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公开(公告)号：CN111368897B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010128838.4
申请日：2020-02-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2321 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 基于状态转移算法的除铜过程的犹豫模糊c均值聚类方法，包括：基于除铜级联反应釜的数据设置状态转移算法的参数并初始化距离测度权重；基于距离测度权重通过模糊c均值聚类仿真得到除铜级联反应釜的数据的聚类中心和隶属度矩阵；根据聚类中心和隶属度矩阵建立目标模型并进行仿真后输出优化结果。本发明中对湿法炼锌除铜工艺过程的数据进行了聚类分析，能够很好地判别具有安全威胁的数据，同时能够较快且准确地得到最优的权重结果，对于整个除铜工艺过程的参数辨识与优化控制具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113270897B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110398936.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于终端容量的智能电网控制系统的控制方法，属于人工智能技术领域，所述控制系统包括共用的任务管理模块以及分布在各区域的智能负载模块、智能负载控制模块、智能负载计算模块和发电模块；任务管理模块基于历史任务数据预测各区域的二极管制造任务量和电力生产量；智能负载计算模块根据各区域当前电价、任务管理模块预测得到的电力生产量和预估碳排放决策值实时计算二极管生产任务分配量。本发明基于终端容量来控制电网的发电及二极管的生产，通过将长期的碳排放指标纳入考量，智能化控制和优化二极管生产结构，从而减小二极管生产产业的碳排放量，降低二极管的生产运营成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110163414A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910313379.4
申请日：2019-04-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及智能优化算法领域，公开了一种基于分解的多目标状态转移优化方法及系统，以实现对多目标优化问题的快速有效的寻优求解，本发明的方法包括：选定与待优化问题的优化目标个数对应的目标函数，并设定迭代次数和相关参数；初始化N个权重向量，并确定每个权重向量的邻域；初始化每个目标函数的候选解作为初始父代解集；为每一个候选解分配一个权重向量，计算每个候选解的目标函数，确定目标函数的理想参考点，将目标函数划分为N个子问题；利用状态转移算子产生所述N个子问题的子代种群，计算各子种群对应的目标函数值，根据子问题的目标函数判断是否将候选解替换所述父代解集；重复上述步骤进行迭代，直至达到设定的迭代次数。
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公开(公告)号：CN112215720B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202010902762.6
申请日：2020-09-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明涉及一种基于可再生能源发电的智能电网控制系统的控制方法，其基于用户体验度模型，通过智能仪表认知并控制用户侧模块的运行模式，在提高用户体验度的同时，极大地增加了可再生能源的消纳，从而减小了可再生能源发电对智能电网的冲击。
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公开(公告)号：CN110942104B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201911241685.8
申请日：2019-12-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/771 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了用于泡沫浮选工况识别过程的混合特征选择方法及方法，分别计算出数据集中各个特征的初始权重，并根据各个特征的初始权重对所述数据集中各个特征进行排序，得到排序特征集；根据排序，使用启发式搜索算法生成多个的特征子集，并将多个特征子集分别输入至分类器中以计算多个特征子集的分类准确率，提取分类准确率最高的特征子集作为初筛特征子集；再通过二值状态转移算法迭代生成初筛特征子集的多个候选特征子集，并将多个候选特征子集输入到分类器中以计算多个候选特征子集的分类准确率，选取分类准确率最高的候选特征子集作为最优特征子集输出，能快速选取泡沫浮选工况的特征，并保证所选特征子集的分类准确率，提高工况识别的效果。
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公开(公告)号：CN113241800B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110398919.0
申请日：2021-04-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区域电价的智能电网控制系统的控制方法，属于人工智能技术领域，所述控制系统包括共用的任务管理模块以及分布在各区域的智能负载模块、智能负载控制模块、智能负载计算模块和发电模块；任务管理模块基于历史任务数据预测各区域的二极管制造任务量和电力生产量；智能负载计算模块根据各区域当前电价、任务管理模块预测得到的电力生产量和预估碳排放决策值实时计算二极管生产任务分配量。本发明基于区域电价来控制电网的发电及二极管的生产，通过将长期的碳排放指标纳入考量，智能化控制和优化二极管生产结构，从而减小二极管生产产业的碳排放量，降低二极管的生产运营成本。
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公开(公告)号：CN113270897A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110398936.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于终端容量的智能电网控制系统的控制方法，属于人工智能技术领域，所述控制系统包括共用的任务管理模块以及分布在各区域的智能负载模块、智能负载控制模块、智能负载计算模块和发电模块；任务管理模块基于历史任务数据预测各区域的二极管制造任务量和电力生产量；智能负载计算模块根据各区域当前电价、任务管理模块预测得到的电力生产量和预估碳排放决策值实时计算二极管生产任务分配量。本发明基于终端容量来控制电网的发电及二极管的生产，通过将长期的碳排放指标纳入考量，智能化控制和优化二极管生产结构，从而减小二极管生产产业的碳排放量，降低二极管的生产运营成本。
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