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公开(公告)号：CN106911807B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710292083.X
申请日：2017-04-28
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开一种安全感知的车载CAN FD网络设计空间搜索方法，依据汽车电子功能的安全需求对信号进行分组，分为安全关键功能涉及的安全关键信号组和非安全关键功能涉及的非安全关键信号组；采用对称加密算法对安全关键的CAN FD消息进行安全防护；将CAN FD网络设计涉及的设计空间搜索问题抽象成整数线性规划问题，将安全性、实时性需求、信号打包限制抽象表示为整数线性规划问题中的限制条件，将带宽资源利用率最小化抽象表示为整数线性规划问题的优化目标；最后利用整数线性规划问题求解工具进行求解，得到信号打包的消息集，以及所有消息的属性，从而完成CAN FD网络的设计。此种方法可在保证CAN FD消息安全、可调度的前提下，实现网络带宽利用率的最优化。
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公开(公告)号：CN106911807A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710292083.X
申请日：2017-04-28
Applicant: 厦门理工学院
CPC classification number: H04L67/12 , H04L12/40 , H04L41/145 , H04L63/0435 , H04L2012/40215 , H04L2012/40273
Abstract: 本发明公开一种安全感知的车载CAN FD网络设计空间搜索方法，依据汽车电子功能的安全需求对信号进行分组，分为安全关键功能涉及的安全关键信号组和非安全关键功能涉及的非安全关键信号组；采用对称加密算法对安全关键的CAN FD消息进行安全防护；将CAN FD网络设计涉及的设计空间搜索问题抽象成整数线性规划问题，将安全性、实时性需求、信号打包限制抽象表示为整数线性规划问题中的限制条件，将带宽资源利用率最小化抽象表示为整数线性规划问题的优化目标；最后利用整数线性规划问题求解工具进行求解，得到信号打包的消息集，以及所有消息的属性，从而完成CAN FD网络的设计。此种方法可在保证CAN FD消息安全、可调度的前提下，实现网络带宽利用率的最优化。
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公开(公告)号：CN105915425A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610428823.3
申请日：2016-06-16
Applicant: 厦门理工学院
IPC: H04L12/40 , H04L12/911 , H04L12/927
CPC classification number: H04L47/70 , H04L12/40143 , H04L47/828 , H04L2012/40215
Abstract: 本发明公开一种面向车载CAN FD网络的信号分组打包方法，包括如下步骤：步骤1，依据信号的周期大小对信号进行分组，并根据周期大小对分组得到的信号组进行升序排列；步骤2，依据空闲带宽评价指标和整数线性规划算法将信号组依次打包到消息之中，得到消息集；步骤3，按照时间健壮性升序的顺序为打包后得到的消息集分配优先级并进行调度分析，如果打包后得到的消息集不可调度，则对打包后得到的消息集进行拆分以提高整个消息集的可调度性，直到打包后的消息集可调度或没有消息可被拆分为止。此种方法可在保证CAN FD网络可调度的前提下，实现网络带宽利用率的优化。
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公开(公告)号：CN110247958B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201910433578.9
申请日：2019-05-23
Abstract: 本发明公开一种考虑计算和网络协同的车载CAN FD信号打包方法，包括如下步骤：步骤1，将信号集S中的所有CAN FD信号打包到消息集中；步骤2，根据步骤1得到的消息集，通过信号迁移和消息重打包来降低消息在其接收ECU中将触发的中断次数。此种信号打包方法从车载CAN FD网络的信号打包入手，可实现汽车信息物理系统的设计优化。
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公开(公告)号：CN110781969A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911040834.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 龙岩烟草工业有限责任公司 , 厦门理工学院
Abstract: 本公开提供了一种基于深度强化学习的空调风量控制方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：建立状态预测模型，使用状态预测模型获得外界预测状态；根据外界预测状态生成训练样本，基于训练样本对长期回报值预测网络模型进行训练，用于对长期回报值预测网络模型的参数θ进行调整；通过长期回报值预测网络模型并基于当前状态预测下一时刻的空调执行行动，用以对于空调风量进行控制；本公开的方法、装置以及存储介质，能够对卷烟企业空调进行自动控制，实现损失最小化，可以提高空调温湿度预测的准确率和空调开关切换的稳定性，能够实现节能降耗，能够减少企业的成本并提高产品质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110647162A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910981113.7
