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公开(公告)号：CN103103570A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310035937.8
申请日：2013-01-30
Applicant: 重庆科技学院
IPC: C25C3/20
Abstract: 本发明公开了一种基于主元相似性测度的铝电解槽况诊断方法，其特征在于按如下步骤进行：一，约简原始特征：利用核主元分析法计算贡献率排在前位的m个主元Bj；依次考察每个原始特征对表征铝电解槽况的贡献度，删掉贡献度低于贡献度阈值的原始特征，实现特征约简；二，约简后特征作为概率神经网络的输入变量，建立铝电解槽况的分类模型，模型最大输出值对应的铝电解槽况类型即为诊断结果。本发明克服了核主元无明确物理意义的缺陷，减少传感器数量和运算量，同时利用具有一次训练时间短、诊断精确度高的概率神经网络建立故障诊断模型，更加适合铝电解槽况的在线诊断。
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公开(公告)号：CN103033214A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210551941.5
申请日：2012-12-18
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G01D21/00
Abstract: 本发明公开了一种借助Pearson相关系数实现生产过程主导变量精简化软测量方法，其特征在于按如下步骤进行：一，确定与主导变量可能相关的n个原始辅助变量，采集n个原始辅助变量和主导变量取值数据并组成样本集；二，利用Pearson相关系数算法分别计算n个原始辅助变量的权重值；三，组成原始辅助变量序列；四，建模并根据最小均方误差MSE确定最佳辅助变量；五，得到精简化软测量模型。本发明能够在建模效果最好的基础上找出含辅助变量个数最少的辅助变量集对主导变量进行建模，实现对主导变量精简化的软测量。
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公开(公告)号：CN112329324B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202011184199.X
申请日：2020-10-29
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于MCMC‑UPFNN的铝电解工耗演化模型构建方法，所述铝电解工耗演化模型构建方法采用如下步骤：S1，建立基于神经网络的滤波方程；S2，从神经网络权值阈值所建立的先验分布中抽取N个粒子i＝1，2，…，N；S3，在每一时刻用无迹卡尔曼滤波更新S2的粒子；S4，通过有效粒子数判断是否进一步更新粒子；S5，通过MCMC方法来产生新的粒子；S6，融合结果输出。本发明的有益效果是，在保持粒子多样性的同时，提高了模型的自适应能力，使得铝电解工耗演化模型的预测更准确。
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公开(公告)号：CN108038330B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201711427892.3
申请日：2017-12-26
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F30/20 , G06F119/18 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于SUKFNN算法的铝电解工耗模型构建方法，利用超球体单形采样策略替代传统UKFNN使用的对称采样策略，获得改进的算法SUKFNN算法进行建模。有益效果：将对称采样的2n+1个采样点降低到n+2个采样点，大大减少Sigma点的采样数量，与UKFNN模型比较精度相当，但运行时间降低三分之一左右，提高了模型的实时性，并且有效降低铝电解建模过程的复杂程度。
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公开(公告)号：CN112257346A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011184193.2
申请日：2020-10-29
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F30/27 , G06F30/25 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于自适应MCMC采样的新型UPFNN铝电解能耗计算方法，包括以下步骤：S1，初始化估计值，从神经网络权值阈值所建立的先验分布中抽取N个粒了 i＝1，2，…，N；S2，根据新型UT采样公式，通过得到的采样点及其相应权重进行时间更新；S3，根据统计量的权值和方差进行权值更新；S4，重要性重采样抽取粒子，计算权值并归一化；S5，通过自适应MCMC方法来产生新的粒子；S6，融合结果输出。本发明的有益效果是，本发明提供的算法所建模型精度高和自适应能力强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109613898B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201811524263.7
申请日：2018-12-13
Applicant: 四川永能油气技术开发有限公司 , 重庆科技学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种能够安全传输数据，并对数据进行分析和直观展示的基于工业物联网的企业生产数据监测方法，包括以下步骤，S1数据采集步骤。S2数据传输步骤，所述数据传输步骤包括通过数据加密步骤将生产数据传输至服务器；S3数据分析步骤，所述数据分析步骤包括，将生产数据存储于基于数据逻辑的数据库并通过中间层服务器依据事物逻辑对生产数据进行分析。S4数据展示步骤。本发明通过生产能耗神经网络释义图的方式向管理人员直观的展示生成过程中各数据对能耗的影响，方便管理员做出生产决策，减少能耗。
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公开(公告)号：CN109636185A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811523525.8
申请日：2018-12-13
Applicant: 四川永能油气技术开发有限公司 , 重庆科技学院
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06N3/082 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络透明化的能耗监测方法，包括以下步骤，根据生产数据生成神经网络建立模型；生成神经网络释义图；获取连接权指标数据；依据接权指标数据对连接权进行显著性检验并删除在神经网络释义图中不显著的连接权。本发明结合神经网络释义图、连接权法和改进的随机化测验三种方法，为复杂工业过程神经网络模型的透明化提供了一种很好的途径，为企业生产数据的能耗分析提供有效的指导依据。
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公开(公告)号：CN105867472B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201610347331.1
申请日：2016-05-24
Applicant: 重庆科瑞分析仪器有限公司 , 重庆科技学院
IPC: G05D23/30
Abstract: 本发明提供一种用于光谱仪光学系统恒温的控制系统及方法，其中的系统包括加热单元、测温传感器、脉冲发生器、放大电路、电压比较器、驱动电路；加热单元，用于采用脉冲电流对光谱仪光学系统进行加热；测温传感器，用于采集加热单元的温度信号加载到控制单元；脉冲发生器，用于产生正弦正半波脉冲；放大电路，用于对测温传感器采集的温度信号进行放大处理，并且设定温度；电压比较器，用于对脉冲发生器产生的脉冲信号与放大电路输出的电压信号进行比较，并将比较后形成的脉冲信号加载到驱动电路上；驱动电路，用于将脉冲信号放大后推动MOS场效应晶体管，给加热单元送电。利用本发明，能够解决光谱仪光学系统温差变化大的问题，实现高精度控制。
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公开(公告)号：CN103293994B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310220196.0
申请日：2013-06-05
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B19/042 , G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊智能行为模拟的家居环境节能控制方法，其特征在于：包括如下步骤：搭建节能模糊控制装置；建立节能节能模糊控制数学模型；植入单片机模糊控制器；采集室内环境，传送给单片机模糊控制器；单片机模糊控制器进行模糊推理运算，得到模糊舒适控制输出响应值；传送给驱动执行机构；并控制窗帘的开闭度。克服了传统室内节能的参数相互矛盾性，以及硬件电路复杂等难题。该节能控制方法具有模糊评判方法科学、有效，硬件电路简单、响应速度快等特点。
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公开(公告)号：CN105550457A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510981003.2
申请日：2015-12-23
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F17/50 , G06N3/08 , G01N21/359
CPC classification number: G06F17/5009 , G01N21/359 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼滤波BP神经网络近红外光谱动态演化模型校正方法及系统，其中的方法包括：利用K/S算法从标准样品中选择有代表性的建模样品；采用BPNN法对所述建模样品建立近红外光谱数据与浓度间的非线性关系，形成BPNN校正模型；定期对待测样品进行化验，获取所述待测样品的样品数据；利用所述BPNN校正模型对所述待测样品进行预测，获取所述待测样品的预测值；获取的所述待测样品的样品数据和所述待测样品的预测值通过采用KF算法修正所述BPNN校正模型的阈值和权值。利用本发明能够保证近红外光谱校正模型具有自适应性，降低重建模型成本，从而实现在线分析。
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