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公开(公告)号：CN108882326B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810692768.8
申请日：2018-06-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网环境下基于隐贝叶斯分类方法的垂直切换算法，该算法充分考虑了先验网络属性之间的依赖关系，考虑了网络切换判决变量间的联系，削弱了朴素贝叶斯分类方法中由于属性条件独立假设而引发性能下降，同时维持了原算法的复杂度。引入了速度自适应条件加权概率，使算法更好的考虑了速度对网络性能的影响，更好的适应了车辆节点不断变化的速度。与原有基于朴素贝叶斯决策的算法相比，该算法挺高了切换效率，降低了切换时产生的“乒乓效应”；同时自适应的匹配车辆节点的速度，可以规避不符合速度的网络，避免接入不匹配速度的网络。
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公开(公告)号：CN110443315A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910729656.X
申请日：2019-08-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种室内环境下基于加权融合的老人跌倒检测方法，该方法包括下述步骤：上位机通过蓝牙姿态传感器信号的数据包提取三轴加速度、三轴角速度和三轴角度并进行预处理；提取最大合加速度、最大合角速度、最大倾角；归一化处理得到归一化最大合加速度、归一化最大合角速度、归一化最大倾角：加权融合得到加权检测值；将加权检测值与设定阈值对比，判定是否为跌倒。本发明检测算法简单，实时性好，并有很高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN108882326A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810692768.8
申请日：2018-06-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网环境下基于隐贝叶斯分类方法的垂直切换算法，该算法充分考虑了先验网络属性之间的依赖关系，考虑了网络切换判决变量间的联系，削弱了朴素贝叶斯分类方法中由于属性条件独立假设而引发性能下降，同时维持了原算法的复杂度。引入了速度自适应条件加权概率，使算法更好的考虑了速度对网络性能的影响，更好的适应了车辆节点不断变化的速度。与原有基于朴素贝叶斯决策的算法相比，该算法挺高了切换效率，降低了切换时产生的“乒乓效应”；同时自适应的匹配车辆节点的速度，可以规避不符合速度的网络，避免接入不匹配速度的网络。
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公开(公告)号：CN104960399B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201510408815.8
申请日：2015-07-14
Applicant: 吉林大学
IPC: B60H1/00
Abstract: 本发明涉及一种电动空调控制系统，该系统包括控制器，电源模块，蒸发器温度传感器，内外循环模式执行器，压缩机，温度执行器，模式执行器，鼓风机；其中电源模块采用两个垂直放置的滤波电容防止静电，并避免两个电容同时损坏。快恢复二极管正向连接于直流电源正极与稳压器输入之间，可以防止电源接反，保护控制器。瞬态抑制二极管反向连接于稳压器的输入与电源地之间，防止控制器因瞬间的脉冲损坏。在两个滤波电路中，采用大容值的电解电容滤除高频信号，用小容值的陶瓷电容保护大容值的电解电容，能够防止其在高频下发热。本发明能够在非常稳定的供电电压下工作，可靠性好。
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公开(公告)号：CN105172517A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510408802.0
申请日：2015-07-14
Applicant: 吉林大学
IPC: B60H1/00
CPC classification number: B60H1/00821 , B60H1/00978
Abstract: 本发明涉及一种汽车空调控制系统，该系统的温度调整信号采集电路与控制器连接，电源模块与控制器连接，并通过电机供电过流保护电路与各执行器内外循环模式执行器、模式执行器、温度执行器等连接；温度调整信号采集电路中温度调整分压变阻器连接在两个分压支路电阻之间，当外部温度调整旋钮的金手指铜箔在不同档位输入端滑动时，控制器采集两路电压信号，并根据两路信号的电压差调整空调工作温度，提高了温度控制精度。电机供电过流保护电路通过第一、第二过流保护三极管构成的过流保护电路为各执行器供电；通过反馈电阻电路和开关管电路对控制器输出给执行器的电压进行监测，提高了系统的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119136221A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411182360.