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公开(公告)号：CN109189031A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811230094.6
申请日：2018-10-22
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种具有分层框架的分布式控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：重配置层，用于接收所述控制系统的输入对象，并输出由所述控制系统生成的输出对象；控制层，与所述重配置层通信连接，用于根据所述重配置层接收的输入对象，控制所述控制系统执行与所述输入对象对应的控制过程，并生成对应于所述输入对象的所述输出对象至所述重配置层；服务层，与所述控制层通信连接，包括至少一个执行预设功能服务的服务池；以及通信层，与所述服务层通信连接，用于交互设置所述服务层中所述服务池对应的功能服务。
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公开(公告)号：CN108668350A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810224058.2
申请日：2018-03-19
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了混合自动重发请求在时间相关性信道下的功率有效性设计方法，实现在相关性信道下的功率分配和速率选择的优化设计方案。该方案适用于三种常见HARQ类型(Type I、CC和IR)来最大化功率效率并同时保障通信服务质量，步骤如下：首先根据功率效率最大化和QoS约束构建目标优化问题；利用趋近性中断概率并引入辅助变量将原始问题分解成三个子问题，并依次闭合求解；确定功率效率上限，权衡频谱效率需求自适应选择HARQ类型；根据最优发送功率和传输速率来合理调整编码方案和调制方式，以实现功率效率最大化。相比于传统方法，采用趋近性中断概率方法可以有效降低实际应用中的计算复杂度，同时改善系统功率有效性性能。
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公开(公告)号：CN119941139A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510090853.7
申请日：2025-01-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0875 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及考虑人体工程学风险的拣货与补货联动决策方法及服务平台，该方法包括：在从补拣货数据流中获取聚合物料清单信息和仓储库位信息之后，根据聚合物料清单信息对应的第一待补货物料量信息、聚合物料清单信息和仓储库位信息进行编码，生成包括第一双编码个体的第一双编码种群；根据第一双编码个体对应的非支配解参数和目标拥挤度，对第一双编码种群进行与NSGA‑Ⅱ算法对应的目标选择操作，得到候选双编码个体；对所有候选双编码个体进行与NSGA‑Ⅱ算法对应的目标遗传操作，对完成目标遗传操作后所生成的所有备选双编码个体，重复执行目标选择操作和目标遗传操作，直至生成至少包括个体适应度小于预设适应度阈值的目标双编码个体的目标双编码种群。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118536910B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410887922.2
申请日：2024-07-03
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/20 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及退役动力电池智能仓储方法、装置、智能仓储系统及存储介质，该方法包括：获得待仓储的每个目标AEVB对应的多种目标指标参数；在对目标指标参数进行预处理，生成标准特征参数之后，利用评估分类模型处理标准特征参数，得到与每个目标AEVB对应的分类标签数据；基于仓储库区对应的布局参数信息和多个目标AEVB，利用NSGA‑II算法进行仓储分配规划，生成初始仓储分配信息；确定初始仓储分配信息中所有备选仓储库区对应的第一仓储适应度，根据与分类标签数据中的目标重组热度分类及目标重组热度评分值的对应的目标仓储适应度和第一仓储适应度的差值，对初始仓储分配信息进行仓储规划迭代，直至差值不大于预设阈值，生成对应的目标仓储分配信息。
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公开(公告)号：CN119169428A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410963341.2
申请日：2024-07-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/54 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像视觉处理技术领域，尤其是指一种基于背景建模的工业产品表面缺陷数据集扩充方法及装置，包括：利用背景建模方法提取缺陷图像的背景纹理信息，得到缺陷图像的背景纹理图像数据集；利用缺陷图像的背景纹理图像数据集训练生成对抗网络，利用训练好的生成对抗网络生成新的背景纹理图像；将缺陷图像与其对应的背景纹理图像做差分运算，得到缺陷前景图像；将缺陷前景图像与生成对抗网络生成的背景纹理图像融合，得到融合缺陷图像。本发明得到的缺陷图像保留了背景纹理信息，且突出了图像中的缺陷特征，具有多样性的同时保证了缺陷特征的质量。
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公开(公告)号：CN118331208B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410625719.8
申请日：2024-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请涉及优化与实时反应混合式拣货装配同步决策方法、服务平台及介质，该方法包括：获取在接收到调度排序修正指令时所执行的拣货装配作业信息；根据每个操作批次对应的生产订单中未完成目标操作的产品的比率，对当前作业数据队列所对应的操作批次进行排序更新，得到对应的候选作业数据队列，操作批次包括拣货装配作业信息中的拣货批次和装配批次其中之一，目标操作包括分拣操作和装配操作其中之一；确定候选作业数据队列对应的每个操作批次的目标截止时间，根据目标截止时间与当前时刻的差值，确定对应的操作批次的实时优先级，以及基于实时优先级，对候选作业数据队列所对应的每个操作批次进行排序更新，生成包括目标作业数据队列的决策结果。
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公开(公告)号：CN118396570B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410827585.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及大规模家电制造产业链多级协同决策方法及服务平台，该方法包括：接收处于当前生产作业环节的各个层级的决策节点所上传的第一决策结果，获取每个层级对应的协同决策节点生成的第二决策结果；在根据同一层级对应的第一决策结果和第二决策结果，确定出每个层级当次协同优化的不一致性惩罚参数之后，分别计算所有层级前后两次协同优化对应的不一致性惩罚参数的第一差值，根据第一差值，指引各个层级的决策节点和所属的协同决策节点进行作业决策规划迭代，直至第一差值小于预设阈值，以及迭代生成的每个层级对应的候选不一致性惩罚参数为预设目标值时，将与所有层级对应的候选不一致性惩罚参数所对应的第一决策结果作为多级协同决策结果。
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公开(公告)号：CN118485358A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410669998.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/08 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及基于改进教与学算法的分布式区块链生产物流资源的优化配置方法，包括：从预设的多个区块链资源集合对应的生产物流资源BCPLR节点中，选取每个区块链资源集合对应的候选BCPLR节点集；基于多个候选BCPLR节点集和生产物流任务量，进行种群个体编码和种群初始化，生成多个第一个体编码；利用改进的教与学算法TLBO，对多个第一个体编码进行种群搜索迭代，生成多个第二个体编码，并基于第二个体编码对应的资源配置方式的适应度和改进的TLBO，对多个第二个体编码进行种群更新迭代，并从生成的多个备选个体编码中，确定目标个体编码，得到优化配置结果，其中，改进的TLBO是将多教师分组的教学策略和结合随机性和有向性的交叉学习策略分别作为TLBO的教学策略和学习策略的TIBO。
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