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公开(公告)号：CN106640175B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201611099787.7
申请日：2016-12-02
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 北京中矿环宇安全科技有限公司
IPC: E21F5/00
Abstract: 本发明涉及一种防止采空区煤自燃的主动式防灭火装置及方法，包括温控爆裂防灭火球体和传送铺设设备。温控爆裂防灭火球体壳体材料为温控相变材料，在环境温度上升到一定值后，材料主动爆裂，释放出壳体内的灭火剂。采用传送铺设设备将温控爆裂防灭火球体传送布置在采空区内易自燃的地点，当采空区温度上升至一定温度，温控爆裂防灭火球体壳体主动爆裂，灭火剂迅速抛洒弥散自燃区域，以全淹没的方式及时消除发火隐患，使得温控爆裂防灭火球体在采空区煤体出现自燃倾向或发火初期，起到主动防灭火的作用。本发明提供了一种安全环保、低成本、可靠性高、响应及时、施工部署方便的煤矿采空区主动式防灭火技术，解决煤矿采空区煤自燃氧化起火的问题。
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公开(公告)号：CN107514293A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710857315.1
申请日：2017-09-21
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及一种利用煤粉爆轰发电的方法。为提高煤的利用率和转化率，降低环境污染，本方法利用可燃易爆气体点火爆轰诱导煤粉爆轰，爆轰波带动涡轮做功，产生机械能，涡轮机与发电机由曲轴连杆连接，从而带动发电机运转，机械能转换为电能。本技术包括配气系统、数控调节系统、爆轰系统、数据采集系统、煤粉供给系统和发电系统。本发明可以充分利用煤粉、提高能量转换效率并降低环境污染，是一种新的节能减排的发电方法。
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公开(公告)号：CN119127665A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411054436.9
申请日：2024-08-02
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F11/36 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了基于多序列融合的测试用例优先级排序方法，从不同的角度提升了测试用例集的性能：首先，利用测试用例相关性，并结合特征选择策略，约减测试用例集；其次，利用历史测试信息，并构建测试用例评价函数，实现测试用例优先级排序；然后，利用变更代码结构特征，并综合与未变更代码的相似性，生成测试用例优先级序列；最后，利用程序执行逻辑，调整多种测试序列，生成最终测试用例优先级顺序。通过工程实例进行对比表明本发明得到的测试用例序列节具有性能强、精度高等有点，并因多序列生成的并行模式，降低了时间消耗。
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公开(公告)号：CN117436576A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311315635.6
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了不同时间尺度下多节点多元负荷联邦协同预测方法，包括如下三个阶段，第一阶段使用样条插值法对时间尺度较大的负荷数据进行插值补充，将负荷数据统一至相同的时间尺度，第二阶段利用每个节点自身数据得到它的本地多元负荷预测模型；第三阶段在不泄露数据隐私的前提下，对各节点模型进行联邦学习融合训练；训练完成后，在节点内对模型进行微调。使用本方法的模型得到的负荷预测结果更接近真实值。特别地，针对负荷波动幅度较大、负荷波动幅度小但频率高等复杂场景，本文所提算法都有最好的电气负荷预测结果。
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公开(公告)号：CN116894169A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310765773.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2111 , G06F18/23 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法，属于数据处理领域，包括以下步骤：S1、输入一个新的特征组GT；S2、在线相关性分析；S3、增量式特征聚类：将经步骤S2处理后的特征划分到已有特征簇中或创建新簇；S4、判断是否满足启动条件，若满足则执行步骤S5，否则从每个特征簇中选取最重要的特征并作为输出特征子集ST；S5、历史信息驱动的整型粒子群算法：在聚类的基础上，采用历史信息驱动的粒子群算法搜索最优特征子集，并输出特征子集ST；S6、判断有无新的特征组到来，若有则返回步骤S1，否则结束。本发明采用上述基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法，可在多数数据集中获得最佳的分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116245338A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310284019.2
