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公开(公告)号：CN103345559A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310290736.2
申请日：2013-07-10
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 一种铝电解过程电解槽工艺能耗的动态演化建模方法，其特征在于按如下步骤进行：步骤一：采集数据[XN,Y]，步骤二：对采集的数据进行归一化处理：步骤三：采用强跟踪平方根无迹卡尔曼神经网络对归一化后的数据进行建模：步骤四：应用所建模型预估电解过程能耗值预估出当前时刻铝电解过程的工艺能耗值。本发明的有益效果是，结合强跟踪滤波和平方根滤波的优点，提高模型的收敛速度和对铝电解槽突变状态的跟踪能力。具有算法稳定、精度高、对电解槽突变状态具有强跟踪能力等优势，从而实现对铝电解过程电解槽工艺能耗的实时预测，对铝电解过程优化工艺操作、实现节能减排。
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公开(公告)号：CN103268517A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310142571.4
申请日：2013-04-23
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种支持向量机和遗传优化的多元质量过程失控信号诊断方法，其特征在于：一，根据多元过程的均值维数确定可能导致多元过程异常的信号类型，即确定分类器模型的结构；二，使用遗传算法对支持向量机的径向基函数参数和惩罚因子进行寻优；三，利用得到的最优参数训练获得最优的支持向量机分类器模型，并以此对多元过程失控信号进行诊断。本发明利用遗传算法的全局搜索能力对SVM的参数进行动态选取，实现了SVM分类器参数的自动最优选择，且使多元过程的质量诊断效果也获得提升。本发明兼顾了GA全局搜索能力和SVM的分类能力；同时避免了复杂的计算，简化了分类器的网络结构，提高了分类器泛化能力和识别效率。
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公开(公告)号：CN107511823B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710757867.5
申请日：2017-08-29
Applicant: 重庆科技学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于工业机器人日常运行大数据的机器人作业轨迹优化分析的方法。包括：采集工业机器人作业轨迹参数构成影响因素矩阵X，其中决策变量为机器人各关节的速度和加速度；S2：采用影响因素矩阵X作为输入参数，综合产品生产要求和专家经验，确定加工工件的质量、效率、能耗的样本为指标矩阵Y，利用BP神经网络进行训练、检验，建立机器人轨迹规划模型；S3:对机器人作业轨迹模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的机器人生产的产品质量、效率、能耗指数；S4：利用S3中模型对根据机器人系统内部存储的实时数据进行预测得到推荐决策变量X*，并将X*下发至机器人操作系统。
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公开(公告)号：CN106021698B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610325327.5
申请日：2016-05-17
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代更新的UKFNN铝电解功耗模型构建方法，包括如下步骤：对铝电解功耗模型的结构参数进行初始化；计算所述功耗模型的一组采样点；根据所述功耗模型上一时刻的状态估计值，由状态方程F对所述功耗模型下一时刻的状态和协方差进行预测；重新采样以预测状态值为中心、以预测方差为协方差所产生的样点，用观测函数对采样点和协方差进行更新，然后进行状态变量和观测值的协方差更新；用更新后的下一时刻的状态和下一时刻的协方差矩阵重新进行状态估计更新。所述方法将迭代方法与UKFNN相结合，从而得到了更加准确的估计值。
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公开(公告)号：CN105792232B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610139417.5
申请日：2016-03-11
Applicant: 重庆科技学院
IPC: H04W16/22 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种基于UKFNN的无线信道“指纹”特征动态建模方法，包括以下步骤：利用霍特林变换将复数形式的信道数据转换为实数域数据；利用主成份分析法对步骤S1转换后的信道数据进行降维处理；对步骤S1和S2处理后的数据进行归一化处理；利用UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络对信道数据进行建模，得到无线信道“指纹”模型；定义归类准则，并以UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络的输出变量对输入样本进行归类，对场景进行识别。该方法基于UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络建立精确的无线信道“指纹”特征动态模型，能正确识别出数据来自哪个已知场景，对无线信道建模具有非常重要的现实意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105792232A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610139417.5
