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公开(公告)号：CN115097860B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111580542.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于四维航迹的编队飞行控制方法、装置及介质，方法包括编队计划步骤、编队控制步骤和编队交易步骤；编队计划步骤包括：编队飞行前，生成包含四维航迹信息的编队飞行计划，并发送至所有飞行编队成员；编队控制步骤包括：编队飞行时，根据航线环境信息实时判断是否需要调整编队阵型，需要调整编队阵型时根据航线环境信息生成用于调整编队阵型参数的编队阵型调整计划，并发送至所有飞行编队成员；编队交易步骤包括：根据所有飞行编队成员的总节省成本生成交易价格；飞行结束后通过分布式账本技术完成收益交易。与现有技术相比，本发明具有节能环保、飞行效率高、适应性强、安全性高等优点。
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公开(公告)号：CN117236533A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202210629777.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 复旦大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种无人车管理及物流配送规划系统，具有这样的特征，包括：事件管理器模块，用于实时监控包含收件地址的收件订单，生成作业并分发给计算模块，计算生成包含新订单的解决方案；规划方案缓存模块，用于缓存解决方案；优化作业模块，用于从候选的解决方案中进行选择优化，并根据要求返回最佳解决方案；插入作业模块，将及时物流包裹订单插入给定解决方案，并返回插入的解决方案；更新作业模块，根据自适应内存中最佳解决方案的方向来更新插入的解决方案；以及计算模块，负责接收事件管理器模块发送的作业，使用处理器调度进程算法进行加速，不断计算优化任务，返回优化方案。
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公开(公告)号：CN117235252A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202210631122.5
申请日：2022-06-06
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/094 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于对抗训练‑BERT的双通道新闻文本分类方法：步骤1，获取中文新闻文本数据集，对数据集作预处理，得到处理后的数据集；步骤2，对处理后的数据集通过语言训练模型BERT做动态词嵌入，获取语料库动态词向量；步骤3，对语言训练模型BERT的Embedding引入PGD方法进行对抗训练，并得到优化后的词向量；步骤4，利用优化后的词向量，采用TextCNN通道来提取数据集的关键词特征和不同层次的局部语义信息，得到关键局部信息向量；步骤5，利用BiLSTM通道提取数据集的上下文语义信息，得到上下文语义信息向量；步骤6，引入CLS，对双通道特征向量及CLS进行拼接，得到拼接后的向量；步骤7，将拼接后的向量输入带Dropout的全连接层并用Softmax函数进行分类，输出新闻文本的类别。
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公开(公告)号：CN116975549A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210409478.4
申请日：2022-04-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了基于fMRI信号的大规模神经元网络的同化与模拟系统：网络结构生成模块，根据对被试者测量得到的DTI大脑结构连接和灰质密度信号，通过设置网络规模参数来生成被试者的脑模型，并将脑模型存储地址输出；信号处理模块，对fMRI信号的在特定任务下的标准化BOLD信号进行处理，实现fMRI信号的标准化处理，输出处理后的BOLD信号；数据同化模块，对于脑模型存储地址和处理后的BOLD信号，运行数据同化算法，同化脑模型中的参数，将同化参数存储并输入至神经网络模拟模块，使得脑模型的输出与被试者的BOLD信号相似，实现特定任务下的脑模型的同化与模拟；以及神经网络模拟模块，基于同化参数，利用GPU多卡并行计算，实现大规模神经网络的复现与模拟。
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公开(公告)号：CN115097860A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111580542.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于四维航迹的编队飞行控制方法、装置及介质，方法包括编队计划步骤、编队控制步骤和编队交易步骤；编队计划步骤包括：编队飞行前，生成包含四维航迹信息的编队飞行计划，并发送至所有飞行编队成员；编队控制步骤包括：编队飞行时，根据航线环境信息实时判断是否需要调整编队阵型，需要调整编队阵型时根据航线环境信息生成用于调整编队阵型参数的编队阵型调整计划，并发送至所有飞行编队成员；编队交易步骤包括：根据所有飞行编队成员的总节省成本生成交易价格；飞行结束后通过分布式账本技术完成收益交易。