-
公开(公告)号：CN111626224B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010469047.8
申请日：2020-05-28
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/17 , G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明提供了一种基于近红外光谱和SSA优化的ELM的煤矸石快速识别方法，属于煤矸石快速识别领域，包括：首先将光谱成像技术用于煤矸石检测，获取煤矸石近红外光谱图像；然后把获取煤和矸石的近红外光谱图像预处理，并利用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)降维近红外光谱图像数据；接着基于改进的ELM构建煤矸石识别模型，用SSA算法优化改进的ELM的最优参数；最后将SSA获取的最优参数结合ELM用于煤矸石近红外光谱图像识别。本发明提供的基于近红外光谱和SSA优化的ELM的煤矸石快速识别方法不仅实现煤矸石准确快速的识别，而且省去识别模型的手动参数搜索的过程，应用方便。
-
公开(公告)号：CN115569848A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211252286.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及煤矸石识别分选领域，具体说是一种快速识别分选煤矸石的装置及其分选方法，包括底板、振筛机构和分选机构，所述的底板上端面靠近右侧的位置固定安装有振筛机构，振筛机构左侧设置有分选机构，分选机构下端固定连接在底板上，解决了现有煤矸石分选方式中采用人工对煤炭中的煤矸石进行分选过程中，耗费人力较大，且分选效率低下，并存在一定的安全事故，同时，在挑选过程中，煤炭表面会由于机械振荡而导致粉尘现象，这些粉尘不仅会干扰人工视线，还会对煤矸石分选人员的身体造成伤害，除此之外，这些粉尘可能会依附在设备内部，影响其正常运转的问题。
-
公开(公告)号：CN115271119A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210891352.5
申请日：2022-07-27
Applicant: 安徽理工大学 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于非侵入式负荷监测的工商业设备故障诊断方法和系统，通过采集工商业用户的总用电信息，并根据所述总用电信息提取工商业用户用电行为特征；然后构建非侵入式负荷监测模型，将所述用电行为特征输入到所述非侵入式负荷监测模型中，得到用电设备的设备种类、运行状态和功率消耗；提前构建多种工商业设备的设备故障诊断模型，根据所述设备种类选取对应的设备故障诊断模型，将所述运行状态和功率消耗输入至所述对应的设备故障诊断模型中，得到故障诊断结果。本发明公开的方法能够更好地适应工商业中的异构负荷，同时，无需对原始数据或特征工程进行任何繁重的预处理，端到端的算法结构具有良好的通用性和可操作性。
-
公开(公告)号：CN114899716A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210432343.X
申请日：2022-04-22
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种微电网终端负荷调控柜，包括底座，所述底座的上端固定连接有调控柜本体，所述调控柜本体的上端设置有顶盖，所述顶盖通过多个连接柱与调控柜本体的上端固定连接，所述调控柜本体的内壁处设置有调控元件，所述调控柜本体的内顶部处固定连接有装置座，所述装置座内贯穿设置有装置腔，所述装置腔的内壁处固定连接有驱动机构，所述装置腔的内壁处固定连接有转换机构，所述装置座的下方设置有输入装置，所述调控柜本体的内壁处固定连接有触发机构，所述调控柜本体的侧壁上固定连接有消防机构，所述调控柜本体的上端固定连接有排气机构。本发明结构设计合理，具有可以根据温度变化改变通气状态以及及时启动消防系统的好处。
-
公开(公告)号：CN114662902A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210280160.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应鲸鱼优化的电力负荷特征筛选方法，包括：采集不同类型电力负荷在一个连续采样周期内的电压、电流、有功功率和无功功率；分别提取电压、电流、有功功率和无功功率的时域特征和频域特征；将时域特征和频域特征合并，得到电力负荷的时域和频域联合特征；基于自适应鲸鱼优化算法对电力负荷的时域和频域联合特征进行特征筛选，得到电力负荷的筛选特征。本发明在提取电力数据的时域特征和频域特征基础上，借助自适应鲸鱼优化算法实现电力负荷特征的准确筛选，得到了电力负荷的筛选特征，减少了原始时域特征和频域特征的冗余信息，提高了电力负荷辨识的精度和速度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113663920A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110725659.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 安徽理工大学
