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公开(公告)号：CN105676175A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610059782.5
申请日：2016-01-29
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种井下高容灾度的监测定位及人员求助系统，包括监控终端、调度台、定位服务器、存储服务器、交换机和无线传感器网络；无线传感器网络包括锚节点设备、目标节点设备。根据矿井实际工作环境，有规则的具有冗余度的布置锚节点设备，通过划分缩小巷道定位区域实现定位，隧道口的锚节点设备通过光纤连接交换机和服务器，所有节点设备之间均通过无线网络交互信息。目标节点设备由人员携带，其中的传感器检测井下温度和甲烷气体含量，及时向井上上传数据，测量值超标时迅速报警；当井下人员遇到紧急事件需要帮助时，通过声音和光信息提醒同事，同时监控终端收到求助信息；是集环境监测、人员定位及求助、调度管理为一体的综合系统。
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公开(公告)号：CN111709523A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010566164.6
申请日：2020-06-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于内部集成的宽度学习方法，通过获取训练数据，包括训练输入数据和训练输出数据，并对其进行预处理；再对训练输入数据进行特征提取，形成n组特征节点并构造特征节点矩阵Zn，将特征节点进行非线性增强共得到m组增强节点；将特征节点矩阵分别与不同组增强节点组合得到各个模型的隐藏层输出矩阵，共得到k组宽度学习系统模型；通过一次训练实现多个模型的集成学习，使其在基本不增加额外训练时间的情况下，将宽度学习与集成学习融合到了一起，改善了宽度学习中由于随机操作带来的搜索过程不完善和数据具有随机性、波动性的问题，提高了宽度学习系统的泛化性和稳定性，与普通集成方法相比，降低了实现集成学习的成本，提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN110222453A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910516031.5
申请日：2019-06-14
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于宽度学习系统的压缩机出口参数预测建模方法，采集数据并对其进行预处理；利用宽度学习系统构建压缩机的出口参数预测模型，设定宽度学习系统的特征节点组数为n，每组k个特征节点，增强节点组数为m，每组q个增强节点，进行建模；在有新的训练数据输入模型时，利用增量学习算法对原有模型进行在线的更新，设新的训练数据的输入数据矩阵为Xa∈Ra*M，输出数据矩阵为Ya∈Ra*C，其中，a表示新增加训练数据的个数，进行模型更新；利用均方根误差对所构建的模型进行验证。该方法能快速地建立大型压缩机性能预测模型，能有效地节省模型的开发时间与成本。
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公开(公告)号：CN114021641A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111291000.8
申请日：2021-11-03
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种极大极小概率回归的正则化宽度学习系统，属于人工智能技术领域。本发明包括：获得训练数据，并通过特征映射和增强映射获得原始数据的高维特征，基于特征数据的均值和协方差信息得到预测精度满足误差要求的概率下限。在不存在随机误差分布假设的情况下，通过最大化所得到的概率下界来计算最终的输出权重。然后通过在损失函数中加入弹性网正则化来对输出权重进行进一步的约束，将l1范数和l2范数集成到一个统一的框架中。本发明改善了分布假设对所建立的宽度学习系统模型的泛化和有效性产生影响的问题，并且增强输出权值的稀疏性，控制模型的复杂性，提高了模型的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109635245A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811362948.6
申请日：2018-11-16
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F17/18
CPC classification number: G06F17/18
Abstract: 一种鲁棒宽度学习系统，采集训练数据并对训练数据进行线性转换处理；由输入数据矩阵和增强节点矩阵求解扩展输入矩阵，再利用岭回归算法求解迭代初始的连接权重矩阵，再利用残差公式求解残差矩阵；利用核密度估计算法求得残差概率密度函数，再计算所有训练数据组成的权值矩阵；求解第k次迭代的连接权重矩阵，若相邻两步的输出权值的差的绝对值的最大值不大于设定的阀值，或迭代次数达到预设的最大迭代次数，迭代结束，鲁棒宽度学习系统停止模型的训练并建立鲁棒宽度学习系统模型。该系统能提高宽度学习系统的鲁棒性，能有效抑制离群点带来的对建模精度的不利影响的问题，便于建立鲁棒宽度系统模型，以适用于复杂工业过程中相关指标的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111598236A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010430858.7
