公开(公告)号：CN113313063A

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN202110684484.6

申请日：2021-06-21

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  李嘉明 ,  何智慧 ,  任亚平 ,  韩世林 ,  朝宝

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种麦穗检测方法、电子装置和存储介质，其中，该麦穗检测方法包括：获取待检测的第一小麦图像；分别利用第一注意力机制检测模型和第二注意力机制检测模型对其进行处理，得到第一标签数据和第二标签数据，其中，第一注意力机制检测模型是根据样本小麦图像和对应的标签数据训练得到的，第二注意力机制检测模型是根据第一标签图像和第一标签图像所对应的实测标签数据训练得到的，第一标签图像是根据样本小麦图像和第一标签数据生成的训练数据；基于预设融合算法对第一标签数据和第二标签数据进行融合处理，并确定麦穗检测结果。通过本申请，解决了相关技术中麦穗检测性能差、成本高的问题，实现了麦穗的准确检测。

公开(公告)号：CN113283616A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110398156.X

申请日：2021-04-14

Applicant: 暨南大学

Inventor： 任亚平 ,  陈志彬 ,  郭洪飞 ,  塔建 ,  朝宝 ,  万明 ,  屈挺

IPC: G06Q10/00 ,  G06Q10/06 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种废旧产品拆解序列与拆解深度集成决策方法，包括以下步骤，S1、构建零件回收综合评价指标体系；S2、数据收集及预处理；S3、利用Choquet积分计算零件的回收评价值；S4、构造废旧产品的拆解优先图并赋予节点对应的零件的回收评价值；S5、采用拓扑排序的方法结合零件回收评价值确定完全拆解序列；S6、构造拆解深度价值曲线；S7、进行拆解深度决策。本发明方法与传统的优化方法相比，在保证解的质量的同时极大的缩短了求解废旧产品最佳拆解序列与拆解深度的速度，并且通过合理评价零件的回收效益提高了求得解的可靠性。

公开(公告)号：CN112966072A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110263818.2

申请日：2021-03-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  戴源志 ,  吴之尧 ,  曾云辉 ,  何智慧 ,  朝宝

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04 ,  G06Q50/18 ,  G06Q50/26

Abstract: 本申请涉及一种案件的预判方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该案件的预判方法包括：获取待预判案件的起诉文本；在起诉文本中抽取预设关键信息，并对关键信息进行数据处理，得到起诉文本对应的多条第一向量信息；利用已训练的案件预判模型处理多条第一向量信息，获得多条第一向量信息对应的第一分类标签，其中，已训练的案件预判模型被训练为用于根据起诉文本的向量信息得到与该起诉文本对应的分类标签，分类标签包括该起诉文本对应的法律事实类别及该法律事实所引用法条的引用准确率；根据第一分类标签确定案件的预判结果。通过本申请，解决了相关技术中案件预判准确率不高的问题，实现了案件的高效准确预判。

公开(公告)号：CN111917831A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010648253.5

申请日：2020-07-07

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  张锐 ,  屈挺 ,  黄国全 ,  李从东 ,  朝宝

IPC: H04L29/08 ,  G16Y10/40

Abstract: 本发明公开了一种面向高动态生产物流环境的智能物联管理系统，第一层为智能对象层，旨在于使用工业可穿戴和物联网设备将“生产-物流”过程中的“人”和“物”进行智能封装，下达工作任务并反馈任务状态；第二层为资源管理层，支持智能对象以工作流方式自主接入、动态管理；第三层为服务层，支持管理者和操作者基于特定业务流程进行双向信息交互，任务下达与执行反馈；上三层为面向智能对象的生产物流管理平台；第四层为应用层，是执行特定生产物流管理的用户接口层。本发明具有实现“管理手段-信息交互-物理操作”有机融合，操作过程与任务接收/反馈并行发生，并保证其携带的便利和成本的低廉的优点。

公开(公告)号：CN110245917A

公开(公告)日：2019-09-17

申请号：CN201910514250.X

申请日：2019-06-14

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  古灏 ,  罗晓峰 ,  张永衡 ,  张儒 ,  何智慧 ,  屈挺 ,  杨帆 ,  朱颖欣

IPC: G06Q10/10 ,  G06Q50/20 ,  H04L29/06 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明公开基于互联网修改高校考务排考的方法、装置、设备及介质,该方法包括:网络服务端接收一个或多个UE端输入的修改指令和获取输入修改指令的教职工的修改权限值,所述修改指令是指排除为输入修改指令的教职工在特定时间内安排监考任务的指令，所述修改指令包括当前输入的修改指令和网络服务端存储的修改指令列表中的修改指令；在所述的修改权限值大于权限阈值M的情况下,所述网络服务端根据所述的修改指令对存储的初始排考安排表或已排考安排表进行重排；所述网络服务端将重排成功的排考安排表进行存储及显示和/或通过互联网将排考安排表发送至UE端显示。

公开(公告)号：CN118535875B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202410657000.2

