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公开(公告)号：CN113625559A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110855681.X
申请日：2021-07-28
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于指定时间收敛的多智能体系统协同控制方法。本发明先确定多智能体系统集合，建立多智能体系统的通信网络拓扑图，其次确定一阶多智能体系统的动力学模型，然后基于多智能体系统的可测量状态，给定多智能体指定时间一致性控制协议并确定系统的协同一致性条件。最后将设计的多智能体一致性协议通过编程写入每一个智能体，并通过建立的通信拓扑图实现智能体间的分布式信息交互。本发明通过设计增益函数，使一阶多智能体系统实现指定时间一致性，具有收敛时间上界可预先设定、不依赖于初始状态、与控制参数无关三个优点，并通过设计属性函数使其在控制性能所要求指定的时间上界后仍能满足其他收敛性能要求。
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公开(公告)号：CN113393109A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110633449.1
申请日：2021-06-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电负荷计算方法，包括以下步骤：S1，将用户充电时段根据交通状态以及用电状态划分为不同的用户充电时段；S2，统计电动汽车用户日常充电行为的意愿；S3，根据调度中心信息统计用户的充电信息及充电站运营信息，并建立相应信息库；S4，用户发起充电需求，调度中心获得当前时间、用户位置、用户EV电池电量，并给用户推荐包括用户花费时间最短方案、充电站距离用户最近方案以及用户充电成本最低方案；S5，判断S4中推荐方案是否有解，如果无解则说明没有满足约束条件，进入S6，如果是则进入S9；S6，判断约束条件是否为电池电量约束条件不满足，如果是则进入S7，如果否，说明电网侧约束不满足进入S8。
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公开(公告)号：CN112687106B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110264127.4
申请日：2021-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了一种基于交通路网动静态综合模型的路径优化方法。该方法首先根据路网的静态属性求取静态路阻因子，建立静态路网模型；然后根据路网的动态属性求取动态路阻因子，建立动态路网模型。再结合建立的两种路网模型，构建交通路网动静态综合模型，在该综合模型的基础上结合Dijkstra算法，计算并推荐实时路阻最小的路径作为最优路径。该方法建立的路网模型综合考虑了道路的长度、宽度、信号灯数量、车流量以及突发事件等动、静态属性，更加准确反映道路上的交通状况。基于该综合模型的计算得到的最优路径可以避免由于模型失配造成车辆绕行而增加的行驶时间与成本，可以有效缓解交通拥堵。
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公开(公告)号：CN112668452A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011552892.8
申请日：2020-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的遮挡目标识别与定位方法，包括以下步骤：获取待检测图像和模板图像，进行特征点检测，并确定特征点主方向；构造特征描述子，将模板图像特征点与待检测图像特征点根据特征描述子进行若干次筛选与匹配，对待检测图像中目标物的位置进行模板复原；从预先设立的模板库中调取相对应的期望定位模型并进行预定位点匹配，选取期望定位点；利用三角测量法对得到的期望定位点进行双目定位，得到三维坐标。本发明采用上述步骤对被识别的物体未遮挡区域进行定位，然后利用三角测量法进行双目定位以获取物体的三维坐标，本发明在复杂环境下具有较好的鲁棒性，对被遮挡物体能够实现精确定位。
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公开(公告)号：CN112069419A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010932739.1
申请日：2020-09-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种融合用户弱痕迹行为偏好的互相关协同过滤方法。本发明通过采集点击、物品被浏览时间等弱痕迹行为，构建用户的评分矩阵和弱痕迹行为矩阵，并将用户的算术评分均值赋值表示用户的弱痕迹行为偏好，得到融合用户弱痕迹行为偏好的评分增强矩阵，更准确地描述用户行为偏好和物品之间的相关性；进而提出一种改进的互相关系数计算方法，融合热门惩罚系数构建“用户‑用户”偏好相似度矩阵，预测用户对物品的偏好相似度，优化相似偏好物品的推荐排序。本发明改善了传统协同过滤方法中的数据稀疏问题，降低了用户评分尺度不一、热门因素造成非偏好行为等因素对用户偏好相似度计算的影响，从而有效提高相似偏好推荐结果及排序的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119577611A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411605246.