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公开(公告)号：CN118761567A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411247314.1
申请日：2024-09-06
Applicant: 华侨大学 , 南威软件股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/47 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于物理信息多任务模型的城际网约车长期可用运力预测方法、装置、设备及介质，包括：获取历史订单、运力数据，并进行预处理；根据时间将运营时间切片作为可用运力量特征，对切片特征进行编码，获取特征编码；根据城际运力守恒原则设计损失函数；按时间顺序排序并归一化，按预设时长分割数据，获取模型输入数据；通过多任务预测框架，同时预测两城可用运力，使用双向长短时记忆网络作为共享专家网络提取两个任务的共性特征，使用门控网络根据不同任务的特定需求分配不同专家网络的特征贡献，经位置编码处理后生成各任务特定的特征表示，为每个任务设计独立的Transformer层来获取预测结果。本方法提高了城际网约车可用运力预测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118606872B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411080347.1
申请日：2024-08-08
Applicant: 华侨大学 , 厦门市政工程有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N3/006 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种安全水设备异常的检测方法和设备，包括构建一检测模型，构建过程具体包括以下步骤：（1）获取安全水设备的历史特征数据；（2）对数据进行预处理，获取处理后的数据;（3）将数据集分为训练集、验证集和测试集；（4）将训练集分为两份，一份单独为有监督异常检测分类算法的训练集，一份单独为无监督异常检测算法的训练集;（5）对于有监督异常检测分类算法的训练集，采用FastDTW对异常数据进行过采样，构造异常类别平衡的数据集；（6）对于无监督异常检测算法的训练集，过滤掉训练集中的异常数据;（7）用有监督异常检测分类算法的训练集训练有监督GWO‑Randomforest异常检测算法；（8）用无监督异常检测算法的训练集训练无监督GAT‑DiffusionVAE异常检测算法。
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公开(公告)号：CN118363368A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410796198.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种面向安全的铁路联锁系统的建模方法和系统，包括构建铁路联锁系统的初始系统理论的事故模型和过程，其包括控制结构和过程模型以及安全约束；构建铁路联锁系统的第一次增量系统理论的事故模型和过程，引入轨道区段并对控制结构和过程模型以及安全约束进行更新；构建铁联锁系统的第二次增量系统理论的事故模型和过程，将轨道区段分解为不同类型的实体并对控制结构和过程模型以及安全约束进行更新；构建铁联锁系统的第三次增量系统理论的事故模型和过程，引入信号机并对控制结构和过程模型以及安全约束进行更新得到最终的铁路联锁系统。本发明利用增量开发技术逐步构建STAMP，有效地降低了对软件密集系统分析的难度。
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公开(公告)号：CN110427890B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910716198.6
申请日：2019-08-05
Applicant: 华侨大学 , 福建省公田软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度级联网络与质心分化编码的多人姿态估计方法，其采用自底向上的估计路线，针对现有算法尚不能解决的关节遮挡及尺度差异问题，设计出质心分化编码作为关节的相关性线索，并建立基于双路特征提取模块的深度级联网络完成对关节点与质心分化编码的提取，接着提出贪婪推理策略实现关节点鲁棒匹配到多个人体半身，最后对半身之间添加空间约束，利用图匹配算法完成人体拼接，实现快速高效的多人姿态估计。
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公开(公告)号：CN112380836A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011261252.1
申请日：2020-11-12
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/186 , G06F16/332 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种智能侨情问句生成方法，包括步骤：S1：通过使用爬虫技术获取侨情相关的问答对，经过人工处理与三元组抽取，生成可用于模型训练的三元组语料集S2：采用基于seq2seq的模板学习算法，通过训练构建模板问句生成模型M，实现基于关系与主题的模板问句生成，再对模板问句进行主题文本替换获得最终的生成问句qr；S3：利用智能侨情问句生成系统的接口，接收服务端所需的参数，模型处理，回传结构化的结果。本发明采用的模板学习算法利用LSTM深度学习模型学习出问句的通用模板，能在语义层面上对问句生成机制进行学习，使生成的问句更具合规性，具有重要的理论意义和实践价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110689196A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910921109.1
