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公开(公告)号：CN112948715A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110228346.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于短时GPS轨迹数据的车辆分类方法。本发明首先对原始GPS数据进行预处理得到用于网络输入的GPS数据表示，其次采用重采样技术用于重新平衡不平衡数据集的样本空间以解决真实路网中存在的车型分布不平衡情况，最后针对GPS数据源的时序性和短时高频特性，开发了一种多级离散小波分解和双向LSTM网络结合的深度学习网络模型用于车辆分类，经过超参数选定和模型训练后，即可完成分类任务。本发明既充分考虑到GPS数据的隐私性，又为真实路网中存在的车型分布的不平衡性提供了可行的解决方法，并且本发明能够有效的抓取GPS轨迹数据中所包含的深度特征，从而达到较高的分类准确度。
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公开(公告)号：CN109374532B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201811541673.2
申请日：2018-12-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于传递熵和自适应融合估计移动源排放气体遥测误差补偿方法。本发明有机结合测量对象的先验知识和最优估计理论，能够从带噪观测序列中得到真实值的最优估计。首先，通过超限学习机方法建立多干扰下遥测误差预测模型。然后，提出了一种虚拟观测分解模型，并利用虚拟观测分解模型对观测序列进行多序列分解。之后，将实际测量过程转化为多传感器虚拟观测过程，并建立多传感器虚拟观测过程的数学模型。最后，引入传递熵和自适应卡尔曼滤波对多虚拟观测序列进行融合重构，从而得到测量序列的最优估计。本发明能够有效补偿外部环境干扰引起的测量误差，提高遥感检测技术的环境适用性和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN106991810B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201710271636.3
申请日：2017-04-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公布了一种应用于监测终端的多采样率方法。本发明所基于的装置包括道路监控摄像头、尾气检测传感器、数据存储单元、GPRS无线模块、数据分析中心和主控制器。该发明方法自动调节监测终端传感器采样率，实现了对汽车尾气的多采样率监测。本发明对提高设备测量的准确性、减少设备使用成本以及延长设备使用寿命具有重大的意义。
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公开(公告)号：CN109635914A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811541448.9
申请日：2018-12-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/00 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于混合智能遗传粒子群的优化极限学习机轨迹预测方法。传统的神经网络算法存在训练时间较长、容易陷入局部最优解、参数选择敏感等缺点，而极限学习机（ELM）神经网络具有训练速度快、泛化能力强等优点，故选择ELM神经网络做预测。由于传统的ELM存在小数据集泛化性能较差的问题，优化极限学习机（OELM）克服了该缺点，但由于受到输入权值和隐藏层节点阈值随机赋值的影响，在预测过程中往往无法达到最优结果。故采用混合智能遗传粒子群算法（HGPSO）动态寻优找出OELM模型最佳的参数组，针对模型建立的随机性进行改进，使它只需要较少的隐藏层神经元数目就能达到较好的预测性能，提高了网络的泛化性。
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公开(公告)号：CN107907914A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711434898.3
申请日：2017-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01V3/40
CPC classification number: G01V3/40
Abstract: 本发明涉及一种真地理三分量磁力仪的测量电路。本发明包括电源电路、传感器信号采集电路、主控电路、串口姿态测量电路、RTC时钟电路、数据传输电路、SD卡存储电路、文件管理电路、对外接口电路。其中传感器信号采集电路包括数模转换电路、X轴、Y轴、Z轴三个模拟信号加法电路。本发明采用英国Bartington公司的磁通门传感器，结合了磁通门传感器的高灵敏度、高分辨率、低功耗等特性，通过加入串口姿态测量模块，基于测量电路的设计，实现了真实地理环境下地磁场三分量的测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107102584A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710270888.4
