公开(公告)号：CN117953274A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311842188.X

申请日：2023-12-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 桂卫华 ,  刘泽一 ,  黄科科 ,  阳春华 ,  张新星 ,  吴德浩 ,  刘一顺

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明公开了一种基于多中心深度度量学习的轮型识别方法与智能运维系统，方法包括：搭建多中心深度度量学习模型框架，包括特征提取模块、异常检测模块、分类模块；特征提取模块提取轮型图像的特征；分类模块根据特征分类和构建分类损失；异常检测模块根据聚合特征构建多中心损失及计算各中心的控制限；基于分类损失和多中心损失训练多中心深度度量学习模型；要对轮型测试样本进行识别时：异常检测模块进行异常检测，分类模块进行已知类别的分类预测，综合异常检测和分类预测的结果输出决策向量。本发明方法可提高轮型识别精度，运维系统可以根据每日生产计划的进行小批量类别模型的动态部署与实时迭代，实现轻量级高精度轮型识别服务。

公开(公告)号：CN117909865A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410044974.3

申请日：2024-01-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  刘泽一 ,  吴淑洁 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  阳春华 ,  桂卫华

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/15 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种面向多采样率工业过程的数据驱动故障诊断方法及系统，该方法包括：首先，对多采样率数据进行数据预处理和划分，使多采样率数据转换为多个子任务数据；其次，构造基于注意力机制的多采样率掩码网络故障诊断模型；最后，利用基于注意力机制自适应的多采样率掩码网络故障诊断模型对在线采集的数据进行实时故障诊断。通过梯度注意力机制与掩码网络，缓解了顺序学习中的灾难性遗忘问题，并使网络具有处理维度不一致的多任务数据的能力，提升了有效信息的传递效率，从而能够更好更准确的进行故障诊断。

公开(公告)号：CN117872761A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410047072.5

申请日：2024-01-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  陈梓炫 ,  阳春华 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  孙备 ,  桂卫华 ,  张新星

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种面向多变工况的字典监测模型构建、智能监测方法及系统，首先，构建一种面向多变工况的字典监测模型，利用所述面向多变工况的字典监测模型获取工业系统运行过程中通过传感器采集到的在线数据的重构误差，并利用重构误差与设定的控制限进行比较从而判断工业系统运行故障的发生，实现智能监测。通过构建两种工况下的基于全局信息的终身字典学习优化函数，得到用于监测两种工况的字典；基于最大后验估计对两种工况下的字典的全局信息权重矩阵进行线性叠加构建多工况的更新表达式，进而对字典进行持续更新，同步更新监测控制限，进而得到面向多变工况的字典监测模型。持续学习能力强，更新无需存储历史工况数据，克服了灾难性遗忘。

公开(公告)号：CN116502757A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310475723.6

申请日：2023-04-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘卫平 ,  刘一顺 ,  阳春华 ,  黄科科 ,  李勇刚 ,  桂卫华

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/087 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开了一种原料价格及生产负荷不确定条件下的锌精矿多周期鲁棒采购方法，首先建立以当前周期为起始周期的多周期规划期的锌精矿鲁棒采购模型，然后求解该模型得到规划期内各周期的锌精矿采购量，并将起始周期锌精矿采购量作为当前周期的锌精矿采购量进行决策执行；其中，锌精矿鲁棒采购模型的目标函数为最小化最差场景下的锌精矿总成本，且最差场景考虑了未来原料价格和生产负荷的不确定变化，可在保证锌精矿供应稳定性的前提下提升原料采购的经济性。另外考虑原料价格动态波动和生产负荷季节性变化特性，采用数据驱动的基数不确定集，实现对不确定性的自适应精准描述，有效避免人工设定不确定集过小或过大导致决策过于激进或保守的问题。

公开(公告)号：CN110361003B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN201810311649.3

申请日：2018-04-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  阳春华 ,  刘一顺 ,  张亦弛 ,  陈宇

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明提供一种信息融合方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。该方法包括：根据当前时刻的二维码位置坐标及二维码位置坐标与导航对象实际位置坐标之间的偏差坐标，确定导航对象当前时刻的绝对位置坐标，并根据该绝对位置坐标及当前时刻的航位推算坐标确定第一差值，再根据前一时刻的Kalman滤波增益、前一时刻第一测量噪声值、当前时刻航位推算坐标的均方差矩阵及第一差值，确定当前时刻的第二测量噪声值，最后根据第一差值、当前时刻的航位推算坐标、当前时刻航位推算坐标的均方差矩阵以及第二测量噪声值确定导航对象当前时刻的融合坐标。该方法可以使得滤波结果收敛，大大提高了融合坐标结果的精度，提高了对导航对象坐标定位的准确性。