公开(公告)号：CN119928916A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510171909.1

申请日：2025-02-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宋大凤 ,  倪李鑫 ,  曾小华 ,  杨圣龙 ,  陈乐新 ,  田满 ,  李彩铭 ,  王兵

IPC: B60W60/00 ,  B60W40/105 ,  B60W40/076 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于时空混合模型预测控制的速度规划方法，旨在提高车辆在不同坡度情况道路上的节能表现，具体包括以下步骤：(1)结合时间维度与空间维度，建立时空混合模型预测控制架构，使用空间域距离代替传统MPC预测时域，道路坡度信息作为控制系统的外部扰动量输入，进行最优控制序列的优化求解，避免时间空间维度不统一问题带来的不便，同时利于模型的简化；(2)基于动能定理对建立模型进行线性化处理，车辆动能的速度二次项与空气阻力的速度二次项结合，消除状态空间方程相应非线性部分。本发明在空间域上构建车辆相邻状态之间的联系，并对状态空间方程进行线性化处理，降低求解难度。

公开(公告)号：CN116665093B

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202310563249.2

申请日：2023-05-18

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李熙铭 ,  王兵 ,  李长春

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V20/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种解决特征中和效应的多模态虚假新闻检测方法及装置，所述方法包括：对于多模态虚假新闻检测任务，给定训练数据集；所述训练数据集包括多组图像模态和文本模态的内容；使用深度学习模型对图像模态和文本模态的内容进行特征提取，并映射到同一特征空间，得到每组中图像模态和文本模态的深层特征，形成特征对；获取两个模态对应的单模态真实性预测结果；对于每个特征对，结合单模态真实性预测结果，将特征对融合为一个多模态特征；对多模态特征的真实性进行预测。本发明能够解决多模态特征融合导致的中和效应问题，提高虚假新闻检测的准确率。

公开(公告)号：CN119116921A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411518705.2

申请日：2024-10-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宋大凤 ,  田满 ,  段朝胜 ,  曾小华 ,  倪李鑫 ,  陈乐新 ,  李彩铭 ,  王兵

IPC: B60W20/11 ,  B60W30/045 ,  B60W50/00 ,  B60W10/08 ,  B60W10/06

Abstract: 本发明属于车辆控制领域，具体为一种混动商用车联合驱动模式下的附加横摆力矩分配控制策略，包括步骤：判断联合驱动模式下车辆的转向状态；针对不足与过多转向状态，确定附加横摆力矩的优化分配目标，即目标制动车轮；选择控制量，根据摩擦椭圆理论，以车轮纵向力与附着力的比值建立优化目标函数，根据侧向稳定性的控制需求、路面附着条件和驱动系统的限制确立约束条件，采用二次规划算法解决多约束条件下的最优控制问题。本发明以附加横摆力矩值为控制目标，在发动机和电机双驱动模式下进行各车轮间的转矩优化分配，通过对目标车轮制动并调整电机输出转矩，实现车轮纵向力的改变和附加横摆力矩的施加，提高车辆复杂工况下的操纵性和侧向稳定性。

公开(公告)号：CN113762351B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202110923976.6

申请日：2021-08-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 欧阳继红 ,  杨智尧 ,  王艺蒙 ,  曲延非 ,  李嘉寅 ,  毕夏旭 ,  王兵

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深层过渡网络的空气质量预测方法，为了提取空气质量数据的深层次空间特征与时间特征，提出了基于辅助信息和深层过渡网络的空气质量预测模型(AI‑DTN)，它包含正反不同方向的两个过渡网络，分别从正反两种时间序列方向上提取特征信息，以增强特征提取的程度。AI‑DTN中的每个过渡网络提取空间特征的融合辅助信息的门控循环单元AI‑GRU和现有的提取时间特征的过渡门控循环单元T‑GRU所组成。AI‑GRU的两种门控中，一个控制辅助信息流入门控循环单元的程度，另一个控制PM2.5与辅助信息的融合程度，这种门控机制可以避免信息融合过程中的相互干扰。

公开(公告)号：CN113762351A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110923976.6

申请日：2021-08-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 欧阳继红 ,  杨智尧 ,  王艺蒙 ,  曲延非 ,  李嘉寅 ,  毕夏旭 ,  王兵

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深层过渡网络的空气质量预测方法，为了提取空气质量数据的深层次空间特征与时间特征，提出了基于辅助信息和深层过渡网络的空气质量预测模型(AI‑DTN)，它包含正反不同方向的两个过渡网络，分别从正反两种时间序列方向上提取特征信息，以增强特征提取的程度。AI‑DTN中的每个过渡网络提取空间特征的融合辅助信息的门控循环单元AI‑GRU和现有的提取时间特征的过渡门控循环单元T‑GRU所组成。AI‑GRU的两种门控中，一个控制辅助信息流入门控循环单元的程度，另一个控制PM2.5与辅助信息的融合程度，这种门控机制可以避免信息融合过程中的相互干扰。