申请日：2024-05-24

Applicant: 暨南大学

Inventor： 任亚平 ,  任莹 ,  钟方 ,  郭洪飞

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/21 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种工序随机失效的退役机电产品拆解方法、装置及设备，所述方法包括：利用贝叶斯网络对退役机电产品拆解过程中的各工序间失效因果关联进行分析，确定失效状态转移的概率；根据退役机电产品拆解过程中的失效样本数据，估计各拆解工序随机失效条件概率；结合遗传算法，根据工序的失效条件概率优化拆解工艺路线，搜索退役机电产品拆解的全局近似最优解；根据设计好的失效修复策略，针对已发生失效的工序采取相应修复操作，确保退役机电产品拆解过程中拆解序列的连续性。本发明能够深入探究拆解工序失效行为机理，并基于拆解工序之间的失效因果关联决策出全局最优拆解工艺路线。

公开(公告)号：CN117574762B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202311534220.8

申请日：2023-11-17

Applicant: 暨南大学 ,  内蒙古科学技术研究院

Inventor： 郭洪飞 ,  任亚平 ,  何智慧 ,  卜二军 ,  王英杰 ,  朝宝

IPC: G06F30/27 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/382 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动力电池数字孪生模型的构建方法，该构建方法包括以下步骤：动力电池多尺度映像模型的构建；数据驱动模型的构建；以动力电池多尺度映像模型为基础，叠加数据驱动模型，构建动力电池数字孪生模型；针对动力电池数字孪生模型的数据进行处理，优化动力电池数字孪生模型；通过针对动力电池服役周期数字孪生模型的精准构建，采用数据驱动方法对实时监测的数据进行信息提取，并将提取的信息数据补充到多尺度映像模型中，优化了初始多尺度映像模型的精度，以及针对动力电池服役周期孪生数据处理方法的研究，通过多尺度数字孪生模型构件加上孪生数据的优化处理，使得动力电池孪生数据得到高精度表达。

公开(公告)号：CN117669984B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202311750332.7

申请日：2023-12-18

Applicant: 暨南大学 ,  广东云熵科技有限公司

Inventor： 郭洪飞 ,  欧阳雅捷 ,  曾云辉 ,  任亚平 ,  何智慧 ,  阎龙 ,  朝宝

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N5/02 ,  G06N3/092 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明提出了基于数字孪生及知识图谱的强化学习的车间调度方法，包括：建立数据接收与存储结构收集多模态数据，根据多模态数据生成标签和元数据，并利用图模型的连接性预测与现有数据相关的标签和元数据；对生成的标签和元数据进行数据质量评估与过滤，所述数据质量评估是根据数据质量评分进行评估；设计多层次车间状态表示并建立车间数字孪生模型；构建知识图谱和可解释强化学习模型；根据可解释强化学习模型生成决策逻辑和解释决策逻辑；根据决策逻辑和车间数字孪生模型搭建实验环境并评估实验性能。本发明综合性地解决了车间调度的效率、成本和解释性问题。

公开(公告)号：CN118627818A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410763129.1

申请日：2024-06-13

Applicant: 内蒙古工业大学 ,  暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  陆鑫宇 ,  任亚平 ,  张锐 ,  卜二军

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0633 ,  G06Q10/10 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种退役动力电池的多目标双边拆解线平衡方法及装置，所述方法包括：引入退役动力电池的双边布局的拆解线模式，定义与优先关系、或优先关系来描述退役动力电池的拆解任务之间的约束类型，并在退役动力电池的拆解优先图中融入与优先关系和或优先关系，建立退役动力电池的多目标双边拆解线平衡模型MILP，以从产线配置、经济效益和安全环保三个方面优化影响退役动力电池的双边拆解线平衡的指标；基于强化学习的群体进化算法RLSEA对多目标双边拆解线平衡模型MILP的双边拆解线平衡的指标进行求解，得到退役动力电池的最优的拆解任务分配方案。本发明能够提升退役动力电池拆解的作业效率与灵活性。

公开(公告)号：CN118607373A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410759265.3

申请日：2024-06-13

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  钟方 ,  任莹 ,  任亚平 ,  何智慧 ,  韩世林

IPC: G06F30/27 ,  G06N7/01 ,  G06N7/02 ,  G06N5/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种退役机电产品拆解工序的失效风险评估方法、装置及设备，所述方法包括：从退役机电产品的零部件失效层面出发，确定退役机电产品的拆解工序的失效行为表现，并通过引入模糊推理方法，处理多维失效变量进而精确描述退役机电产品的单个拆解工序的失效状态；利用改进离散萤火虫算法优化用于反映退役机电产品的失效拆解工序间因果关系的贝叶斯网络拓扑结构；使用期望最大参数估计方法来估计贝叶斯网络拓扑结构每个节点的贝叶斯网络参数，以估计退役机电产品的各个拆解工序的失效条件概率。本发明能够准确识别退役机电产品拆解过程中潜在的拆解工序的关联失效风险。