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公开(公告)号：CN119250963B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411787748.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q40/03 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N5/025 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/042 , G06N3/126 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态协同进化算法的商业信用评估与监管方法，采集并清洗多模态数据，确保数据质量,统一存储为结构化数据库,使用跨模态对比学习提取特征，将特征嵌入动态多模态知识图谱，利用模态共享网络提取并融合模态共享与具体特征，通过对抗学习优化模态特征分布的一致性，初始化全局协同进化信用评分模型，使用动态多目标化算法优化模型准确性、鲁棒性与可解释性，引入因果推理模型分析企业信用变化的驱动因素，建立因果关系，设计闭环反馈系统，更新信用评估模型，增强适应性，基于生成对抗网络生成可解释的信用评估报告，增强透明度与信任度。该方法提升信用评估的准确性和适应性，确保评估结果的稳健性和可解释性。
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公开(公告)号：CN114666746B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210326459.5
申请日：2022-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于超宽频无线通信技术的高效广播方法。本发明包括三个部分，分别是链路质量计算、节点排序、中继节点选取。首先根据距离得出节点之间的丢包率，再计算出链路质量；之后按照当前节点与各个二跳邻居节点的链路质量对一跳邻居节点排序；最后按照算法顺序，依次选择一跳邻居节点为中继广播节点，直到符合广播要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112068596B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202011016447.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向无线传感网数据采集的无人机能耗最优飞行控制方法，本发明的方法包括三个部分，分别是预处理场景信息、确定传感器采集顺序、确定无人机飞行轨迹和飞行速度。本发明首先针对传感器和场景信息进行初始化；然后通过在初始点与目的地之间添加一条虚拟路径，以总路径长度最短为目标迭代搜索哈密顿回路，从而确定传感器采集顺序；最后将场景地图栅格化，利用无人机采集过程中所在格点的能耗转移关系进行递推，辅以剪枝策略，最终确定无人机能耗最优的飞行轨迹和飞行速度。
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公开(公告)号：CN112068596A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011016447.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向无线传感网数据采集的无人机能耗最优飞行控制方法，本发明的方法包括三个部分，分别是预处理场景信息、确定传感器采集顺序、确定无人机飞行轨迹和飞行速度。本发明首先针对传感器和场景信息进行初始化；然后通过在初始点与目的地之间添加一条虚拟路径，以总路径长度最短为目标迭代搜索哈密顿回路，从而确定传感器采集顺序；最后将场景地图栅格化，利用无人机采集过程中所在格点的能耗转移关系进行递推，辅以剪枝策略，最终确定无人机能耗最优的飞行轨迹和飞行速度。
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公开(公告)号：CN110913412A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911183399.0
申请日：2019-11-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种无线网络中时变需求驱动的可接入点调度方法，包括：(1)建立时序需求点模型；(2)建立可移动AP调度方案；(3)采用静态调度和动态调度相结合的分配策略进行AP的派遣调度。本发明采用可移动AP实现按需提供服务，能够灵活部署，更好地适配用户需求，提高接入点的利用效率，减少资源浪费，降低部署成本；结合静态调度和动态调度相结合的AP分配策略，在真实需求和估计需求的差距可接受的情况下，执行静态调度，能够从全局的角度在保证服务需求点的同时，提高AP的利用率；在真实需求和估计需求的差距不可接受的情况下根据需求实时动态调整，有策略地增加或减少所需AP，调整派遣方案，更好地适应当前的用户需求。
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公开(公告)号：CN119688342A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411691468.X
申请日：2024-11-25
Applicant: 东南大学 , 南京钢铁股份有限公司
IPC: G01M99/00 , G06F18/241 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/08 , B02C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于智能化深度学习技术的磨煤机故障检测系统及其方法，适用于钢铁行业中磨煤机设备的状态监测与故障诊断。系统采用改进的Diffusion模型生成多样化的故障数据，并基于ResNet结构构建故障分类模型，从而实现对磨煤机设备的连续实时监测与智能诊断。该系统使用传感器采集到的振动信号和PLC数据，生成多样化的新数据，用于训练下游分类模型。系统能够识别诸如轴承损伤、联轴器损伤、基础松动等多种故障类型，并通过实时预警机制提供报警提示，显著提升设备的运行可靠性和维护效率。此智能故障检测系统具有数据生成稳定、故障识别准确率高、应用场景适应性强的优点，解决了故障数据稀缺的问题，为钢铁制造领域的预见性维护策略提供了高效解决方案。
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公开(公告)号：CN119250963A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411787748.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q40/03 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N5/025 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/042 , G06N3/126 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态协同进化算法的商业信用评估与监管方法，采集并清洗多模态数据，确保数据质量,统一存储为结构化数据库,使用跨模态对比学习提取特征，将特征嵌入动态多模态知识图谱，利用模态共享网络提取并融合模态共享与具体特征，通过对抗学习优化模态特征分布的一致性，初始化全局协同进化信用评分模型，使用动态多目标化算法优化模型准确性、鲁棒性与可解释性，引入因果推理模型分析企业信用变化的驱动因素，建立因果关系，设计闭环反馈系统，更新信用评估模型，增强适应性，基于生成对抗网络生成可解释的信用评估报告，增强透明度与信任度。该方法提升信用评估的准确性和适应性，确保评估结果的稳健性和可解释性。
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