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公开(公告)号：CN117420821A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310030779.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于学习的智能蚁群多智能体路径规划方法，通过对历史经验知识的学习，使每个蚂蚁都成为智能个体，极大提升蚁群算法的规划效率，解决传统蚁群算法在每一个新任务都需要重新规划的局限性。并且在使用传统蚁群算法解决多智能体路径规划时，考虑到了路径冲突，先为每个智能体进行规划再解决冲突，该过程随着智能体数量增加，规划时间成指数增长。然后利用卷积神经网络对规划好的无冲突路径进行学习，基于神经网络预测是否可能会发生冲突，从而减少冲突次数甚至避免冲突，因此大大减少规划时间。此外，由于在局部观测范围内进行规划，仅需知道局部环境信息而无需全局信息，具有简便高效的特点，可以更好地扩展运用到更大规模的地图中。
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公开(公告)号：CN115784206A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211697243.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种介孔多层螺旋状手性氮掺杂碳纳米球及其制备方法及其制备方法与应用，利用盐酸多巴胺为碳源和氮源，两亲性三嵌段共聚物PEO‑PPO‑PEO为模板剂，甲基苯酚有机小分子为结构导向剂，甲基苯有机小分子为扩孔剂，无机碱为催化剂，醇和水的混合溶液为溶剂，首先制备出聚多巴胺纳米球，然后经过焙烧去除材料中的模板剂，同时聚多巴胺纳米球进行碳化，从而得到一种介孔多层螺旋状手性氮掺杂碳纳米球。与现有技术相比，本发明方法简单，湿法制备，原料易得，适于放大生产，在分离、环境、能源、催化等众多领域具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN112509392B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202011483927.7
申请日：2020-12-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于元学习的机器人行为示教方法，其特征在于：获取示教视频；利用训练好的神经网络模型对示教视频学习。其中，神经网络模型的训练过程包括如下步骤：采集训练内容；预处理训练内容得到预处理对比视频、预处理示教视频以及预处理运动视频；构建初始神经网络模型；将预处理示教视频作为输入，得到演示动作并计算演示动作损失；根据演示动作损失更新初始神经网络模型得到更新模型；将预处理运动视频以及轨迹动作作为输入得到预测轨迹动作、演示语义、运动语义以及对比语义，并计算目标动作损失以及语义损失进而构建总损失；基于总损失对更新后模型进行更新；直到总损失稳定收敛到总损失阈值，从而得到训练好的神经网络模型。
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公开(公告)号：CN114879486A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210186763.4
申请日：2022-02-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习和进化算法的机器人优化控制方法，包括以下步骤：S1：获取待控制的机器人的状态空间和动作空间；初始化环境，获取所述的机器人的初始状态及对应样本，并存入经验池；S3：对初始动作添加高斯噪声，获取其状态进化动作对并存入档案馆；S4：获取每个时间步的样本及状态进化动作对，对应存储；S5：利用策略梯度更新策略网络的参数，利用进化动作梯度更新策略网络的参数；S6：逐步执行步骤S4～S5直到机器人翻倒或累计经过预设的轨迹时间步，机器人完成一条轨迹；S7：重新初始化环境，重复步骤S3～S6直到达到预设的最大时间步。与现有技术相比，本发明具有优化速度快，效果好等优点。
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公开(公告)号：CN113548684B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110870357.5
申请日：2021-07-30
Applicant: 复旦大学
IPC: C01F7/02 , C01B32/194 , B82Y30/00 , B82Y40/00 , B01J21/18 , B01J21/04 , B01J31/06 , B01J35/08 , B01J35/10 , B01J37/10 , C08L61/06 , C08K7/24
Abstract: 本发明涉及一种介孔氧化铝基核壳复合材料及其单胶束导向界面组装方法和应用，该制备方法具体为：将铝源、表面活性剂、酸溶解在有机溶剂中，得到混合液；将混合液干燥，得到单胶束凝胶；将单胶束凝胶、功能内核与有机醇水溶液混合，进行水热反应，单胶束凝胶在功能内核表面包裹；最后高温焙烧去除表面活性剂，得到所述具有介孔氧化铝壳层的核壳复合材料。本发明制得的核壳复合材料壳层厚度为5‑500nm，介孔孔径为2‑50nm，比表面积为50‑1200m2/g。本制备方法普适性强，适用于一系列尺寸、形状及组成不同的功能内核等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114195191A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111429648.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 复旦大学
