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公开(公告)号：CN110278651A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201810206762.5
申请日：2018-03-14
Applicant: 兰州大学
Abstract: 本发明公开一种校准加速器束流偏移的强化学习方法。在加速器的中能束流传输段中，束流受设备安装精度和周围复杂环境的影响而发生位置偏移，其严重影响了束流所能够达到的能量级别。传统方法是通过复杂的物理计算得到校准电压值，并使用脚本程序自动输入进行不断尝试，其过程复杂繁琐。本文通过对中能束流传输段中的三组水平和竖直方向的四极磁铁内部集成的校准线圈分析，依靠强化学习利用环境和智能体之间交互学习的特性对加速器环境进行建模，是一种使用确定性策略探索连续的大状态空间和动作空间，并利用神经网络逼近最优校准电压值的束流偏移校准方法。
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公开(公告)号：CN109963110A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910201006.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 兰州大学
IPC: H04N7/15 , H04N21/6437 , H04N21/4402 , H04N21/647
Abstract: 一种多方视频会议的处理方法、装置、存储介质及计算设备，所述方法包括：采集原始视频数据；根据所述原始视频数据变换生成变换视频数据，所述变换视频数据包括主视频和辅视频，所述主视频的图像分辨率大于所述辅视频的图像分辨率；发送所述变换视频数据至服务器，以使所述服务器选择所述主视频或辅视频作为会议视频数据的一部分，所述会议视频数据用于发送至多方视频会议的各个参会终端；其中，发言人的参会终端发出的变换视频数据中，主视频被选择为所述视频会议的一部分；旁听人的参会终端发出的变换视频数据中，辅视频被选择为所述视频会议的一部分。本发明的方案能够减少服务器的编解码压力，提升整个多方视频会议系统的服务能力。
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公开(公告)号：CN116430860B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202310315829.X
申请日：2023-03-28
Applicant: 兰州大学
Abstract: 本发明公开一种基于离线强化学习的机甲车自动行驶训练与控制方法，主要包括(1)人为控制机甲车按照制定路线行驶，获取机甲车行驶过程中的摄像头图像，位置信息和机甲车的状态信息，构建数据集；(2)使用离线强化学习算法在机甲车行驶数据集上训练，训练过程中在行驶控制指令中添加动作扰动；(3)获取机甲车的摄像头图像信息，使用特征网络提取机甲车自身位置和障碍物位置特征信息，Q网络和策略网络根据特征信息分别输出Q值和机甲车制行驶指令，设置安全性奖励函数和准确性奖励函数，智能体根据环境奖励反馈调整下一步行驶指令；(4)利用训练好的机甲车控制策略在真实环境中测试评估，迭代训练直到机甲车可以进行自动行驶和避障任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117103255A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311033984.9
申请日：2023-08-17
Applicant: 兰州大学
Abstract: 本发明公开了基于直接偏好优化的NAO机器人物体抓取训练方法，包含以下步骤：(1)采集并保存人类专家数据、模仿数据和使用强化学习策略在机器人模拟器中交互抓取动作的轨迹数据；(2)由人类标注员对轨迹数据中的状态动作轨迹序列数据对进行打分，得到基于人类偏好的轨迹数据集；(3)使用人类偏好数据集设计参考策略网络，设计参数化策略网络，结合参考策略网络构建最大似然目标，对目标函数进行梯度下降以得到最优策略；(4)训练目标物体识别模型，将物体识别模型和最优策略部署到真实NAO机器人，对机器人的抓取动作进行评估；(5)迭代训练过程和评估过程，直至机器人能够顺利抓取目标物体。
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公开(公告)号：CN116130017A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210439114.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 兰州大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于神经网络的化合物结构识别与预测方法。在化学中结构直接决定了化学属性,传统的化合物结构识别主要通过对化合物进行分离提纯，之后利用光谱表征结构，如核磁共振谱图，对化合物的结构和官能团进行分析预测。然而分离提纯过程占实验80％‑90％的时间，同时可能因为原料未完全反应，导致存在多个反应物及新生化合物使得分离并不彻底而出现预测差错。本发明通过使用人工智能中的神经网络方法，根据化合物结构谱图，特别是13C和1H核磁共振图谱进行数据集制作和训练，形成的训练模型可以对混合物中的化合物结构或官能团结构进行智能识别和预测，直接得到化合物分子结构。该方法避免了复杂的分离提纯过程，是一种具有潜力的前沿性化合物结构探索分析方法。
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公开(公告)号：CN115982407A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210211270.1
申请日：2022-03-05
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F16/738 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体强化学习的视频摘要生成方法。视频摘要生成是通过对原有视频的简化和压缩并保留其中的关键信息，在视频监控领域应用前景广阔，可以极大地减轻存储压力并提高工作效率。传统的视频摘要生成方法通过对整体视频进行时间分割，得到每一帧的关键性分数之后，根据分值大小以及所需要的关键帧的数量合成摘要。本发明提出的基于多智能强化学习的视频摘要生成方法利用多个智能体之间的协同合作特点，对视频的关键帧进行优先级投票选择，模拟人类制作视频摘要数据集关键帧标注的过程，采用多智能体深度确定性策略梯度的方法进行参数的更新，利用Actor‑Critic框架和策略集成的方法进行模型训练，最终生成的摘要视频具有代表性和多样性。
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公开(公告)号：CN110278651B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810206762.5
申请日：2018-03-14
Applicant: 兰州大学
Abstract: 本发明公开一种校准加速器束流偏移的强化学习方法。在加速器的中能束流传输段中，束流受设备安装精度和周围复杂环境的影响而发生位置偏移，其严重影响了束流所能够达到的能量级别。传统方法是通过复杂的物理计算得到校准电压值，并使用脚本程序自动输入进行不断尝试，其过程复杂繁琐。本文通过对中能束流传输段中的三组水平和竖直方向的四极磁铁内部集成的校准线圈分析，依靠强化学习利用环境和智能体之间交互学习的特性对加速器环境进行建模，是一种使用确定性策略探索连续的大状态空间和动作空间，并利用神经网络逼近最优校准电压值的束流偏移校准方法。
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公开(公告)号：CN217657873U
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202220857820.2
申请日：2022-04-13
Applicant: 兰州大学
Abstract: 本实用新型涉及农业生产领域，并公开了一种精准作业农业机器人，包括高负载的四驱车架，以及安装在车顶的控制箱和固定在车底的多功能云台，所述车架包括四个三相光编码电机，以及四个数字舵机，所述车架上还包括闭环控制三相光编码电机和数字舵机转动的反馈控制系统，管理控制系统以及与控制箱和多功能云台通讯的总线系统，所述控制箱位于车架顶部，设有工业级防尘防水保护。所述多功能云台包括吊架，机械臂，工具头和摄像头，机械臂末端装有工具头和摄像头，工具头可按需更换，输料管连接到材料箱，摄像头通过总线与控制箱通信。整机体积较小，可以完成自动施肥、播种工作和无化学除草工作。
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