申请日：2019-11-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图着色的节点间能量再分配调度算法，涉及无线传感器网络技术领域。本发明包括以下阶段模式：S1能量再分配问题描述：给定一个由静态节点U组成的无线传感器网络(WSNs)，其中能量传输系数矩阵为C＝{c(i，j)}，能量上限列表为eU，能量下限列表为eL，能量传输功率列表为p，初始能量列表为eB，能量预期列表为eE；能量再分配问题(WPTERD)的任务是找一个最优能量传输调度s，使得最终总能量 最大化并且时间跨度最小 S2能量再分配问题分解。本发明的GCEgyTimeD算法使能量再分配过程中的能量损失最小，时间跨度最小，有利于延长无线传感器网络的寿命，有利于构建一个长期的无线传感器网络，具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN109030310A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810752632.1
申请日：2018-07-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G01N15/08
CPC classification number: G01N15/0893
Abstract: 本发明提供一种确定堆积散粒状物料空隙率的装置，所述装置包括：固定架、激光测量仪、传送带、水箱、水位显示器以及液位传感器，所述固定架上设置有一横杆，所述激光测量仪固定设置在横杆上，所述传送带设置在激光测量仪下方，所述水箱设置在传送带出口下方，所述水位显示器设置在水箱外侧，所述液位传感器设置在水箱内，所述水位显示器与液位传感器电连接；所述激光测量仪为线激光测量仪或二维激光扫描测量仪。本发明能够解决现有技术存在测量方式较为繁琐，耗时、耗力，人为因素较多，容易造成较大误差影响测量结果等问题。
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公开(公告)号：CN108801878A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810752643.X
申请日：2018-07-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G01N15/08
CPC classification number: G01N15/088
Abstract: 本发明提供一种确定堆积散粒状物料空隙率的方法，1)采集物料自然堆积体积：堆积散粒状物料在通过激光测量仪的测量区域时，获取物料的轮廓及高度信息利用积分计算物料的自然堆积体积V0'；2)采集物料颗粒体积：获取物料自然堆积体积信息V0'后，将物料置于水箱，根据水箱内的水位变化值，即得物料的颗粒体积V；3)计算空隙率P'：物料自然堆积体积与颗粒体积的差值即为物料颗粒之间空隙体积，物料颗粒之间空隙体积与物料自然堆积体积的百分比值即为得到堆积散粒状物料的空隙率P'。本发明能够解决现有技术存在测量方式较为繁琐，耗时、耗力，人为因素较多，容易造成较大误差影响测量结果等问题。
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公开(公告)号：CN108273761A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810201864.8
申请日：2018-03-12
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: B07C5/34 , B07C5/02 , B07C5/361 , B07C5/362 , B07C2501/0063
Abstract: 本发明公开一种分拣建筑垃圾的装置及方法，其是基于六自由度机械手采用激光传感器获取物料的轮廓、位置及高度等信息，然后再指导六自由度机械手抓取物料的过程中，通过六自由度机械手上的拉力传感器，获得抓取物料的重量信息。最后利用物料的重量信息及空间体积信息即可大致估算出该物料的密度，从而判断出物料的类型。采用密度识别的方法对建筑垃圾进行精确的分拣，大大减低了分拣的错误率，通过智能规划六自由度机械手的运动路径，既能快速定位物料坐标，也保证物料的分类效率，实现准确分拣物料，大大提高工作效率，节省人力资源。
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公开(公告)号：CN104298857B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410481791.4
申请日：2014-09-19
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明一种多因素耦合作用下的机构可靠度计算方法，首先基于多刚体动力学、间隙碰撞模型和柔性体离散化方法对机构进行建模，获得机构输出的数值计算，从而实现对杆件尺寸误差、装配误差、间隙、摩擦、载荷、速度以及变形等多种影响因素的考虑，然后，在机构建模的模型中，对机构输出有影响的上述多种因素进行参数化；最后，基于本发明提出的最小抽样方法，进行机构可靠度高效高精度计算。本发明提出的机构可靠度计算方法，考虑因素更多，因此更加符合实际工程应用。
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