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公开(公告)号：CN118196469A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410026259.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于SKNET注意力机制的复合老化绝缘子多光谱图像识别模型，具体步骤如下：(1)老化复合绝缘子多光谱图像信息获取；(2)老化复合绝缘子多光谱图像样本划分；(3)通道注意力SKNET模块进行通道筛选(4)通道注意力模块ISKNET进行特征提取；(5)MLP老化复合绝缘子识别模型构建。本发明采用了SKNET模块进行通道筛选以及新的ISKNET模块对老化复合绝缘子多光谱图像进行特征提取，可以有效提取更多、更有效的特征信息，过滤掉更多不重要的特征信息，非常适用于老化绝缘子的精准、快速检测。
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公开(公告)号：CN117994276A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410085496.0
申请日：2024-01-22
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于异构幻影卷积的医学图像分割方法，属于医学图像智能处理领域，包括以下步骤：S1、获取医学图像，划分训练集、验证集与测试集，并且只对训练集图像进行数据增强处理；S2、搭建异构幻影卷积基础卷积单元；S3、构建基于异构幻影卷积的医学图像分割模型进行训练，提取训练集图像特征；S4、采用Adam优化器优化参数更新，观察输出混合损失曲线，当出现过拟合趋势时，停止训练轮次；S5、使用验证集对构建基于异构幻影卷积的医学图像分割模型验证，选取Dice系数最好、MIou和Recall指标较好的一次训练模型权重保存；S6、将测试集输入最优基于异构幻影卷积的医学图像分割模型，得到分割结果。本发明有益效果为：使用异构幻影卷积构建的模型在精准分割的前提下，同时也兼顾到了模型的轻量，更加适用于部署在边缘设备。
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公开(公告)号：CN117973070A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410278459.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种面向虚拟电厂的分布式资源优化调度方法，包括以下步骤：搭建一种多能互补虚拟电厂模型；以日内最小运行成本为目标，以外部能源价格响应信息为策略信号，建立模型的目标函数；基于搭建的多能互补虚拟电厂模型，结合系统内多能装置运行状态信息制定调度策略，建立模型的约束条件；采用自适应土拨鼠优化算法(Adaptive Prairie Dog Optimization)对模型进行优化求解，制定该系统的日内多能优化调度策略；该方法能够充分利用各种可再生能源资源的优势，提高可再生能源的使用效率；同时，通过自适应土拨鼠优化算法对模型进行求解，可以自适应得到的最优的分布式资源优化调度方案。
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公开(公告)号：CN117906262A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410261742.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向需求响应的空调负荷可调节潜力评估与互动方法，方法包括：定义空调负荷可调节潜力指标；建立人体舒适度模型；建立基于改进金豺优化算法的深度置信网络模型；基于IGJO‑DBN的空调负荷可调节潜力评估；基于IGJO‑DBN互动模型，根据需要调节的空调功率信息结合空调、环境参数等，计算预算温度的设定；面向需求响应的空调负荷实时交互。该方法解决了现有关于空调负荷可调节潜力研究中多采用启停方式控制空调，不满足人体舒适度，实施起来较为困难的问题，实现了电网与空调的实时互动，解决了传统DBN网络的隐含层神经元个数不易确定与参数选取困难的问题，并且具有极强的非线性映射能力，良好的评估精度和稳定性，为空调负荷可调节潜力评估的后续研究提供了一种新思路。
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公开(公告)号：CN117474205A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311445343.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电网运行管理技术领域，公开了一种居民端空调负荷参与需求响应可调节潜力分析方法。首先，采用卷积神经网络CNN模型对负荷原始数据进行分解；设定阈值m，判断居民参与意愿是否大于阈值m，当居民参与意愿大于阈值时，视作参与需求响应；其次，将分解后的数据作为输入，构建量子长短期记忆QLSTM模型，对空调负荷参与需求响应可调节潜力进行评估；最后将人体舒适度纳入空调负荷参与需求响应潜力分析，对空调响应潜力的评估值进行修正。需求响应在电网经济可靠运行中的作用越来越重要，本发明有效提高电网运行的经济性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113435115B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202110702318.4
申请日：2021-06-21
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种荧光光谱特征波长筛选方法、装置、计算机设备及可读储存介质，包括：采集多个待测样品的原始荧光光谱数据，对原始荧光光谱进行标准正态变量变换处理，得到处理后的荧光光谱，使用间隔偏最小二乘法对处理后的荧光光谱进行波段筛选，得到荧光光谱的特征波段，使用布谷鸟搜索算法对荧光光谱的特征波段进行特征波长筛选，得到荧光光谱的特征波长。该装置可以保证荧光光谱特征波长筛选的可靠性。
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公开(公告)号：CN117314085A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311264815.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06N3/006 , G06F17/15 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂日前调度策略建立方法，包括：构建含风机、光伏、电池储能、废弃矿井抽水蓄能为内部结构的虚拟电厂；分别建立以经济效益最大化、环境效益最大化为目标的多目标能效模型，用以满足不同用户对电和碳排放的要求；基于能效模型构建目标函数：分别构建以运行成本最小化，以新能源消纳率最大化，以碳排放量最小化的目标函数；建立模型约束条件，模型需满足系统运行约束和各设备的运行约束；采用自适应多目标人工蜂鸟算法建立虚拟电厂日前优化调度策略。本发明能够在不同时间段内实现风光能发电与用户用能需求之间的动态平衡，从而降低碳排放量并减少环境污染，达到了环境和经济效益的目的。
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公开(公告)号：CN113707320B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202111005792.8
申请日：2021-08-30
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G16H50/30 , G16H10/60 , G06F18/2411 , G06F18/2413
Abstract: 本发明涉及一种基于相关性分析的EN结合MPA‑SVM的异常体征矿工判别方法，包括以下步骤：(1)收集矿工职业健康体检数据，构造矿工体征参数数据集合；(2)将矿工体征数据随机划分成训练集和预测集；(3)将训练集和预测集数据进行归一化处理；(4)采用皮尔逊相关系数分析并删除相关性较高的体征数据；(5)利用EN去除冗余体征信息；(6)建立MPA‑SVM矿工异常体征判别模型，预测集数据的评价指标用于模型性能的分析与评估。本发明将相关性分析的EN结合MPA‑SVM用于异常体征矿工的辨识，为矿工职业病和疑似职业病的检测做到前期精准筛查目的，适用于职业健康辅助诊断领域。
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公开(公告)号：CN110245635B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201910538123.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种煤和矸石的红外图像识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石原始红外图像获取；(2)煤和矸石红外图像的预处理；(3)煤和矸石红外图像样本划分；(4)卷积神经网络图像特征提取；(5)支持向量机煤矸识别模型构建。本发明采用CNN‑SVM进行煤和矸石红外图像的识别模型构建，提出一种新的卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的快速、精准识别。
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公开(公告)号：CN116524250A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310423611.6
申请日：2023-04-15
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种改进ResNeXt50和多光谱成像的皮带破损识别方法，包括以下步骤：(1)皮带破损多光谱图像数据获取，对数据进行统一的标准预处理；(2)皮带破损光谱图像的样本划分；(3)构建针对皮带破损图像的改进ResNeXt50识别模型；(4)对模型进行实际测试。本发明基于ECANet进行皮带破损多光谱图像信息的识别模型构建，提出一种新的ECA‑ResNeXt网络模型能够更有效、准确的识别皮带破损图像。采用AttentionGNN对小样本皮带破损图像进行增强，可以有效避免过拟合。非常适用于实际生产情况中的皮带破损的实时、精准识别。
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