一种基于联盟博弈的电动出租车充电成本优化方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN118552227B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410626871.8

    申请日:2024-05-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于联盟博弈的电动出租车充电成本优化方法、系统及存储介质,涉及电车充电的技术领域。方法包括:构建充电桩租借电力容量约束和电动出租车移动能耗约束下的电动出租车充电成本优化模型;根据所述充电成本优化模型,构建联盟博弈模型、电动出租车边际效用函数、偏好顺序和联盟顺序;根据所述边际效用函数和联盟偏好顺序确定电动出租车的第一充电分配策略以优化总充电成本;根据自私效用函数和自私偏好顺序确定电动出租车的第二充电分配策略以实现纳什均衡。本发明节省了充电桩建设成本,优先满足电动出租车充电需求,在充电桩租借电力约束下优化了充电成本。

    一种基于联盟博弈的电动出租车充电成本优化方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN118552227A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410626871.8

    申请日:2024-05-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于联盟博弈的电动出租车充电成本优化方法、系统及存储介质,涉及电车充电的技术领域。方法包括:构建充电桩租借电力容量约束和电动出租车移动能耗约束下的电动出租车充电成本优化模型;根据所述充电成本优化模型,构建联盟博弈模型、电动出租车边际效用函数、偏好顺序和联盟顺序;根据所述边际效用函数和联盟偏好顺序确定电动出租车的第一充电分配策略以优化总充电成本;根据自私效用函数和自私偏好顺序确定电动出租车的第二充电分配策略以实现纳什均衡。本发明节省了充电桩建设成本,优先满足电动出租车充电需求,在充电桩租借电力约束下优化了充电成本。

    一种基于QoS约束的IRS-MU-OAM-OFDMA下行资源优化方法及系统

    公开(公告)号:CN118368724A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410792907.X

    申请日:2024-06-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于QoS约束的IRS‑MU‑OAM‑OFDMA下行资源优化方法及系统,优化方法包括:建立IRS‑MU‑OAM‑OFDMA通信系统模型;建立基于QoS约束的IRS‑MU‑OAM‑OFDMA通信系统模型的下行资源优化模型;在所述下行资源优化模型下,对子表面分配因子、子载波分配因子、用户功率分配系数、模式功率分配系数、反射相位分别进行优化;根据优化后的子表面分配因子、子载波分配因子、用户功率分配系数、模式功率分配系数、反射相位分配通信资源。克服了传统OAM系统只能适用于视距信道的缺点。在保障系统各用户QoS需求的前提下实现了系统容量的最大化,并且有比传统方法更低的误码率。

    一种有源驱动电路及Micro-LED器件多色显示方法

    公开(公告)号:CN118197227A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410620291.8

    申请日:2024-05-20

    Abstract: 本发明公开了一种有源驱动电路及Micro‑LED器件多色显示方法,属于半导体光电器件驱动技术领域。有源驱动电路包括记忆存储器件、分压电阻和薄膜晶体管,薄膜晶体管的漏极连接驱动电源、源极与Micro‑LED器件串联后接地;记忆存储器件与分压电阻串联后分别连接驱动电源与接地,记忆存储器件与分压电阻的中间节点连接至薄膜晶体管的栅极;记忆存储器件与分压电阻连接的一侧引出外部管脚,用于从外界输入控制信号,以控制改变记忆存储器件的阻值,从而改变Micro‑LED器件的发光颜色。本发明能够在非常简单的电路结构基础上,实现灵活稳定且精确的Micro‑LED多色显示控制效果。

    一种具有路径隐私保护的合作充电调度方法及系统

    公开(公告)号:CN117729532A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311727694.4

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本发明公开了一种具有路径隐私保护的合作充电调度方法及系统,方法包括获取移动可充电设备和充电器集合,建立充电模型;根据移动可充电设备的充电需求,建立充电效用模型;根据移动可充电设备的隐私需求,建立隐私效用模型;形式化所有移动可充电设备均被充电且每个设备只能被分配到唯一充电器约束下的总效用最大化问题;将总效用最大化问题转化为成本最小化问题;通过对偶转化,找到成本最小化问题的对偶问题;调用匹配算法,确定设备和充电器之间的匹配。通过建立隐私效用模型并结合合作充电方案,保证在所有移动可充电设备均被充电,且移动可充电设备只能被分配到唯一充电器约束下的充电效用与隐私效用之和最大化,保障过程中的隐私性问题。