IPC: C01G39/00
Abstract: 本发明涉及一种有序介孔高熵金属氧化物及其制备方法，该氧化物孔径为2‑50nm，比表面积为50‑1000m2/g，介观结构为p6mm、Fm3m、Im3m、Pm3n、Fd3m或Ia3d；该方法包括以下步骤：(1)取表面活性剂、铝源、铌源、钼源、钛源、锆源、催化剂和配位剂溶解在有机溶剂中，得到混合液；(2)将所得混合液干燥，得到固体A，然后将固体A焙烧，得到目的产物。本发明通过配位剂和催化剂的共同引入，使不同金属前驱体具有一致的水解‑缩合速率；在高熵氧化物上引入介孔，解决了活性位点暴露不充分的问题。与现有技术相比，本发明使不同金属前驱体可与表面活性剂有效组装，可增强催化活性位点的暴露，且合成方法可控性强，所得材料的孔径、比表面积和介观结构均可调。
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公开(公告)号：CN113371726A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110711470.9
申请日：2021-06-25
Applicant: 复旦大学
IPC: C01B39/02 , C01B39/04 , B01J29/14 , B01J29/40 , B01J29/46 , B01J29/76 , B01J35/00 , C07C2/42 , C07C2/86 , C07C41/09 , C07C15/02 , C07C15/06 , C07C15/16 , C07C43/164
Abstract: 本发明属于沸石分子筛材料技术领域，具体为一种功能性核壳沸石分子筛材料及其制备方法。本发明通过热诱导界面定向生长方法制备的功能沸石分子筛是具有以特殊功能的高结晶无机纳米颗粒为核，多晶结构的微孔沸石分子筛为壳层的功能沸石分子筛材料。首先采用溶剂热合成法分别制备沸石前驱体和功能结晶核，然后将沸石前驱体和功能性结晶核高温焙烧；将焙烧后的复合材料放入含有硅源、铝源、磷源和模板剂的沸石合成母液中，溶剂热晶化，通过焙烧除去模板剂，最终得到多晶沸石分子筛包覆功能性结晶核的核壳结构功能沸石分子筛材料。功能性的核可赋予沸石光学、电学和磁学特性，使沸石在光、电和磁等领域有着广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN112684173A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011426048.0
申请日：2020-12-09
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G01N33/574
Abstract: 本发明涉及一种HER2的检测方法及其应用，属于医学检验技术领域。本发明通过一种血源性外泌体HER2的检测方法检测来自血液样品中HER2的表达水平，筛选出可能获益于靶向HER2治疗的优势人群。本发明涉及用于检测对象的来自血液的样品中外泌体中HER2表达水平的检测试剂在制备用于鉴定HER2阳性胃癌患者的试剂盒中的用途，以及在制备用于鉴定能获益于靶向HER2抗体类药物的HER2阳性晚期胃癌的试剂盒中的用途。
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公开(公告)号：CN112596379A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011483935.1
申请日：2020-12-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种机器人控制器设计方法，用于针对传感器数量会变化的形态可变机器人对应的神经网络控制器进行设计从而使得神经网络控制器控制形态可变机器人完成任务，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，形态可变机器人通过预定数量的传感器获取接收值；步骤S2，将接收值输入预定的最优神经网络控制器并将输出作为形态可变机器人的电机转速从而控制形态可变机器人完成任务。其中，最优神经网络控制器通过预定的编码方法得到。编码方法包括如下步骤：先对所有传感器编号，进而利用进化算法按照传感器编号依次对不同形态下的神经网络控制器的网络结构进行进化，最后得到最优神经网络控制器。
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公开(公告)号：CN112201226A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011044151.9
申请日：2020-09-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于声音识别技术领域，具体为一种发声方式判别方法及系统。本发明方法包括：获取各发声方式对应的音频数据；采用滑窗方式在各音频数据上连续截取设定长度的音频作为样本数据，相邻样本数据有设定量的重叠；对各样本数据进行降采样、分帧加窗、傅立叶变换以及梅尔滤波，得到各样本数据的梅尔谱；对样本数据的梅尔谱进行标准化，以样本数据标准化后的梅尔谱为输入，以Adam为优化函数，以交叉熵为损失函数训练神经网络；采用训练好的神经网络对待识别音频数据进行发声方式的判别。本发明简化了发声方式的判别方法，降低了成本。本发明在相关源任务即歌声技巧分类的任务上做了预训练，加快了神经网络的训练速度。
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