申请日：2016-03-11
Applicant: 重庆科技学院
IPC: H04W16/22 , H04B17/391
CPC classification number: H04W16/22 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种基于UKFNN的无线信道“指纹”特征动态建模方法，包括以下步骤：利用霍特林变换将复数形式的信道数据转换为实数域数据；利用主成份分析法对步骤S1转换后的信道数据进行降维处理；对步骤S1和S2处理后的数据进行归一化处理；利用UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络对信道数据进行建模，得到无线信道“指纹”模型；定义归类准则，并以UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络的输出变量对输入样本进行归类，对场景进行识别。该方法基于UKFNN无迹卡尔曼滤波神经网络建立精确的无线信道“指纹”特征动态模型，能正确识别出数据来自哪个已知场景，对无线信道建模具有非常重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN104906912B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201510399963.8
申请日：2015-07-09
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种焦炉煤气水洗涤分离器，包括罐体，该罐体内壁上设置有隔板，该隔板将罐体分成上下两个腔室，下部的水洗涤腔和上部的凝结分离腔通过隔板中间的通孔相通，在罐体的顶部设置有样气导入管，该样气导入管的一端作为混合样气入口，另一端从隔板中间的通孔伸入水洗涤腔中，在水洗涤腔的腔壁上分别设置有冷水入口和污水排放口，在凝结分离腔中填充有不锈钢纤维，在凝结分离腔的腔壁上还设置有样气出口。其显著效果是：实现对样气的降温、除污和冷凝液的分离在同一装置中高效进行，且降温、除尘效果明显，同时解决了易发生管道堵塞、维护工作量大、不能长寿命周期地协调运行的问题。
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公开(公告)号：CN103033214B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201210551941.5
申请日：2012-12-18
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G01D21/00
Abstract: 本发明公开了一种借助Pearson相关系数实现生产过程主导变量精简化软测量方法，其特征在于按如下步骤进行：一，确定与主导变量可能相关的n个原始辅助变量，采集n个原始辅助变量和主导变量取值数据并组成样本集；二，利用Pearson相关系数算法分别计算n个原始辅助变量的权重值；三，组成原始辅助变量序列；四，建模并根据最小均方误差MSE确定最佳辅助变量；五，得到精简化软测量模型。本发明能够在建模效果最好的基础上找出含辅助变量个数最少的辅助变量集对主导变量进行建模，实现对主导变量精简化的软测量。
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公开(公告)号：CN105013253A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510400075.3
申请日：2015-07-09
Applicant: 重庆科技学院
IPC: B01D46/00
Abstract: 本发明公开了一种除雾过滤分离器，包括外筒和套接在外筒中的除雾过滤芯，外筒和除雾过滤芯的上端分别通过安装座连接密封，外筒和除雾过滤芯的下端通过间隙空间隔离，外筒与除雾过滤芯之间的间隙空间形成气水分离腔，在安装座的上端设置有样气导入管，该样气导入管的下端穿过除雾过滤芯的底部并伸入到气水分离腔中，在安装座的侧壁上还分别设置有反吹扫气入口和样气出口，反吹扫气入口通过气道与气水分离腔相通，样气出口通过气道与除雾过滤芯的内腔相通，在外筒的底部还设置有冷凝液出口。本发明采用超微孔SiC高效过滤芯，是具有纳米疏水特性的表面过滤技术，易清洁维护，不易堵塞，除雾和过滤精度高达0.3um99％。
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公开(公告)号：CN103103570B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310035937.8
申请日：2013-01-30
Applicant: 重庆科技学院
IPC: C25C3/20
Abstract: 本发明公开了一种基于主元相似性测度的铝电解槽况诊断方法，其特征在于按如下步骤进行：一，约简原始特征：利用核主元分析法计算贡献率排在前位的m个主元Bj；依次考察每个原始特征对表征铝电解槽况的贡献度，删掉贡献度低于贡献度阈值的原始特征，实现特征约简；二，约简后特征作为概率神经网络的输入变量，建立铝电解槽况的分类模型，模型最大输出值对应的铝电解槽况类型即为诊断结果。本发明克服了核主元无明确物理意义的缺陷，减少传感器数量和运算量，同时利用具有一次训练时间短、诊断精确度高的概率神经网络建立故障诊断模型，更加适合铝电解槽况的在线诊断。
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