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公开(公告)号：CN111950519A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010874461.7
申请日：2020-08-27
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于双列卷积神经网络的人群计数方法，首先，获取带标注的人头图像数据集，然后，分别根据双列卷积神经网络的要求，将训练集转化为特定形式，再分别对两列卷积神经网络进行训练，然后使用全连接层将两列卷积神经网络结构合并，并对全连接层进行单独训练，最后使用训练后的卷积神经网络对给定图片中的场景进行人数估计。与现有技术相比，本发明同时使用概率密度信息与目标检测方式对人群数量进行估计，能够获得更为准确有效的结果。
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公开(公告)号：CN109100995B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810193062.7
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于决策者偏好信息的铝电解节能减排优化方法。首先，利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，引入R‑dominance偏好支配方法，结合多目标量子粒子群算法对生产过程模型进行优化，得到最满足决策者期望的最优决策变量，以及对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。MQPSO算法不需要进行交叉、变异操作，只有最简单的位置更新步骤，因此编码过程简单，并且具有强全局搜索能力，容易实现种群进化过程中偏好最优取值的完整性，满足决策者需求。利用该方法确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，达到节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN107180279B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201710448545.2
申请日：2017-06-14
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于QPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法，包括：S1：将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型；S2：建立DMPC模型，包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块；S3：利用QPSO算法中粒子在搜索空间内的强随机性，在不放松约束条件的前提下，在更大的范围内对经济优化函数进行求解；S4：根据QPSO算法对经济优化函数求得的解获得反应再生系统的输出设定值，并与实际输出的偏差作为目标误差函数，利用QPSO算法对该目标误差函数求解，获得操作变量的最佳变化量。本发明提供的基于QPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担，还能获取更优的操作变量参数，在保证经济效益的基础上，进一步对RRS进行优化控制。
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公开(公告)号：CN107143323B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710331208.5
申请日：2017-05-11
Applicant: 重庆科技学院
IPC: E21B47/047
Abstract: 本发明公开了一种基于welch多段平均功率谱法的油井动液面深度检测方法，对信号做自相关处理，从时域对信号进行一定程度的去噪。选择合适的窗函数和分段数，对去噪后的信号做welch多段平均功率谱估计，得到较为清晰准确的共振频谱。选择能量较强的十个相邻的频率，求取相邻频率差的均值。最后根据管柱声场模型就能计算出油井动液面深度。
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公开(公告)号：CN110705129A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911048863.5
申请日：2019-10-31
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提出一种基于全相关动态KPLS(all correlated dynamic KPLS，ADKPLS)的非线性化工过程故障诊断方法。该方法首先把原始数据分为输入变量与输出变量两个部分，分别进行动态特征分析研究，使组成的数据矩阵能很好地反映变量间的动态关系。然后分析证明了KPLS中输出变量的变化会影响到输入残差空间，设计一个输出变量辅助矩阵，表征输入变量与输出变量的全相关性。最后，采用基于输入变量与输出变量之间的全相关信息构建贡献图以识别故障源变量。与KPLS相比，本发明在输入和输出变量之间建立了更直接的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105046326B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201510111157.6
申请日：2015-03-13
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于功图主元分析的抽油机参数优化方法，包括：1)确定抽油机的效率影响因素和性能变量、2)获得其样本数据、3)对载荷数据进行降维、4)由非载荷变量与载荷新主元构建网络输入变量、5)构建输入变量的样本值、6)归一化处理、7)构建前馈神经网络、8)利用无迹卡尔曼滤波对网络进行训练、9)构造父代和子代种群；10)对父代个体作遗传变异计算，以产生子代个体；11)对父代和子代个体求适应度函数；12)将父代和子代个体划分到层级不同的非支配集中；13)从这些非支配集中选择个体构成新的父代种群，循环10)‑13)多次，得到优化后的效率影响因素值。优化后，可得到产液量最大时，耗电量最小。
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公开(公告)号：CN108363303A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810192924.4
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明提供了一种基于AR偏好信息的差分进化铝电解多目标优化方法，首先利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，再利用偏好多目标量子个体群算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最满足决策者期望的最优解以及该最优解对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。利用差分进化算法中变异、交叉和选择操作，对决策变量进行偏好寻优，以此确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，满足决策者偏好的同时，达到节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN107885084A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711117446.2
申请日：2017-11-13
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于RBF与ADHDP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法。利用BP神经网络对天然气吸收塔脱硫过程建模并以该模型为被控对象进行脱硫过程控制仿真实验，根据控制误差和性能指标函数不断更新优化权值，直到获得最优控制信号，实现脱硫过程的最优控制。天然气吸收塔脱硫过程复杂，表现不确定性、非线性、强耦合性、动态性等特点，难以建立精确的数学模型，控制难度较大。针对目前天然气吸收塔脱硫过程控制方法控制精度低，时滞大、不稳定等问题提出一种基于RBF和ADHDP的脱硫过程控制方法，不仅保证了控制系统的稳定性和控制精度，还降低了响应时间，真正实现了天然气吸收塔脱硫过程的实时精确控制。
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公开(公告)号：CN107420090A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710331204.7
申请日：2017-05-11
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换的油井动液面深度检测方法，通过对Welch多段平均功率谱做短时傅里叶变换，即对Welch多段平均功率谱依次取部分区间做傅里叶变换，从局部观察频率的分布情况。通过对Welch功率谱做短时傅里叶变换，根据三维傅里叶变换频谱图，可以突出频谱幅值较大的频段。只取幅值较大的频段再做傅里叶变换，有效提高了信噪比。根据频谱图读出最为准确的频率值nD，再根据即可计算出精确的共振频率间隔ΔfD，最后根据管柱声场模型就能计算出油井动液面深度。
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公开(公告)号：CN107180279A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710448545.2
申请日：2017-06-14
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于QPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法，包括：S1：将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型；S2：建立DMPC模型，包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块；S3：利用QPSO算法中粒子在搜索空间内的强随机性，在不放松约束条件的前提下，在更大的范围内对经济优化函数进行求解；S4：根据QPSO算法对经济优化函数求得的解获得反应再生系统的输出设定值，并与实际输出的偏差作为目标误差函数，利用QPSO算法对该目标误差函数求解，获得操作变量的最佳变化量。本发明提供的基于QPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担，还能获取更优的操作变量参数，在保证经济效益的基础上，进一步对RRS进行优化控制。
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