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公开(公告)号：CN118414980A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410493973.7
申请日：2024-04-23
Applicant: 东南大学 , 农业农村部南京农业机械化研究所
Abstract: 本发明公开一种茶类作物采摘机构及采摘机，该采摘机构包括采摘主体，采摘主体为喇叭形、侧壁为平滑的曲面结构，且采摘主体横截面的内径自首端至尾端逐渐减小，喇叭型曲面造型实现以机械的方式对茶芽的筛选、导向与定位，不需要茶叶的精确的位置坐标，降低了对视觉感知系统的精度与实时性要求；采摘主体靠近尾端处的内侧壁上设有感应装置，用于感应进入采摘主体内的茶芽位置；采摘主体靠近首端处的侧壁上设有采摘装置，能够接收感应装置信号，并实现对采摘主体内茶芽的采摘。本发明具有该采摘机构的采摘机，在曲面结构的导向筛选作用下，茶芽逐步运动至采摘机构的中心，即茶芽被导向并限定空间位置，避免了一般采摘机构对空间位置定位的精度要求。
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公开(公告)号：CN118317271A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410414004.8
申请日：2024-04-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04W4/44 , H04W4/46 , H04W12/03 , H04B10/116 , H04B10/85
Abstract: 本发明涉及一种采用可见光协同加密的车路协同安全通信系统，包括至少一辆安装车端可见光通信装置的智能网联汽车和至少一个安装在交通标志杆上的路侧可见光通信装置，所述车端可见光通信装置和路侧可见光通信装置在设定的视距范围内通过车路协同V2X加密信道进行安全通信，实现车对路V2R和路对车R2V通信。与现有技术相比，本发明具有降低无线电波频段车联网通信的远程攻击风险，将智能交通场景下可能遇到的车联网安全问题控制在视距范围内，从而避免发生大范围交通阻塞或交通事故等优点。
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公开(公告)号：CN116883057A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310906926.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q30/0201 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的高精度电力客户营销渠道偏好预测系统，适用于针对不同电力客户的服务渠道偏好从而指定更有针对性的引流策略。首先，我们收集包含性别，年龄，地区，缴费频次，缴费渠道等数据的电力客户信息。然后，我们使用XGBoost模型来预测电力客户的服务渠道偏好。XGBoost是一种基于梯度提升的决策树模型，具有强大的分类性能，能够处理各种类型的数据，并且具有处理缺失值和异常值的能力。然后，我们通过对模型进行训练和验证，优化模型参数，提高预测的准确率。最后，我们使用该模型来预测新的电力客户的服务渠道偏好，以指定更有针对性的引流策略。通过这种方法，本发明能够有效地预测电力客户对不同营销渠道的偏好，并且在预测精度上有显著的提高。
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公开(公告)号：CN116260775A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310250033.0
申请日：2023-03-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04L47/783 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明提供了一种目标函数未知的动态资源分配方法，该方法设计了一种新的分布式强化学习算法。本发明提出的分布式强化学习算法基于多智能体系统和强化学习模型，采用分布式的方式解决了动态资源分配的问题，可以在目标函数未知的情况下，实现智能体之间的网络资源分配。此外，本文提出的分布式强化学习算法不仅可以提供算法的隐私保护和信息安全，还可以提高算法的可扩展性。通过仿真结果实例，说明该分布式强化学习算法在目标函数未知的动态资源配置问题的数值示例中具有良好的性能和有效性。
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公开(公告)号：CN115827335A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310063746.6
申请日：2023-02-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F11/14 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于模态交叉方法的时序数据缺失插补系统，由表征数据模块，多模态数据融合模块、可堆叠时空transformer模块（后续简称为时空模块），预测模块这四个模块构成。它适用于数据出现随机缺失以及非随机缺失，以及存在部分节点数据完全数据缺失的情况。本系统采用多模态数据融合技术通过表征学习将图像数据，声音数据转化为向量，将图数据信息转化为邻接矩阵张成一个向量，再与含缺失时序数据等融合为先验信息；对融合数据的处理模型通过建立每个时空块之间的密集连接构建端到端的编码通道，实现缺失数据准确恢复，其中时空块由一个空间块与一个时间块组成。本发明具有对信息流耦合时序数据恢复准确度高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115809747A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310065473.9
