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公开(公告)号：CN107885083B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201711117417.6
申请日：2017-11-13
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于UKF与ADHDP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法。利用BP神经网络对天然气吸收塔脱硫过程建模并以该模型为被控对象进行脱硫过程控制仿真实验，根据控制误差和性能指标函数不断更新优化权值，直到得到最有控制信号，实现脱硫过程的最优控制。天然气吸收塔脱硫过程复杂，表现不确定性、非线性、强耦合性、动态性等特点，难以建立精确的数学模型，控制难度较大。针对目前脱硫过程控制方法控制精度低，时滞大、不稳定等问题提出一种基于UKF和ADHDP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法，不仅保证了控制系统的稳定性和控制精度，还降低了响应时间，真正实现了天然气吸收塔脱硫过程的实时精确控制。
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公开(公告)号：CN112016445A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010874464.0
申请日：2020-08-27
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供一种基于监控视频的公共场所遗留物检测方法，首先，通过图像采集设备获取视频流，然后，根据视频帧中游客与其携带物的关系，匹配游客及其携带物，再对游客及其携带物使用卡尔曼滤波与表观建模的级联匹配方法进行目标跟踪，根据跟踪结果与游客及其携带物的综合距离度量，最后判断游客携带物是否离开游客，若携带物独立停留时间超过阈值，则判定为遗留物并报警。本发明通过综合距离度量判断遗留物是否离开游客，能更好应对传统IOU方法无法应对的情形；同时，使用卡尔曼滤波与表观建模的级联匹配方法对目标物体进行跟踪，增强了多目标跟踪任务的鲁棒性，对公共场所的遗留物检测具有较强的针对性，准确率高。
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公开(公告)号：CN107885084B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201711117446.2
申请日：2017-11-13
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于RBF与ADHDP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法。利用BP神经网络对天然气吸收塔脱硫过程建模并以该模型为被控对象进行脱硫过程控制仿真实验，根据控制误差和性能指标函数不断更新优化权值，直到获得最优控制信号，实现脱硫过程的最优控制。天然气吸收塔脱硫过程复杂，表现不确定性、非线性、强耦合性、动态性等特点，难以建立精确的数学模型，控制难度较大。针对目前天然气吸收塔脱硫过程控制方法控制精度低，时滞大、不稳定等问题提出一种基于RBF和ADHDP的脱硫过程控制方法，不仅保证了控制系统的稳定性和控制精度，还降低了响应时间，真正实现了天然气吸收塔脱硫过程的实时精确控制。
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公开(公告)号：CN111950518A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010874439.2
申请日：2020-08-27
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于光流判断与人员分布概率的暴力行为检测训练数据集数据增强方法。首先，获取一定量的视频帧，利用稠密光流对视频帧中的高危暴力区域进行提取。然后，利用CSR-Net人群计数网络，得到视频帧中的人员分布。最后，综合判断视频帧中最可能发生暴力行为的区域，对视频帧进行截取并重新输出为新的视频。该方法对用于暴力行为识别训练的视频数据集进行优化，提取神经网络的ROI，将暴力行为仅出现在监控画面的角落，或是出现在较远距离，导致需关注的重点目标过小的视频训练集数据进行增强，能够有效提升神经网络的训练效果。
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公开(公告)号：CN108445756B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810192955.X
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于AR支配关系的铝电解节能减排智能控制方法。首先，利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，引入AR‑dominance偏好支配方法，结合多目标量子粒子群算法对生产过程模型进行优化，得到最满足决策者期望的最优决策变量，以及对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。MQPSO算法不需要进行交叉、变异等复杂操作，只有最简单的位置更新步骤，并且引入量子特性，使得粒子具有强全局搜索能力，容易保证种群进化过程中偏好最优取值的完整性，满足决策者偏好需求。利用该方法获得铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN109100995A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810193062.7
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/41885 , G05B2219/32339
Abstract: 本发明公开了一种基于决策者偏好信息的铝电解节能减排优化方法。首先，利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，引入R-dominance偏好支配方法，结合多目标量子粒子群算法对生产过程模型进行优化，得到最满足决策者期望的最优决策变量，以及对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。MQPSO算法不需要进行交叉、变异操作，只有最简单的位置更新步骤，因此编码过程简单，并且具有强全局搜索能力，容易实现种群进化过程中偏好最优取值的完整性，满足决策者需求。利用该方法确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，达到节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN109086469A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810193122.5
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于递归神经网络与偏好信息的铝电解建模与优化方法，首先利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，再利用偏好多目标量子个体群算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最满足决策者期望的最优解以及该最优解对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。利用差分进化算法中变异、交叉和选择操作，对决策变量进行偏好寻优，以此确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，满足决策者偏好的同时，达到节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN104389586B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201410556923.5
申请日：2014-10-20
Applicant: 重庆科技学院
IPC: E21B47/047
Abstract: 本发明公开了一种油井动液面深度测量装置的测量方法，所述装置包括声源发生模块、信号接收模块以及信号处理模块，所述声源发生模块包括控制单元与次声发生单元，所述次声发生单元设置有一气室，该气室的一端通过连接件与号筒的进气口相连，在所述气室的腔室内设置有活塞，该活塞的活塞杆从所述气室的另一端伸出并通过连接套连接在直线电机的伸缩杆上，所述直线电机在控制单元的控制下，带动活塞在所述气室内做推挽式运动。其显著效果是：可有效避免泡沫、温度、湿度等因素造成的测量误差，测量精度高；采用次声波作为声源信号避免了信号衰减，适用于管道长、声阻大的场合；体积小，便于自动化控制。
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公开(公告)号：CN106447117B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201610883635.X
申请日：2016-10-10
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于宠物日常数据分析的宠物喂养方法及系统，其中的方法包括：采集宠物的种类、性别、年龄、心跳频率、血压、体温、活动量、喂食类型、喂食量，当前图像、当前体重构成影响因素矩阵X，并上传至服务器；其中，喂食类型和喂食量构成决策变量；在服务器内利用Elman神经网络建立影响因素矩阵X与宠物健康指数之间的复杂非线性关系，获得宠物喂养模型；利用NSGA‑Ⅱ算法对宠物喂养模型进行优化，获得决策变量的一组最优解；将决策变量的该组最优解作为宠物的推荐决策X*通过服务器下发至用户的终端设备进行显示；用户根据终端设备显示的推荐决策X*喂食宠物。利用本发明能够确定最优的宠物喂养方案，为宠物营造了更好的生活环境。
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