申请日：2020-05-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种宽度学习系统网络模型压缩方法，包括以下步骤：获得输入数据和输出数据；生成增广输入矩阵；构建出含有L1正则化项和L1-fusion项的目标函数。利用L1正则化项的约束实现输出权值稀疏，使得贡献度小的节点对应的输出权值为零，选择出贡献度大的节点；利用L1-fusion项约束相邻输出权值之间的差异，使得具有相关性的节点对应的输出权值变化平滑，从而被一起选择；求出经上述约束的输出权值，得到一个CBLS网络模型；根据测试集均方根误差的大小和网络结构压缩率来评估模型的预测精度和压缩效果，选择最优的网络模型，作为压缩后的网络模型。本发明能够在保持精度损失不大的同时，呈现出非常好的压缩效果。
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公开(公告)号：CN105676175B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201610059782.5
申请日：2016-01-29
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种井下高容灾度的监测定位及人员求助系统，包括监控终端、调度台、定位服务器、存储服务器、交换机和无线传感器网络；无线传感器网络包括锚节点设备、目标节点设备。根据矿井实际工作环境，有规则的具有冗余度的布置锚节点设备，通过划分缩小巷道定位区域实现定位，隧道口的锚节点设备通过光纤连接交换机和服务器，所有节点设备之间均通过无线网络交互信息。目标节点设备由人员携带，其中的传感器检测井下温度和甲烷气体含量，及时向井上上传数据，测量值超标时迅速报警；当井下人员遇到紧急事件需要帮助时，通过声音和光信息提醒同事，同时监控终端收到求助信息；是集环境监测、人员定位及求助、调度管理为一体的综合系统。
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公开(公告)号：CN105792350A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610059783.X
申请日：2016-01-29
Applicant: 中国矿业大学(北京)
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W64/00 , G01S5/02 , G01S5/0273 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供一种井下人员的定位方法，基于无线传感器网络RSSI值和非测距方法，由人员携带目标节点设备。位置坐标已知的锚节点设备等间距的交错布置在巷道的两侧，对面的锚节点设备在另一侧相距最近的两个锚节点设备连线的垂直平分线上，将巷道分为三角形区域。通过比较RSSI值进一步缩小人员所在区域，然后利用已知的坐标信息计算定位。本发明避免了因井下多变电磁环境造成的RSSI测距误差的累积，降低通信功耗、减少硬件成本，利用无线传感器网络拓扑结构提高了定位系统的容错性。
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公开(公告)号：CN205826858U
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201620087186.3
申请日：2016-01-29
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本实用新型公开了一种煤矿井下监测定位及人员求助系统，包括监控终端、调度台、定位服务器、存储服务器、交换机和无线传感器网络；无线传感器网络包括锚节点设备、目标节点设备(由井下工作人员携带)。根据矿井实际工作环境，有规则的具有冗余度的布置锚节点设备，通过划分缩小巷道定位区域实现定位，隧道口的锚节点设备通过光纤连接交换机和服务器，所有节点设备之间均通过无线网络交互信息。目标节点设备中的传感器检测井下温度和甲烷气体含量，及时向井上上传数据，测量值超标时迅速报警；当井下人员遇到紧急事件需要帮助时，通过声音和光信息提醒同事，同时监控终端收到求助信息；是集环境监测、人员定位及求助、调度管理为一体的综合系统。
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公开(公告)号：CN206074798U
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201620087187.8
申请日：2016-01-29
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本实用新型公开了一种煤矿井下高容灾度的监测定位及人员求助系统，包括监控终端、调度台、定位服务器、存储服务器、交换机和无线传感器网络；无线传感器网络包括锚节点设备、目标节点设备(由井下工作人员携带)。根据矿井实际工作环境，有规则的具有冗余度的布置锚节点设备，通过划分缩小巷道定位区域实现定位，隧道口的锚节点设备通过光纤连接交换机和服务器，所有节点设备之间均通过无线网络交互信息。目标节点设备中的传感器检测井下温度和甲烷气体含量，及时向井上上传数据，测量值超标时迅速报警；当井下人员遇到紧急事件需要帮助时，通过声音和光信息提醒同事，同时监控终端收到求助信息；是集环境监测、人员定位及求助、调度管理为一体的综合系统。
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