申请日：2023-02-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于金字塔式因果网络的耦合信息流长期预测方法，适用于预测耦合信息流的长时时空信息,该方案采用因果性指标判断，以交通流为例，通过检测器获取的车辆速度时间序列数据为基础构建因果网络，通过互信息估计方法来计算因果熵，完成因果网络的构建。利用金字塔时空网络模型，从输入预处理层到时空块层，得到预测结果。其中每个时空块包含一个可以双向提取时间序列数据的时间金字塔模块和一个可以总结因果网络和地理网络信息的残差多图卷积网络模块。该方法可达到较高的信息流长时预测精度，可为在智能交通系统提供有效数据支撑。
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公开(公告)号：CN115759523A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211220820.2
申请日：2022-10-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的电力市场操纵行为方法及装置，方法包括：(1)获取若干时段电力市场数据作为样本；(2)对每个样本计算能衡量电力市场中所有发电主体市场表现情况的若干指标；(3)将指标形成特征向量，将是否有操纵行为的标志作为对应标签，共同组成数据集；(4)对训练集同时采用支持向量机分类算法和贝叶斯分类算法进行训练，得到支持向量机分类模型和贝叶斯分类模型；(5)采用测试集两个分类模型进行检测和验证，并根据测试集样本的表现情况对两个分类模型进行优化；(6)采集待检测的电力市场数据，同时输入两个分类模型，按照检测结果划分电力市场操纵行为存在的等级。本发明自动化程度高、准确性高。
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公开(公告)号：CN111580554B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010401363.1
申请日：2020-05-13
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本专利提供了基于逐帧识别生成原始点云的室内无人机编队飞行方法，首先使用室内定位系统获取无人机三维点云图像，通过局域网传送至地面控制系统；地面站接收到信息后，通过迭代最近点的三维点云匹配算法，利用空间变换将多张点云图像信息融合，以此并行获取多台无人机在空间中的位姿信息；最后，地面站PC通过Crazyradio广播特定的频率，回传飞行信息至无人机完成实验。地面站的工作利用到了基于人工势场和非线性串级控制的方法进行无人机的轨迹规划和控制。本发明可以实现室内小区域面积内多台无人机的集群飞行和避障实验。
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公开(公告)号：CN112348222A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010383790.1
申请日：2020-05-08
Applicant: 东南大学
Inventor： 虞文武
Abstract: 本发明公开了一种基于因果逻辑和图卷积特征提取的网络耦合时序信息流预测方法，包括以下步骤：基于节点时间序列数据利用转移熵建立因果逻辑网络、对逻辑网络节点数据利用图卷积网络(GCN)进行特征提取、在图信息特征h的基础上利用利用门控循环单元GRU进行流量预测，利用反向传播算法进行训练优化参数。本发明通过增加因果网络的逻辑信息，结合图卷积网络和门控循环单元，提高了信息流预测精度。
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公开(公告)号：CN207939208U
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201721752583.9
申请日：2017-12-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本实用新型提供一种用户端智能配电系统，包括数据采集器、数据处理器、CPU控制器和变压装置；数据采集器、数据处理器、CPU控制器和变压装置依次连接；数据采集器的输入端与用户端相连接；变压装置分别与高压输电系统和用户端相连接；数据采集器采集来自所述用户端的环境信息或实时耗电功率信息，并发送给数据处理器；数据处理器接收环境信息或实时耗电功率信息，并输出电压调节消息至CPU控制器；CPU控制器接收电压调节消息并发送变压指令至变压装置；变压装置接收变压指令和用户端的实时配电电压，并输出变压后的配电电压。本实用新型解决了现有电网用户因电压不稳造成的安全隐患等技术问题，具有安全性高、控制智能化等优点。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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