与现有技术相比，本发明具有节能环保、飞行效率高、适应性强、安全性高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781258A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210409488.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H50/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了基于钙波成像信号的数字孪生斑马鱼神经系统的构建方法：步骤1，基于实验数据估算出斑马鱼不同脑区间神经元连接的概率分布，生成网络连接结构。步骤2，基于斑马鱼的钙波成像信号计算神经元兴奋抑制指标，得到神经元种类信息。步骤3，基于连接数据和神经元种类信息构建斑马鱼神经网络模型，并划定需要同化的参数。步骤4，使用集群卡尔曼滤波对需要同化的参数进行同化，直到系统产生的钙波数据与实验数据的相关性足够高。步骤5，使用同化出的系统参数进行模拟测试，若系统产生的钙波信号与实验数据的相关性较弱则重复步骤4，直到达到步骤4中的条件。步骤6，将迭代出的同化参数作为系统参数，完成对斑马鱼神经元系统的构建。
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公开(公告)号：CN114511126A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011284140.8
申请日：2020-11-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种实时收派件一体的路径规划系统，用于根据收件订单以及派件订单为快递员实时规划路径从而得到最优路径，其特征在于，包括：规划方案存储模块、派件订单存储模块、初始化模块、事件管理模块、方案优化模块以及备选方案生成模块。初始化模块通过聚类算法对派件订单进行聚类处理得到复数个子类，依次给每个子类分配复数个快递员从而形成复数个分配方案，并通过路径规划算法根据分配方案依次生成快递员的初始路径。事件管理模块实时监控收件订单。路径优化模块通过优化方法进行优化得到优化方案。备选方案生成模块根据利用方案生成方法生成多个备选方案。规划方案存储模块根据备选方案以及优化方案实时更新规划方案。
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公开(公告)号：CN114092761A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111326655.4
申请日：2021-11-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于双模态数据融合的变电站设备故障检测方法，用于对变电设备故障进行检测，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集变电站设备的可见光模态图像和温度模态图像。步骤S2，利用PSO‑SIFT方法进行像素级对齐，得到双模态训练数据集。步骤S3，构建双模态检测模型。步骤S4，将双模态训练数据集输入到双模态检测模型进行训练。步骤S5，采集待测可见光图像和待测温度图像。步骤S6，利用PSO‑SIFT方法将待测可见光图像和待测温度图像进行像素级对齐。步骤S7输入到训练完成的双模态检测模型，得到图像分割结果。步骤S8，根据图像分割结果得到变电站设备故障信息。
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公开(公告)号：CN115033765B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210630473.4
申请日：2022-06-06
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/901 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种解决局部路网分离的路由连通性方法，该方法首先对起点和终点设定误差距离序列，根据该误差距离序列选定初始范围，在该初始范围内建立起多条能够使得起点和终点与路网连通的虚拟连接路，进一步地采用完备路由的最短路算法计算出基于虚拟连接路连通的起点到终点的路由，只要路由存在，则起点到终点即可基于虚拟连接路连通，若路由不存在，则可以根据误差距离序列递进式地在由小到大的范围内按照上述过程继续查找、建立连通的虚拟连接路。该方法可以解决局部路网分离的路由连通性，而用于辅助连通性而建立的虚拟连接路，一般可以通过步行完成。并且，通过上述迭代的方式实现的连通性，可以保证步行距离最短，尽可能地利用了路网数据。
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公开(公告)号：CN118761446A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410740164.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生脑模型的静息态脑活动数据同化方法；该方法步骤如下：1)利用刻画大脑基本工作活动过程的脉冲神经元方程组为过程模型，以大脑真实生物结构耦合，并设计不同时刻观测全脑过程模型的输出结果的观测模型；2)以不同区域不同分布的初始化孪生脑模型的所有神经元参数；3)以丘脑区域作为仅有的可被观测区域与同化区域，通过粒子集合演化与修正来表示同化过程。本发明通过同化隐式的分布的超参而得到具体的神经元参数，且仅利用丘脑区域活动信号作为观测信号，在保证数据同化的精度和条件下，实现了同化效率的大幅度提升。本发明规范化了孪生脑模型的静息态数据同化过程，操作便捷且易于实现。
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