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州高特电子设备股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G01R31/367 , G01R31/385 , G06F18/2415 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于混合深度学习的新能源汽车电池故障识别及预警方法。该方法首先定义了故障类型与判断标准，生成训练数据的标签。然后构建包括卷积层模型和双向门控循环单元层的混合深度学习模型，分别提取电池数据的空间特征以及时间序列中的长期依赖关系，对电池的状态信息进行编码。接着，将提取的特征输入到故障识别模块中进行模型参数的精细调整，优化模型的交叉熵损失函数，最小化模型预测与实际故障之间的误差，以减少计算时间并提高训练效率。最后基于训练后的混合深度学习模型，检测电池数据的故障概率，并利用该模型预测未来一段时间内的目标特征数据，生成故障预警信息。该方法能够提升电池故障识别的准确性和提前预警的可靠性。
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公开(公告)号：CN119281614A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411404167.4
申请日：2024-10-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了异形树干自适应涂白方法、涂白系统及涂白装置，属于异形树干涂白技术领域，包括以下步骤：S1、获得的待涂刷异形树干点云和树干参考模型点云；S2、计算待涂刷异形树干各个点云块的质心；S3、确定涂白姿态参数：S31、获得总旋转矩阵；S32、将计算的四元数转换为涂白姿态参数；S4、规划涂白路径：S41、构建离散化的分段B样条曲线，并构建可达路径点对；S42、运用Bresenham算法对可达路径点对进行插补，生成涂白路径。采用上述异形树干自适应涂白方法、涂白系统及涂白装置，通过确定涂白姿态参数和规划路径，实现了对异形树干的自适应涂白操作，提高了异形树干涂白作业的效率。
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公开(公告)号：CN114282654B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111597778.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/15 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/094 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的EV充电负荷计算方法，本发明考虑气温、交通拥堵、用户意愿建立精确的EV负荷预测模型，并将其预测结果作为真实数据。将气温、交通拥堵、用户意愿等负荷影响因素作为条件与噪声输入CGAN的生成模型并获取预测数据，然后将预测数据与真实数据分别输入CGAN的判别模型，通过CGAN的博弈训练，使生成模型以负荷影响因素为条件生成预测负荷数据。本发明提出的基于CGAN的方法，在网络训练完成后可以更改条件数据快速获得EV充电数据，为线上实时调度打下基础，也可以对一些非常见条件下的负荷进行快速预测，起到一定参考作用。
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公开(公告)号：CN114114904B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111233574.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种有限时间和固定时间分布式事件触发一致性方法。本发明首先确定多智能体系统的通信拓扑图，并用拉普拉斯矩阵来表征智能体之间的信息交互。其次设计多智能体系统事件触发一致性协议，并定义多智能体系统的事件触发误差，并基于事件触发误差设计事件触发条件。然后选取一致性协议中适合的方向函数，选取使多智能体系统不仅实现有限时间收敛性能而且可实现固定时间收敛性能的激活函数。最后将设计的多智能体系统控制协议与事件触发机制写入每一个智能体，并通过建立的通信拓扑图实现智能体之间的分布式信息交互。本发明通过灵活设计控制器协议中的两个函数，实现不同的控制性能要求，同时有效减少控制器的更新频率，降低资源使用率。
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公开(公告)号：CN115981165B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310117830.1
申请日：2023-02-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种高阶非严格反馈非线性系统全局自适应跟踪控制方法。本发明针对一类高阶不确定非严格反馈非线性系统，提出一种基于双动态增益补偿的全局自适应实际跟踪控制方法。首先，通过引入动态增益补偿不确定非线性项，提出关于非线性函数的合理假设，且无需将其限制在一个紧集中。其次，在控制设计过程中引入一种新的双动态增益缩放方法，并结合增加幂积分技术及符号函数技术，递归地构建出一个鲁棒自适应控制器，从而实现一类高阶不确定非严格反馈非线性系统的全局自适应实际跟踪控制。经理论证明与仿真验证，本发明所提出的控制方案可以保证系统所有状态均全局有界，同时保持较小的跟踪误差。
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