    一种基于深度学习的工业零件三维点云修复方法及装置

    公开(公告)号:CN117671131A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311371086.4

    申请日:2023-10-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的工业零件三维点云修复方法及装置,其方法包括:获取工业零件的残缺三维点云;将残缺三维点云输入训练好的点云修复模型,获取完整三维点云;其中,点云修复模型包括基于MLP的编码器、基于自注意力机制的编码器、第一拼接层以及解码器;点云修复模型的训练过程包括:采用泊松盘采样方式对工业零件进行采样生成实际三维点云;通过HPR算子方式对实际三维点云进行点去除生成多个模拟残缺三维点云;将实际三维点云作为各个模拟残缺三维点云的真实标签组成样本,并生成样本集;将样本集按预设比例划分为训练集、验证集以及测试集,并进行反向传播训练;本发明能够准确的进行工业零件三维点云修复。

    一种工业零件尺寸测量方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN117611649A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311366236.2

    申请日:2023-10-19

    Abstract: 本发明公开了一种工业零件尺寸测量方法、装置、系统及存储介质,方法包括获取标准点云和待测工业零件的待测点云,对标准点云进行标注选取标准点云的特征点;将标准点云与待测点云进行匹配并采用KD‑Tree最邻近算法找到标准点云的特征点在待测点云中对应的索引;其中,KD‑Tree最邻近算法所使用的KD‑Tree模型在构建时采用当前节点的深度及数据点的维度动态选择切分维度;根据标准点云的特征点在待测点云中对应的索引计算出待测点云中对应检测点的尺寸,获得测量结果。本申请在测量时通过点云技术结合KD‑Tree最邻近算法,可以高效的匹配测量点,提高零件测量的效率、减少测量时间。

    一种基于手机的胆甾相液晶胶囊微型光谱仪

    公开(公告)号:CN116839730A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310508795.6

    申请日:2023-05-08

    Abstract: 本发明属于测量仪器技术领域,公开了一种基于手机的胆甾相液晶胶囊微型光谱仪,包括核心器件、外加光源、显微装置和控温装置,显微装置包括智能手机和手机显微镜,核心器件包括阵列型加热膜和多颗胆甾相液晶胶囊,控温装置包括加热板、数显温控器和直流稳压电源,阵列型加热膜下端放置加热板,通过数显温控器电控调节温度改变阵列型加热膜上胆甾相液晶胶囊的反射信息,将核心器件置于手机显微镜的焦点处,用外加光源入射所述核心器件,胆甾相液晶胶囊的变色情况由智能手机及其附着的手机显微镜探测并通过智能手机的屏幕呈现拍摄图像和最终光谱。本发明的微型光谱仪短小精悍,具有很高的灵敏度,反应迅速,且使用非常方便。

    一种复杂变电站场景分割方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116452604A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310373084.2

    申请日:2023-04-10

    Abstract: 本发明公开了一种复杂变电站场景分割方法、设备及存储介质,方法包括:获取变电站场景点云;采用随机抽样一致性算法提取得到地面点云;将不包含地面点云的变电站场景点云向XOY平面投影,得到变电站的二维平面图像;对变电站的二维平面图像采用cannay边缘检测算法计算得到边缘图像;采用霍夫直线检测算法提取边缘图像中的直线,确定直线上点位于变电站场景点云中的对应点,根据空间中电力线的特征去除非电力线直线,得到电力线直线段;采用区域生长算法延长电力线直线段获取完整的电力线直线段;采用欧式聚类算法进行聚类得到电力线点云;从不包含地面点云的变电站场景点云中去除电力线点云,得到变电站场景分割结果。

    一种面向传染病图像的数据增强方法及其系统

    公开(公告)号:CN116228611A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211088516.7

    申请日:2022-09-07

    Inventor: 徐小龙 王磊

    Abstract: 本发明公开了一种面向传染病图像数据增强方法及系统,通过对传染病图像数据集中的每个样本进行单样本数据增强,再随机选取样本进行多样本数据增强。单样本数据增强方面,汇总了多种数据增强策略,并采用随机函数对数据增强策略进行选择,每个策略选择的可能性是相等的,通过多个随机层对样本进行增强;多样本数据增强通过多个样本进行线性增强之后再通过单样本数据增强的部分进行增强;最终结果汇总了两种增强的结果,保证了方法的泛化性和鲁棒性。

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