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

Inventor： 卞凯 ,  周孟然 ,  胡锋 ,  来文豪 ,  戴荣英 ,  胡天羽 ,  孔茜茜

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。

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

Inventor： 胡锋 ,  周孟然 ,  闫鹏程 ,  卞凯 ,  戴荣英 ,  宋红萍 ,  孙磊

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。

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

Inventor： 陈悦 ,  周孟然 ,  胡锋 ,  高立鹏

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。

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

Inventor： 周孟然 ,  闫鹏程 ,  胡锋 ,  来文豪 ,  卞凯

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：CN109543846B

公开(公告)日：2023-02-21

申请号：CN201811248403.2

申请日：2018-10-25

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 来文豪 ,  周孟然 ,  赵舜 ,  李大同

IPC: G06N99/00

Abstract: 本发明公开了一种基于MVO改进的DBSCAN矿井突水光谱识别方法，将先进的多元宇宙优化(Multi‑Verse Optimizer,MVO)算法用于改进无监督聚类算法DBSCAN，实现DBSCAN算法的参数Eps自寻优，最后将寻得的最优参数结合DBSCAN算法用于煤矿突水的激光诱导荧光光谱识别；在改进算法的参数寻优过程中，MVO算法的宇宙位置的取值区间依据水样光谱数据的空间距离自设定，最大可能的减少人工输入参数。本发明提供的基于MVO改进的DBSCAN算法，不仅省去繁琐的人工参数寻优过程，并且能输出最优识别率所对应的参数Eps的取值区间；此外，井无监督学习算法用于识别煤矿突水光谱，能最大可能的降低对未知水源的误识别。

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

Inventor： 周孟然 ,  邵帅 ,  汪胜和 ,  马金辉 ,  高博 ,  胡锋 ,  李金中 ,  朱梓伟 ,  姚小康 ,  王旭 ,  张易平

IPC: G06Q10/00 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

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

Inventor： 王旭 ,  周孟然 ,  胡锋 ,  邵帅 ,  朱梓伟 ,  汪飞 ,  张宏炀

IPC: H02B1/28 ,  H02B1/30 ,  H02B1/50 ,  H02B1/56 ,  A62C3/16 ,  A62C13/78 ,  A62C31/00

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

Inventor： 胡锋 ,  周孟然 ,  朱梓伟 ,  王旭 ,  邵帅 ,  张易平 ,  汪锟

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/00

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。

公开(公告)号：CN114466576A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202210332402.6

申请日：2022-03-30

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 姚星月 ,  周孟然

IPC: H05K7/20 ,  B08B5/04 ,  F16F15/04

Abstract: 本发明公开了一种计算机网络用配件整理装置，包括整理箱主体，所述整理箱主体内部顶端可拆卸连接有电机，所述电机下方可拆卸连接有转轴，所述转轴下方可拆卸连接有螺纹杆，所述螺纹杆外侧可拆卸连接有螺纹套，所述螺纹套一侧安装有吸尘头，所述吸尘头左侧可拆卸连接有收集管，所述收集管远离吸尘头的一端安装有吸风机，所述吸风机左侧可拆卸连接有固定管，所述固定管远离吸风机的一端安装有收集箱。本发明通过安装的电机、转轴、螺纹杆、螺纹套、吸风机、吸尘头、收集管、固定管和收集箱，便于对整理箱主体内部和放置板上灰尘进行清理，避免灰尘对计算机网络配件造成损坏。

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

Inventor： 来文豪 ,  周孟然 ,  闫鹏程 ,  胡锋 ,  卞凯

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。