申请日：2023-03-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/26 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种矿山综合能源系统低碳经济运行优化方法，包括如下步骤：(1)引入系统运行低碳性需求，建立矿山综合能源系统能流‑碳流系统架构；(2)以矿山综合能源系统运行成本和碳排放量最小为目标函数，构建矿山综合能源系统的低碳经济运行优化模型；(3)采用风险规避策略下的鲁棒模型对系统的多重不确定进行建模分析，并设计系统低碳经济运行优化模型的确定型转换方法。本发明采用上述一种矿山综合能源系统低碳经济运行优化方法，对系统和各设备的碳排放进行约束，实现矿山综合能源系统的低碳经济调度，对矿山综合能源系统源端可再生能源和衍生能源的不确定性进行建模分析，给出计及供能不确定性的鲁棒模型。
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公开(公告)号：CN108288048A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810131130.7
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进头脑风暴优化算法的面部情绪识别特征选择方法，步骤如下：(1)利用方向梯度直方图HOG从面部图像中提取表情特征，组成初始特征向量；(2)计算情绪特征向量与中性情绪特征向量之间的差异值，找到因情绪变化而出现差异的所有特征，构建出差异特征向量，并传递到特征选择模块；(3)在特征选择模块使用基于改进头脑风暴优化的特征选择方法，找到特征个数最少、分类器精度最高的一个特征子集；(4)以上述特征子集确定出的支持向量机作为情绪分类器，对新进面部图像进行分类，进而完成面部情绪的识别；本发明显著提高了算法的识别精度；降低了头脑风暴优化技术的搜索空间，明显提高了对面部情绪识别问题的处理速度。
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公开(公告)号：CN118466582B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410539170.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于分解学习粒子群的异构无人机集群多任务分配方法，属于无人机领域，以最小救援惩罚和最小资源占用为优化目标函数，在约束条件下，建立无人机集群救援任务多目标分配模型；使用粒子群优化算法对目标函数进行求得最优解。本发明采用上述的一种基于分解学习粒子群的异构无人机集群多任务分配方法，以最小化救援惩罚和资源占用为评价指标，建立多目标救援任务分配模型，充分考虑了问题自身特点，能够生成一组可行且质量较高的粒子；可以利用学习库内的优秀方案不断更新粒子中劣质的分量，更有效地完成粒子位置的更新；可以对Pareto前沿上稀疏地带进行局部开发，进一步提高了算法所得Pareto最优解集的分布性。
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公开(公告)号：CN118153760A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410324192.5
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的CMIES日前调度方案智能生成方法，确定CMIES的实际生产需求；根据实际生产需求建立CMIES日前调度问题的多目标混合整数规划模型，以及确定CMIES安全生产时需要满足的约束条件；根据多目标混合整数规划模型构建CMIES日前调度问题的单目标混合整数规划模型；利用多任务框架求解多目标混合整数规划模型的最优调度方案集合；根据CMIES的实际生产状况生成最优调度方案。本发明将单目标混合整数规划模型作为辅助任务，利用多任务框架求解多目标混合整数规划模型的最优调度方案集合，能够得到一组理论最优的调度方案；本发明在计算过程中计算代价小、运行时间短，更加满足实际生产需求，为管理人员提供实时决策方案。
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公开(公告)号：CN108288048B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810131130.7
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进头脑风暴优化算法的面部情绪识别特征选择方法，步骤如下：(1)利用方向梯度直方图HOG从面部图像中提取表情特征，组成初始特征向量；(2)计算情绪特征向量与中性情绪特征向量之间的差异值，找到因情绪变化而出现差异的所有特征，构建出差异特征向量，并传递到特征选择模块；(3)在特征选择模块使用基于改进头脑风暴优化的特征选择方法，找到特征个数最少、分类器精度最高的一个特征子集；(4)以上述特征子集确定出的支持向量机作为情绪分类器，对新进面部图像进行分类，进而完成面部情绪的识别；本发明显著提高了算法的识别精度；降低了头脑风暴优化技术的搜索空间，明显提高了对面部情绪识别问题的处理速度。
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