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公开(公告)号：CN107229970B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201710501486.0
申请日：2017-06-27
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种共享直饮水水质自适应动态自学习在线监测方法，包括：S110建立神经网络输入样本集；S120建立神经网络输出样本集；S130获得归一化样本集；S140根据所述归一化样本集构建三层的BP神经网络模型；S150根据所述三层BP神经网络，运用UKF算法进行网络权值阈值动态调整；S160对云端服务器上积累的海量数据，利用UKFNN算法进行建模，获取神经网络参数；S170对实时变化的恒定水箱内水质的影响因素实现实时预测；根据恒定水箱水质实时预测，实现共享直饮水水质自适应动态自学习在线监测。本发明提供共享直饮水水质动态自学习在线监测方法及系统，具有的技术效果或优点是：改变传统饮水方式，为用户提供一种快捷、健康、方便的饮水方式，满足人民快节奏生活水平和高质量生活水平要求。
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公开(公告)号：CN106447117B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201610883635.X
申请日：2016-10-10
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于宠物日常数据分析的宠物喂养方法及系统，其中的方法包括：采集宠物的种类、性别、年龄、心跳频率、血压、体温、活动量、喂食类型、喂食量，当前图像、当前体重构成影响因素矩阵X，并上传至服务器；其中，喂食类型和喂食量构成决策变量；在服务器内利用Elman神经网络建立影响因素矩阵X与宠物健康指数之间的复杂非线性关系，获得宠物喂养模型；利用NSGA‑Ⅱ算法对宠物喂养模型进行优化，获得决策变量的一组最优解；将决策变量的该组最优解作为宠物的推荐决策X*通过服务器下发至用户的终端设备进行显示；用户根据终端设备显示的推荐决策X*喂食宠物。利用本发明能够确定最优的宠物喂养方案，为宠物营造了更好的生活环境。
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公开(公告)号：CN106650212A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610884376.2
申请日：2016-10-10
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种基于数据分析的植物智能培育方法及系统，其中的方法包括：采集植物的种类、生长时期、土壤湿度、土壤pH值、光照强度、环境温度、环境湿度、图像、浇水量、施肥量、施肥类型并构成影响因素矩阵X，并上传至服务器；其中，浇水量、施肥量和施肥类型构成决策变量；在服务器内利用Elman神经网络建立植物各影响因素矩阵X与植物健康指数之间的复杂非线性关系，获得植物培育模型；利用MOEA/D算法对植物培育模型进行优化，获得决策变量的一组最优解；将决策变量的该组最优解作为植物的推荐决策通过服务器下发至用户的终端设备进行显示；用户根据终端设备显示的推荐决策培育植物。利用本发明能够确定最优的植物培育方案，营造更好的生活环境。
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公开(公告)号：CN106407711A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610885486.0
申请日：2016-10-10
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/3475
Abstract: 本发明提供了一种基于云数据的宠物喂养推荐方法及系统，其中的方法包括：采集宠物的种类、性别、年龄、心跳频率、呼吸频率、体温、活动量、喂食类型、喂食量，当前图像、当前体重构成影响因素矩阵X，并上传至服务器；其中，喂食类型和喂食量构成决策变量；在服务器内利用Elman神经网络建立影响因素矩阵X与宠物健康指数之间的复杂非线性关系，获得宠物喂养模型；利用MBFO算法对宠物喂养模型进行优化，获得决策变量的一组最优解；将决策变量的该组最优解作为宠物的推荐决策X*通过服务器下发至用户的终端设备进行显示；用户根据终端设备显示的推荐决策X*喂食宠物。利用本发明能够确定最优的宠物喂养方案，为宠物营造了更好的生活环境。
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公开(公告)号：CN113033079B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110248735.6
申请日：2021-03-08
Applicant: 重庆优易特智能科技有限公司 , 重庆科技学院 , 中南财经政法大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种基于不平衡修正卷积神经网络的化学故障诊断方法,包括以下步骤，S1：TE过程数据预处理；S2：合成样本；S3：数据降维；S4：构建CNN增量学习网络。本发明的有益效果是，提出的II‑CNN框架可以进行不平衡数据的合成，并考虑了边界样本的重要性，从而使合成的样本更具有代表性；在此基础上，对数据进行降维，简化复杂的学习过程；最后，针对新故障类型的到来，采用增量学习更新CNN网络的结构和参数。该方法优于现有的静态模型方法，在化学故障诊断中具有显著的鲁棒性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110689192A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910908266.9