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于车联网通信技术领域，提供了一种基于WSO算法的车联网通信资源分配优化方法，首先搭建场景模型和通信模型，构建优化问题，计算所有个体适应度并选出国王和指挥官；根据设定的ρr值与随机生成的ρ值的大小关系确定每个个体的行为策略，个体执行策略获得新的位置并重新计算适应度，如果该个体的适应度在更新位置后变得更好，则升级其权重和等级。所有个体更新完成后，更新国王和指挥官的位置并根据当下适应度重新选择新的国王和指挥官。最后，通过重新安置适应度较差的士兵，避免陷入局部最优，并不断迭代更新，直至达到最大迭代次数。通过本发明提出的方法，可以有效降低车辆任务的时延，优化通信资源分配，提高系统性能和用户体验。
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公开(公告)号：CN118870433A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411140656.3
申请日：2024-08-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于离散软演员‑评论家算法的MEC任务卸载决策方法，建立MEC卸载模型；对车联网移动边缘计算中所有车辆用户的任务加权时延进行数学建模，车辆用户的任务加权时延最小化为目标进行任务卸载决策优化，并利用深度强化学习方法解决此优化问题；然后采用离散软演员‑评论家算法作为深度强化学习模型的基本结构；然后将任务卸载决策优化问题转化为马尔科夫决策过程，对状态空间、动作空间、奖励函数、算法的网络结构进行设计；然后形成基于离散软演员‑评论家算法的任务调度算法；最后对算法的任务卸载决策优化；通过本方法可以在不同总计算资源大小及不同任务数据大小的情况下均能够实现对任务处理时延进行显著优化。
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公开(公告)号：CN117876250A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410151966.9
申请日：2024-02-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩张量双因素联合优化的高光谱图像降噪方法，根据对高光谱图像的广义去噪模型定义式，建立基于图像先验和因子分解方法结合的去噪优化模型，引入了L2,p范数作为约束的正则项并使用分区近似算法将此优化模型转化为多个子问题交替迭代更新的形式；然后分别对每个子问题进行优化求解，分别使用管纤维分解、西尔维斯特矩阵方程、奇异值分解法、快速傅里叶变换法等求解各子问题，最后通过检查是否满足收敛条件进行输出去噪结果；通过本方法可以在高光谱图像被高斯噪声、稀疏噪声单独污染和共同污染的情况下还原原纯净图像，与一些经典算法的对比，能保留更多的图像信息，同时拥有较快的运算速度。
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公开(公告)号：CN116801309A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310723946.X
申请日：2023-06-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种面向不同时延敏感型任务的车辆卸载决策优化方法，首先，建立了一个多用户车联网移动边缘计算场景；其次，根据车联网移动边缘计算场景得出面向不同时延敏感型任务的数学模型；然后，基于不同时延敏感型任务的类别提出资源倾向性分配策略并应用改进的天鹰算法来求出任务卸载决策问题数学模型的最优解；最后，将数学模型最优解所对应的有限资源下卸载决策方法作为最终优化方法；本方法通过所提的基于资源倾向性分配策略的改进天鹰算法来求解有限资源下卸载决策问题，能够有效地解决车辆计算资源不足的问题，节省了大量的时延敏感型任务的处理时延和能耗，提高了任务的完成率和可靠性，满足车联网环境下时延和能耗的要求。
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公开(公告)号：CN113784410B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111120444.5
申请日：2021-09-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明专利公开了基于强化学习TD3算法的异构无线网络垂直切换方法，具体涉及通讯技术领域。包括如下步骤：采用熵权法计算网络状态参数的权重，构造奖励函数；初始化策略网络以及两个估计网络，对上述网络对应的目标网络初始化，并初始化经验池；演员当前网络根据网络状态参数做出切换决策，求得奖励值；采用梯度下降法训练评论家当前网络，采用梯度上升法训练演员当前网络，更新演员目标网络参数和评论家目标网络参数；在每个决策时刻进行S4‑S5的操作步骤，训练更新网络参数；根据训练好的策略网络来确定最优的切换策略。采用本发明技术方案解决了深度强化学习汇总网络参数状态动作值过高估计的问题，可用于快速选出最优切换决策。
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