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公开(公告)号：CN113469916A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110787844.5
申请日：2021-07-13
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像边缘提取的方法，属于图像处理技术领域。一种彩色图像边缘提取的方法，包括以下步骤：步骤S1，降噪：采取基于阈值的降噪方法，对图像进行降噪；步骤S2，图像色彩结构分析：通过RGB模型和HSI模型，对图像结构进行色彩分析；步骤S3，设计算法提取色彩边缘：设计算法比较阈值，确定色彩边缘点，若干边缘点构成色彩边缘。本发明提高了彩色图像边缘提取的准确度，为后续的图像处理提供了良好的基础。
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公开(公告)号：CN117841004A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410208882.4
申请日：2024-02-26
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种绳索驱动并联机器人轨迹控制方法、装置、设备及介质，涉及绳索机器人控制技术领域，包括以下步骤：获取绳索驱动并联机器人的结构参数，构建绳索驱动并联机器人的整体动力学模型；设定绳索驱动并联机器人的各绳长跟踪误差，设定非奇异终端滑模面；将非奇异终端滑模面代入至整体动力学模型，得到新的整体动力学模型；通过径向基函数神经网络对新的整体动力学模型的未知非线性函数进行近似，得到未知非线性函数估计值；定义估计误差，根据估计误差设计未知非线性函数估计值的权重更新律；基于新的整体动力学模型、未知非线性函数估计值和权重更新律，得到绳索驱动并联机器人的控制律，根据控制律使绳索驱动并联机器人运动平台沿着设定的期望轨迹运行。本发明通过径向基函数神经网络对新的整体动力学模型的未知非线性函数近似，根据估计误差设定未知非线性函数估计值的权重更新律，进一步得到了控制律，控制律包括了径向基神经网络、滑模面和正弦双曲线，可以很好的抑制控制输入抖振问题。
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公开(公告)号：CN116961904A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310998017.X
申请日：2023-08-09
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双置乱与受控DNA编码的企业信息图像加密方法，步骤为：对图像P进行SHA‑256算法处理得到密钥，计算3D混沌系统的两组初始参数；将两组初始参数分别带入到3D混沌系统中进行迭代得到混沌序列；从一混沌序列中截取序列与一混沌序列对图像P的子块进行随机螺旋置乱得到图像P1；从一混沌序列中截取序列对图像P1进行比特交叉置乱得到图像P2；根据受控DNA编码方法分别对图像P2和一个混沌序列进行编码得到两个DNA序列；对两个DNA序列进行密文反馈；根据一个混沌序列选择的DNA编码规则进行解码，得到密文图像。本发明可以有效抵抗统计攻击、差分攻击、噪声攻击、裁剪攻击等，且安全有效，可以广泛使用于图像的通信传输。
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公开(公告)号：CN113222268A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110565034.5
申请日：2021-05-24
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多模式推理的烟草烘烤质量预测模型建立方法，用于解决当前烟叶烘烤质量不高的技术问题。其步骤为：首先，从历史烟草烘烤过程的烟草数据中进行挖掘抽取，获得与烘烤质量相关的指标数据，并采用最值比较法对各项指标数据进行标准化处理，得到每项指标数据的权值；其次，分析每项指标数据的权值，采用多模式推理方法寻找烘烤过程中输入数据与输出数据的映射关系，并建立输入数据与输出数据之间的关系模型；最后，对关系模型进行可行性验证，并利用多模式推理方法得出的多输入数据与多输出数据的映射关系矩阵对烟草烘烤质量进行监测。本发明能够达到对烟草加工过程的精确控制，以此来提高烟叶加工的质量。
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公开(公告)号：CN117272102A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311213519.3
申请日：2023-09-20
Applicant: 郑州轻工业大学
Inventor： 吴青娥 , 曹书源 , 陈虎 , 周林涛 , 鲁迎波 , 钱晓亮 , 宗涛 , 郭根 , 万国梁 , 姜轶博 , 王文静 , 余遥 , 吴楠鹏 , 韩一帆 , 李鹏飞 , 黄澳 , 常帅帅
IPC: G06F18/24 , G01R31/62 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出了一种基于双注意力机制的变压器故障诊断方法，用以解决传统机器学习方法故障预测准确率低和速度慢问题。本发明步骤为：用经验模态分解将原始故障信号进行分解，通过对本证模态函数集分量的选取消除表示非线性和非平稳信号的杂散谐波，得到不同频段的IMF分量；筛选出与原始故障信号相关性较强的IMF分量进行信号重构，对重构之后的信号序列用注意力卷积神经网络进行空间特征提取；在长短期记忆递归神经网络的隐藏层增加时间特征注意力机制提取时序特征，将不同历史时刻的时序特征赋予不同的时间注意力权值获得综合时序信息特征，应用全连接层对变压器状态进行分类。本发明能够对变压器故障类型进行精确诊段分类，且抗干扰能力、泛化能力强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116842843A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310845738.7