申请日：2019-09-25
Applicant: 重庆壹元电科技有限公司 , 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于进化思维的分时租赁设备管理优化推荐系统，其中的方法包括：在物联网SaaS构建下，开发分时租赁设备的后台管理系统，通过产品管理模块、订单管理模块、运营分析模块，采集分时租赁设备的各项基本数据、投放方案数据、订单数据、运营数据。利用进化算法思维对采集到的数据进行以下处理：构建运营效益反馈系统；确立适应度函数；设立选择与推荐机制；设立相互借鉴交叉机制；设立鼓励运营商适度创新与个性化的变异机制。本发明的有益效果是，针对不同运营商推荐收益高的分时租赁产品方案，进行查看学习，进而持续优化管理自己的产品，使产品的效益更大化。
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公开(公告)号：CN110648207A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910908258.4
申请日：2019-09-25
Applicant: 重庆壹元电科技有限公司 , 重庆科技学院
Abstract: 本发明为一种空气净化器分时租赁方法，包括以下步骤：提供带有二维码的空气净化器；通过智能设备进入客服端与所述带二维码的分时租赁空气净化器进行蓝牙通讯；用户在客服端进行登录或注册进入使用端；用户在客服端确认使用所述分时租赁空气净化器；在确认使用所述分时租赁空气净化器后，客服端向所述分时租赁空气净化器发出解锁信号。本发明通过对用户出租空气净化器，并动态调整出租价格，实现了空气净化器的高效率出租，使得用户和商家两方面都能够获取最大的利益。
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公开(公告)号：CN110610407A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910908283.2
申请日：2019-09-25
Applicant: 重庆壹元电科技有限公司 , 重庆科技学院
Abstract: 本发明为一种分时租赁的游戏机的方法，包括以下步骤：提供带有二维码的游戏机；通过智能设备进入小程序与所述带二维码的分时租赁游戏机进行蓝牙通讯；微信小程序进行时间套餐选择，选中套餐后发起费用支付请求；费用支付完成后，手机蓝牙向所述分时租赁游戏机发出租赁时间信号和启动信号；所述分时租赁游戏机接受到启动命令后，所述分时租赁游戏机解锁操作界面，同时所述分时租赁游戏机开始计时；所述分时租赁游戏机对使用的时间与套餐时间进行对比；当所述的分时租赁游戏机达到套餐时间后，所述分时租赁游戏机控制信号断开，所述分时租赁游戏机使用时间结束；所述分时租赁游戏机的订单信息与使用数据信息记录在后台数据库中。
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公开(公告)号：CN108694444A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810458680.X
申请日：2018-05-15
Abstract: 本发明公开了一种基于智能数据采集与云服务技术的植物培育方法。包括：S1、采集植物生长指标、浇水量、施肥量、施肥类型，构成影响因素矩阵X，并上传至云服务器，其中决策变量为浇水量、施肥量、施肥类型；S2、确定植物的健康指数，构成指标矩阵Y，利用Elman神经网络进行训练、检验，并建立植物培育模型；S3、利用MOPSO算法对植物培育模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的植物健康指数；S4、利用S3中模型对实时数据进行预测得到推荐决策X*，并将X*下发至用户终端，在用户界面显示推荐最优的浇水量、施肥量、施肥类型，用户通过用户终端远程操作设备控制传感器完成自动浇水、施肥。
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公开(公告)号：CN107229970A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710501486.0
申请日：2017-06-27
Applicant: 重庆科技学院
CPC classification number: G06N3/084 , G01N33/18 , G06K9/6247 , G06N3/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种共享直饮水水质自适应动态自学习在线监测方法，包括：S110建立神经网络输入样本集；S120建立神经网络输出样本集；S130获得归一化样本集；S140根据所述归一化样本集构建三层的BP神经网络模型；S150根据所述三层BP神经网络，运用UKF算法进行网络权值阈值动态调整；S160对云端服务器上积累的海量数据，利用UKFNN算法进行建模，获取神经网络参数；S170对实时变化的恒定水箱内水质的影响因素实现实时预测；根据恒定水箱水质实时预测，实现共享直饮水水质自适应动态自学习在线监测。本发明提供共享直饮水水质动态自学习在线监测方法及系统，具有的技术效果或优点是：改变传统饮水方式，为用户提供一种快捷、健康、方便的饮水方式，满足人民快节奏生活水平和高质量生活水平要求。
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