IPC: B07C3/00 , B07C3/06 , B07C3/08 , B07C3/10 , B65G41/00 , B65G43/08 , B65G45/14 , B65G47/42 , B65G65/40
Abstract: 本发明涉及物流分拣技术领域，具体公开了一种物流用智能识别分拣车，包括车体、备用箱、传送带、分拣机构、整理机构、收集机构、清扫机构。所述分拣机构包括扫描器、第一揽件箱、第四顶杆。所述整理机构包括晃动电机、凸块、第一推杆、第二推杆、平台。所述收集机构包括斜板、出料门、收集箱。所述清扫机构包括第一横杆、第二横杆、支板、清扫板。通过设置分拣装置，有利于对快件进行智能识别分拣，提高了对快件的分拣速度。通过设置整理机构，有利于使揽件箱的空间被充分利用。通过设置收集机构，有利于对分拣完成的快件进行收集，可以大大提高揽件箱的容量。通过设置清扫机构，有利于对传送带进行清扫。
-
公开(公告)号：CN112370078A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011247589.7
申请日：2020-11-10
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超声成像和贝叶斯优化的图像检测方法，涉及图像检测技术领域，在检测矿工肺机能的时候采用了先进的超声成像无损检测手段，同时，在进行超声成像肺机能分析过程中采用贝叶斯优化的KPCANet算法保证了矿工肺机能分析的准确性和可靠性，准确可靠的掌握矿工的肺机能情况有助于准确、及时地掌握矿工的身体健康状态，对于职业性尘肺病早期发现具有重要意义。针对矿工这一特殊群体进行肺部机能检测分析，实现矿工肺部健康状态的准确、实时测量分析，完成职业性尘肺病等部分职业病的前期预警及保障矿工的生命健康。
-
公开(公告)号：CN112309568A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011247601.4
申请日：2020-11-10
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习结合PNN的异常识别方法，涉及异常体征识别技术领域，通过筛选最有价值的样本进行标记，既可降低人工标注成本，又可提高已标注样本的泛化能力。分类器能够主动选择包含信息量大的未标注的矿工体征数据并将其交由专家进行标注，然后置入训练集进行训练，从而在训练集较小的情况下获得较高的分类正确率，这样可以有效的降低构建高性能分类器的代价，提升训练效率，能取得传统监督学习算法所获得的近似分类准确率。PNN算法建模过程简单、训练速度快、分类更准确、容错性好。将主动学习与PNN算法相结合，用于体征异常矿工的识别，实现了矿工身体健康状态的高效且快速识别，完成了部分职业病的前期预警。
-
公开(公告)号：CN111613340A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010436457.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 安徽理工大学 , 合肥博谐电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了矿工健康评估方法及系统，涉及人体健康管理技术领域，1、搭建矿工健康管理系统；2、系统采集不同健康状况的矿工生理参数数据；3、采用ABC-RS算法对原始矿工健康数据进行属性约简；4、将属性约简后的数据按比例随机划分成训练集和预测集；5、利用训练集建立ELM健康诊断的预测模型，预测集检验早期职业病类别预测的效果。将ABC-RS算法与ELM算法相结合用于矿工生理指标数据的处理与预测评估；采用ABC-RS删选出矿工健康数据中的有用属性，利用按比例随机划分的训练集建立ELM健康诊断预测模型，预测集检验分类效果，最后实现对矿工健康状况的评估。
-
公开(公告)号：CN106198481B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201610864992.1
申请日：2016-09-29
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于LIF技术和朴素贝叶斯分类的假酒识别装置，包括电源模块、依次连接的激光器、浸入式探头、激光探测器、光谱分析模块、识别模块，激光探测器包括六路并行激光探测器，本发明还公开了一种假酒识别方法：激光器将激光打入被测白酒，被测白酒受激辐射发出荧光，由浸入式探头实时接收荧光信号并传输至激光探测器；六路并行激光探测器同时分别读取设定的各个波段的荧光信号；光谱分析模块对各荧光信号进行数据整合后输出一路完整波段的荧光光谱数据；识别模块根据被测白酒的荧光光谱数据以及已知含有不同浓度甲醇的白酒样本的PCA模型，基于朴素贝叶斯分类算法判断被测白酒是否为假酒以及甲醇的浓度，实现对假酒的快速识别。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
132
records
(took 0.059 seconds)