申请日：2019-10-16
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明涉及一种导游无人机路径规划方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：根据障碍物分布情况，采用栅格法对待规划区域建立二维环境模型；S2：根据蚁群算法对导游无人机的轨迹进行规划，设定蚁群算法中节点i至节点j的启发信息ηij的计算公式为： 其中，b为大于1的常数，x1,y1为节点i的横坐标和纵坐标，x2,y2为节点j的横坐标和纵坐标，为节点i与节点j之间的连线与节点i所在的y方向所呈的锐角。本发明避免了传统蚁群算法由于启发信息误导而导致的局部最优问题，同时提高了算法收敛速度。
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公开(公告)号：CN109977805A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910179373.2
申请日：2019-03-11
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于局部稀疏编码的姿态检索方法、装置、设备和存储介质，包括如下步骤：从评价姿态恢复性能的数据集提取人体姿态特征；将所述人体姿态特征通过稀疏编码的方式表示；计算所述稀疏编码的局部稀疏编码；构建多视角拉普拉斯矩阵优化所述局部稀疏编码，以获得稀疏编码的系数；根据所述稀疏编码的系数检索所述人体姿态特征是否与真实人体姿态特征接近。本发明构造了一个拉普拉斯矩阵来度量每个人体姿态特征和真实人体姿态特征之间的相似度，使得相似的样本被分组，并能够适合于人体的多姿态检测，避免单一的特征检测。
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公开(公告)号：CN110781969B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911040834.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 龙岩烟草工业有限责任公司 , 厦门理工学院
Abstract: 本公开提供了一种基于深度强化学习的空调风量控制方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：建立状态预测模型，使用状态预测模型获得外界预测状态；根据外界预测状态生成训练样本，基于训练样本对长期回报值预测网络模型进行训练，用于对长期回报值预测网络模型的参数θ进行调整；通过长期回报值预测网络模型并基于当前状态预测下一时刻的空调执行行动，用以对于空调风量进行控制；本公开的方法、装置以及存储介质，能够对卷烟企业空调进行自动控制，实现损失最小化，可以提高空调温湿度预测的准确率和空调开关切换的稳定性，能够实现节能降耗，能够减少企业的成本并提高产品质量。
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公开(公告)号：CN110647162B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910981113.7
申请日：2019-10-16
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明涉及一种导游无人机路径规划方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：根据障碍物分布情况，采用栅格法对待规划区域建立二维环境模型；S2：根据蚁群算法对导游无人机的轨迹进行规划，设定蚁群算法中节点i至节点j的启发信息ηij的计算公式为：其中，b为大于1的常数，x1,y1为节点i的横坐标和纵坐标，x2,y2为节点j的横坐标和纵坐标，为节点i与节点j之间的连线与节点i所在的y方向所呈的锐角。本发明避免了传统蚁群算法由于启发信息误导而导致的局部最优问题，同时提高了算法收敛速度。
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公开(公告)号：CN106506390A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610912828.3
申请日：2016-10-20
Applicant: 厦门理工学院
IPC: H04L12/801 , H04L12/815 , H04L29/06
CPC classification number: H04L47/10 , H04L47/193 , H04L47/225 , H04L69/04
Abstract: 本发明提出一种数据流传输方法，包括：接收端判断数据流是否需要被压缩，若是，则建立有效映射关系，将需要压缩的数据流写入映射表，映射表存储在发送端和接收端；发送端通过查询映射表判断当前数据流是否能被压缩，若是，则用可被压缩数据流在映射表中对应的索引来压缩该数据流，并发送压缩后的数据流；接收端接收发送端发送的数据流，判断接收到的数据流是否为被压缩的数据流，若是，则在被压缩数据流中提取映射表的索引，并通过查询映射表获取被压缩数据流内容，从而解压缩数据流；接收端判断数据流是否不再需要被压缩，若是，则将映射表中相应的映射关系设为无效。本发明通过提高数据带宽的利用率，从而缓解数据拥塞的情况。
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