申请日：2017-04-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B19/042 , G01N15/06 , G01N21/85 , G01W1/00
CPC classification number: G05B19/0428 , G01N15/06 , G01N21/85 , G01N2015/0693 , G01N2021/8578 , G01N2021/8592 , G01W1/00 , G05B2219/24024
Abstract: 本发明公布了一种超细颗粒物和VOCs现场监测节点。本发明通过邻近无线通信模块实现自组网，实现邻近节点之间的快速通讯，再次准确的获取移动污染源的信息，监测节点的传感器信息采集模块采集监测节点所在环境中移动污染源超细颗粒物和VOCs的浓度信息，摄像头车辆信息采集模块采集超标排放车辆的信息，时间及监测节点所在实时气象状况由气象信息采集模块采集，同时将数据和节点响应指令通过GPRS模块和无线通讯模块发送出去，供其它设备接收和使用。通过控制器的A/D功能将锂电池输入电压转化为数字信号，来监测锂电池的电压。本发明装置体积小，功耗低，精度高；具备数据采集、处理和存储等功能。
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公开(公告)号：CN116797125A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310178745.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/0832 , G06F30/25 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种两阶段多车场危化品车辆路径规划方法。为了克服解决传统危化品运输路径规划方法局限于单车场运送，且无法权衡运送风险得出最优运送路线的问题，本发明包括获取基础数据，计算运输时的风险值；执行决策变量定义并建立模型约束条件后，得到多车场危化品车辆路径规划模型；设置分解阶段和求解阶段，依次对多车场危化品车辆路径规划模型完成求解。利用一种邻近算法将多车场车辆路径问题分解为单个车场车辆路径子问题；利用粒子群算法与3‑opt局部算法共同求解子问题得到最优解；此种方法考虑到多车场运送，能够更加及时地将危化品运送到指定位置，在缩短运送距离的同时，能够提高物流效率，同时将运输风险降到最低。
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公开(公告)号：CN110991118B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201911387939.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种基于有限元分析的架空管道螺栓预紧力设计方法。本发明根据管道和螺栓法兰的材料属性、尺寸大小建立有限元模型。无外载荷情况下，管道连接的垫片受均匀螺栓预紧力时的受力分布作为目标值，在实际安装时，垫片的应力分布不均匀，通过反复仿真拟合，构建螺栓预紧力迭代调节模型，根据模型方法，达到预期的垫片受力分布，最终得到有效的螺栓预紧力。本发明在有限元的基础上，考虑安装管道时自重对法兰连接的影响，构建了一个螺栓预紧力迭代调节模型，最终设计出安装是不同螺栓所需的有效螺栓预紧力。相比传统的使用均匀螺栓预紧力安装，得到的不均匀螺栓预紧力安装管道更为有效。
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公开(公告)号：CN107342953B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201710523994.9
申请日：2017-06-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种深海传感器数据的网口传输电路，包括电源电路、传感器数据传输电路、数据存储电路、信号滤波电路和主控电路。本发明的外围电路简单，功耗低，成本低，集成性高和性能优秀，终目标是将其集成到海洋移动勘探平台中或深海环境观测网络中。在电源分支中，前级电源采用DC/DC来增加电源的工作效率，后级电源利用线性电源来降低电源的纹波与噪声，为后续电路提供了稳定可靠、高效的电压。电路正常工作时，工作电流约为60mA，由此可见实现了低功耗的目的。在信号滤波电路中，选择了极低噪声的运放芯片来提高测量数据的准确性。
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公开(公告)号：CN113050602B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110325768.6
申请日：2021-03-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于鲁棒半监督判别分析的工业过程故障分类方法。本发明在离线建模阶段，首先对历史训练样本进行随机标记，并利用正常工况下被标记历史训练样本的均值、标准差，对所有历史训练样本进行标准化处理，消除量纲不同对建模的影响。进一步地，对于各个已知工况，利用其被标记历史训练样本，建立基于偏离度阈值的样本识别准则，识别源于未知故障类别的历史训练样本。结合被标记历史训练样本信息和源于已知故障类别的无标记历史训练样本信息，建立基于半监督判别分析的故障分类模型。在模型在线使用阶段，利用已建立的样本识别准则，识别源于未知故障类别的在线样本，本发明能显著改善现有半监督判别分析方法在未知故障场景下的鲁棒性。
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