申请日：2023-07-11
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06F111/06
Abstract: 本发明针对污水处理过程关键变量设定值提出了一种目标个数不规则变化的动态多目标优化方法，建立污水处理的动态多目标优化问题的数学模型；若目标个数发生变化，则判定污水处理环境发生变化；利用历史种群信息训练改进的前馈神经网络，产生初始种群；利用改进的精英策略，保留一部分解并使另一部分解发生变异；利用改进的随机策略使随机生成的解集远离改进的前馈神经网络产生的初始种群和改进的精英策略的初始种群组成的中心；将改进的前馈神经网络、改进的精英策略以及改进的随机策略产生的初始种群合并并挑选个体，使用静态优化算法得到最优解集。本发明可更加有效地解决污水处理中目标个数随时间不规则变化时的动态多目标优化问题。
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公开(公告)号：CN113222268B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110565034.5
申请日：2021-05-24
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多模式推理的烟草烘烤质量预测模型建立方法，用于解决当前烟叶烘烤质量不高的技术问题。其步骤为：首先，从历史烟草烘烤过程的烟草数据中进行挖掘抽取，获得与烘烤质量相关的指标数据，并采用最值比较法对各项指标数据进行标准化处理，得到每项指标数据的权值；其次，分析每项指标数据的权值，采用多模式推理方法寻找烘烤过程中输入数据与输出数据的映射关系，并建立输入数据与输出数据之间的关系模型；最后，对关系模型进行可行性验证，并利用多模式推理方法得出的多输入数据与多输出数据的映射关系矩阵对烟草烘烤质量进行监测。本发明能够达到对烟草加工过程的精确控制，以此来提高烟叶加工的质量。
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公开(公告)号：CN115331043A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210554183.6
申请日：2022-05-20
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/74
Abstract: 一种施工安全的图像检测方法，属于图像信息检测识别技术领域，解决了现在图像检测依靠人工，劳动强度大，且检测效率不高的问题。其包括如下步骤：S1，对原图进行冗余信息的约简，保留施工人员信息，滤除掉与施工无关的信息；S2,对约简后的图片进行分类并提取出违章图片的特征参数；S3,将待检目标特征参数与标准库的特征做匹配，判断违章类别。本发明基于内积奇异值分解的特征提取方法，本文提出的特征提取算法对特征提取的效果最好，边缘轮廓清晰，噪声少，几乎图片中具有的特征都提取出来了，保持了很好的细节特征。
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公开(公告)号：CN114996522A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210553596.2
申请日：2022-05-20
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种时空大数据存储的查询索引方法，包括如下步骤：(1)根据分类分割算法对数据进行初级分类，给出索引指标，再对同一索引指标类的数据进行分割，给出坐标位置和特征索引指标；(2)给出服务队长计算，通过计算优选服务时间最少或服务队长最短的来实现快速将切片存储于数据服务器中；(3)根据数据重构方法索引原数据的每个切片，对读取的数据切片做分割映射的逆映射，按重构方法把数据重构出来；(4)给出评估方法，把得到的重构数据与原数据作比较；该时空大数据存储的查询索引方法在使用时能够快速、准确地存储与查询，满足海量的时空大数据处理，也会直接推动计算机技术的进步以及人工智能的快速发展。
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公开(公告)号：CN111008779A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911219496.0
申请日：2019-12-03
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多因素评估模型的变压器健康状态评估方法，其步骤为：将评估电力变压器健康状态的因素构建成一个分层的架构，并确定因素与其子因素之间的对应关系；将电力变压器的健康状态分为不同的等级；将最底层中各因素的状态数据归一化处理并计算出状态值；利用改进的模糊AHP方法计算所有因素的权重；利用多因素评估模型，从最底层开始自下而上逐层进行多因素状态评估，在最顶层给出多因素状态评估结果；依据最大隶属原则，确定多因素状态评估结果所隶属的电力变压器健康状态等级，定位电力变压器中潜在的故障类型和故障位置。本发明更准确、更具有说服力，而且能够指示变压器潜在故障的原因和位置，适用于多重潜在故障的电力变压器。
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