，迭代结束后确定最终目标；能够在通过多目标进化算法进行投资组合优化的过程中，提高算法的收敛性、多样性和全局搜索能力。
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公开(公告)号：CN115493592A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210943434.X
申请日：2022-08-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标进化算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器获取与目标标签的多条通信数据以及目标标签的定位信息；建立GRU网络模型，并采用多目标进化算法对GRU网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，其中，在采用多目标进化算法对GRU网络模型的超参数进行调整时，每隔M代进行一次自适应邻域调整；根据最优超参数、多条通信数据以及目标标签的定位信息对GRU网络模型进行训练，以便通过训练好的GRU网络模型预测待定位标签的定位信息；由此，通过多目标进化算法对超参数进行调整，可以根据进化的不同阶段扩大或缩小邻域，有效提高了算法的整体性能，在保证多样性的基础上提高了收敛性。
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公开(公告)号：CN215376343U
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202120765630.3
申请日：2021-04-14
Applicant: 厦门大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本实用新型公开了一种用于定位地下作业人员的RFID系统，包括：安全帽本体，佩戴在地下作业人员头上，一侧设置有第一RFID电子标签，另一侧设置有第二RFID电子标签，第一RFID电子标签与第二RFID电子标签具有不同的工作频率，且第一RFID电子标签和第二RFID电子标签内均记录有地下作业人员的个人信息；RFID读写设备，设置在地下，以便在地下作业人员经过RFID读写设备时读取第一RFID电子标签和第二RFID电子标签内的地下作业人员的个人信息；控制服务器与RFID读写设备相连接，以接收RFID读写设备读取的地下作业人员的个人信息；终端设备与控制服务器相连接，以根据RFID读写设备读取的地下作业人员的个人信息对地下作业人员的位置进行显示，从而不仅保证了作业安全又提高了定位精度。
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