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公开(公告)号：CN116225658A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310261140.3
申请日：2023-03-17
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06F9/48 , G06F9/50 , G06F9/455 , G06N3/126 , G06F18/23213
摘要： 本发明公开了一种基于改进梯度优化器的多工作流调度方法，针对已有的多种群多目标框架(MPMO)因均分粒子而导致的计算资源浪费问题，提出了基于粒子位置聚类的多目标多种群进化框架以解决云环境下的多工作流调度问题，通过基于K‑means的位置聚类，将整个种群划分为多个聚类种群，每个聚类种群根据自身的适应度水平选择优化目标，既提高了搜索的多样性，也能避免交叉进化，探索更有潜力的区域，找到更多的非支配解，有效提高了工作流调度方案的生成效率。
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公开(公告)号：CN113065046B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110466019.5
申请日：2021-04-28
申请人： 北京理工大学(CN)
IPC分类号： G06F16/906 , G06N20/00 , G06N20/10 , G06N3/08 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06Q10/06 , G06Q50/04
摘要： 本发明涉及一种产品缺陷检测方法和设备。该产品缺陷检测方法根据获取的模型构建参与方的样本数据，根据数据模型训练指令对数据模型进行训练得到中间参数，并对中间参数进行加密；对加密后的中间参数进行解密，并对解密后的中间参数进行融合得到融合参数；然后，根据融合参数对数据模型的模型参数进行更新，得到以工业产品数据为输入、以产品表面缺陷检测结果为输出的产品缺陷检测分类模型，解决了“大数据”时代数据不易共享的问题，进而保护了数据的安全性，同时使得缺陷数据更加丰富，模型更加精确。
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公开(公告)号：CN112256686B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011262765.4
申请日：2020-11-12
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/28 , G06F16/23
摘要： 本发明公开了一种基于MES的故障数据压缩与预测方法及系统。该方法包括：对历史故障数据信息进行异常数据种类划分，得到旧故障数据；将实时故障数据信息进行异常数据种类划分后，输入相应的训练好的故障异常检测模型，得到新故障数据；判断与新故障数据对应的异常数据存储区是否存满，若未存满，则将新故障数据存入异常数据存储区，若存满，则将旧故障数据和新故障数据进行压缩融合，得到核心数据点；根据核心数据点对训练好的故障异常检测模型进行更新，然后清空异常数据存储区内的数据。采用本发明的方法及系统，能够方便对故障数据进行管理，有效缓解因工业设备故障数据积累过多而带来的存储空间不足问题。
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公开(公告)号：CN112199396B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011095364.4
申请日：2020-10-14
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06F16/9535
摘要： 本发明涉及一种面向MES的工业互联网标识查询方法及系统。该方法包括：获取用户输入的待查询标识；采用布隆过滤器查询待查询标识在二进制数组中的位置；根据待查询标识在二进制数组中的位置，获取二进制数组中待查询标识对应位置的数值；当二进制数组中待查询标识对应位置的数值为0时，确定标识数据库中不存在待查询标识对应的产品描述信息；当二进制数组中待查询标识对应位置的数值为1时，判断第二辅助容器中是否存在待查询标识对应的标识信息；若存在，确定标识数据库中不存在待查询标识对应的产品描述信息；若不存在，从标识数据库中查找待查询标识对应的产品描述信息。本发明可以降低数据库的访问压力，提高标识查询的效率。
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公开(公告)号：CN112685399B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110023231.4
申请日：2021-01-08
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种MES系统的标识数据库去重方法及系统，所述去重方法包括：将待处理的每个标识数据库分别作为一个从节点，将空闲的运算节点作为主节点，并对所述从节点进行顺序标号；利用SNM算法将所有从节点中的数据分成N份；计算每个数据集的最小签名矩阵；根据每个数据集的最小签名矩阵，计算每个数据集中每两个数据元之间的相似度；根据每个数据集中每两个数据元之间的相似度，对每个数据集中的数据源进行去重处理。本发明采用数据集划分的方式减小数据传输过程中的耗时，通过构建最小签名矩阵，通过对最小签名矩阵进行交互，进行相似度计算，无需数据元的交互，保证了数据的隐私性，并进一步减小了数据传输过程中的耗时。
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公开(公告)号：CN112163430B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202011176479.6
申请日：2020-10-29
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种面向MES系统的工业设备数据的本体融合方法和系统。所述本体融合方法和系统，采用相似度计算方法确定次体与主体中所有概念之间的相似度，并依据确定的相似度构造概念对。对于形成的概念对，利用属性包含度计算方法确定其属性包含度。根据概念对的相似度和属性包含度，判断概念对中的次体概念是否应当添加到主体当中。若应该添加，进一步判断次体概念与概念对中的主体概念间的具体关系。若不应该添加，则进一步采用基于次体结构的概念拓展方法将次体概念添加到主体概念中，以确保可以最大程度保留融合本体中次体的概念，进而能够在提高匹配正确率的同时，增加融合本体对原本体概念的保留度。
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公开(公告)号：CN112052795B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010927702.X
申请日：2020-09-07
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度时空特征聚合的视频行为识别方法，通过采用多通道并行采样方法，分别从输入视频中抽取不同时间尺度帧图像序列，以获取对人体行为更具鲁棒性的多尺度序列表示，使模型能够同时关注不同类型的数据输入，实现对行为表征的全面学习，提高人体行为识别的准确率；通过差异化采样、网络结构优化以及特征融合策略，构建多尺度时空特征聚合网络，对输入视频中的人体行为进行准确识别，并在一定程度上满足应用场景的实时性要求，为视频行为的高效、精准识别提供了新的思路和途径。
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公开(公告)号：CN113220414B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110435961.5
申请日：2021-04-22
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进贫富优化算法的云工作流调度方法，通过在现有贫富优化(PRO)算法的基础上引入了中产种群，并在中产种群更新过程中应用了局部搜索策略，在增加搜索多样性的同时，避免了算法陷入局部最优的可能性；同时，在富有种群迭代更新机制中，分别采用最优富有个体和最优中产个体引导种群进化，通过更新每个个体并产生两个新个体，扩大了搜索空间，增加了种群的多样性。
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公开(公告)号：CN113157381B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010407394.8
申请日：2020-05-14
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了基于非支配排序和猫头鹰搜索的多工作流调度方法，通过同时引入非支配排序遗传算法及猫头鹰搜索算法来计算多工作流调度方案的方法，利用非支配排序遗传算法的多样性生成和保持优点，对种群的50％较优个体进行更新，以保证优良个体的多样性，降低了算法非支配解搜索陷入局部最优的可能性。
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公开(公告)号：CN113050567B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110286011.0
申请日：2021-03-17
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G05B19/418 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种智能制造系统动态调度方法，通过采用基于衰减正则化项的增量型极限学习机构建智能制造系统回归调度模型，引入了衰减正则化项实现了自适应的获取正则化系数，提高了建模精度，加快了网络的训练速度，满足了智能制造系统调度的多目标多约束的要求，为更准确地进行智能制造系统动态调度建模提供了新思路和新途径。
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