公开(公告)号：CN119428619A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411747454.5

申请日：2024-12-02

Applicant: 吉林大学

Inventor： 曾小华 ,  李彩铭 ,  段朝胜 ,  宋大凤 ,  王兵 ,  田满 ,  倪李鑫 ,  陈乐新 ,  牛晨浩

IPC: B60W20/00 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明公开了一种功率分流混合动力车辆联合优化部件与控制参数方法，该方法针对功率分流混合动力汽车建立了一种联合优化部件与控制参数的架构，该架构外层和内层分别进行部件参数和控制参数优化。外层优化的目标函数同时考虑部件成本与内层优化目标函数；内层优化的目标函数为燃油成本。在Isight软件中集成整车模型、控制策略模型和联合优化算法，通过遍历所有组合部件参数实现对部件参数与控制参数的联合寻优，缩短了功率分流式混合动力汽车动力系统及控制策略优化的周期。在满足动力性指标的条件下以提升经济性和降低部件成本为目标，解决了厂商及用户共同关注的经济效益问题，对功率分流式混合动力系统设计具有重要的指导意义。

公开(公告)号：CN119078795A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411351071.6

申请日：2024-09-26

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宋大凤 ,  倪李鑫 ,  段朝胜 ,  曾小华 ,  陈乐新 ,  田满 ,  李彩铭 ,  王兵

IPC: B60W30/02 ,  B60W40/112 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明公开了一种用于多轴车的基于模型预测的附加横摆力矩计算方法，旨在提高多轴车在不同驾驶工况下的稳定性，具体包括以下步骤：(1)采用非线性二自由度动力学车辆模型作为预测模型，并对局部线性化处理；(2)对魔术轮胎模型进行分段仿射，建立简化的分段仿射轮胎模型轮胎模型，并代入模型预测控制架构，保留魔术公式轮胎的线性/非线性区域特征并降低算法复杂度；(3)保证控制约束、控制增量约束，设计当前增量控制序列的优化目标函数。该计算方法用于多轴车横摆稳定性控制，相较于以复杂多轴车运动学模型为预测模型的算法，可在保证车辆动力学响应的基础上提高算法的实时性，以保证多轴车的安全、稳定行驶。

公开(公告)号：CN116223468A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310234154.6

申请日：2023-03-13

Applicant: 吉林大学

Inventor： 庄红 ,  王兵 ,  武思佳 ,  张凌

IPC: G01N21/64 ,  C09K11/58 ,  C09K11/02

Abstract: 本发明属于功能性生物纳米材料技术领域，具体涉及一种多肽‑金纳米簇荧光传感器的合成及应用，通过设计多肽序列CCYCPGHPGEE提高金纳米簇对Cu2+的识别能力，该荧光传感器能够特异性检测水中残留的Cu2+，其粒径分布均匀且无明显的聚集，在320nm附近有明显的紫外吸收峰，当用275nm的激发光照射时，在290～500nm区间有较强的荧光发射，发射峰在330nm附近。该方法操作简单、反应快速、灵敏高效，在Cu2+检测方面具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN117251756A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310934749.2

申请日：2023-07-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李熙铭 ,  张丙杰 ,  李长春 ,  王一鸣 ,  王兵 ,  杨智尧

IPC: G06F18/2337 ,  G06F18/2135

Abstract: 本发明提供一种基于去冗余和密度约束的模糊均值聚类方法及系统，涉及机器学习技术领域，包括：基于传统PCA降维原理，构建去冗余算法PCAW算法；通过PCAW算法去除冗余；对去除冗余后的数据，计算出每个数据点的密度；将每个数据点中关于所有簇的隶属度之和由1改为数据点的密度值函数，根据初始化聚类中心更新隶属度；基于更新后的隶属度，对聚类中心进行更新，判断更新后的聚类中心函数是否满足收敛条件，若不满足，则依次对隶属度和聚类中心进行更新。若满足则完成聚类。针对冗余特征、噪声点和异常值造成模糊聚类算法性能下降问题，提出PCAW去冗余方法和密度约束，去除冗余特征并抑制噪声点和离群点在更新聚类中心时的作用，从而提高聚类精度。

公开(公告)号：CN116702748A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310656359.3

申请日：2023-06-05

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李熙铭 ,  王兵 ,  李长春 ,  王一鸣

IPC: G06F40/205 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0464 ,  G06F40/194

Abstract: 本发明涉及自然语言处理，特别是指一种无监督句子表示方法及装置，所述方法包括：输入待表示的文本句子；使用优化策略优化训练完成的预训练语言模型，对所述待表示的文本句子进行无监督句子表示，所述优化策略包括：基于对抗训练的策略和基于信息理论的不完整句子检测策略的策略。采用本发明，能够克服预训练语言模型因为存在各项异性问题而导致的无监督句子表示的相似性偏差和信息偏差的问题，更好地进行无监督句子表示。