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公开(公告)号：CN119378392A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411517958.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 本发明提出基于遗传算法优化的LSTM网络的仿真足球机器人评估方法，包括以下步骤：基于仿真足球平台，建立足球机器人球队程序；构建基础器评估模块；获取足球机器人球队原始训练数据，预处理后构建训练集和测试集；基于长短时记忆网络算法框架，搭建足球机器人球队程序的评估网络模型；构建遗传算法优化模型，定义适应度函数用于指导遗传操作；通利用遗传算法对评估网络模型进行不断迭代优化；获得优化后的评估器模块，帮助足球机器人实时选择最优动作参数。本发明将遗传算法与长短时记忆网络相结合，使得评估器能够更准确地反映足球机器人在复杂动态环境中的决策需求，提高整体决策的精度，避免了传统评估方法中常见的适应性不足问题。
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公开(公告)号：CN117725967A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311706284.1
申请日：2023-12-13
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本申请实施例提供一种生成对抗网络模型，包括生成器和判别器；所述生成器和所述判别器均由卷积神经网络构成，所述卷积神经网络的输入卷积层的卷积核大小为2×2，其余各卷积层的卷积核大小为1×3；所述生成器用于生成长度可变的空中手写字符，其输入为各个类的混合了噪声的均值向量；所述判别器用于与所述生成器进行对抗训练，以使生成的所述长度可变的空中手写字符更加接近真实数据；所述判别器包括全局平均池化层GAP，所述平均池化层GAP用于对所述判别器进行卷积操作后生成的不同尺寸的特征图转化为等长向量。本申请实施例提供的生成对抗网络模型能够生成长度可变的联机手写字符数据。
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公开(公告)号：CN117993295A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410179044.9
申请日：2024-02-13
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的仿真足球机器人决策优化方法，包括以下步骤：基于仿真足球平台，建立包括多个机器人智能体的足球机器人球队程序，基于仿真足球平台、足球机器人球队程序和足球机器人决策逻辑，构件基础决策模块，仿真足球平台和足球机器人球队程序交互获取第一训练数据，搭建强化学习模型，基于强化学习模型，仿真足球平台与足球机器人球队程序进行交互获取第二训练数据训练强化学习模型，直至强化学习模型达到预设性能标准，提高了足球机器人智能体的决策精度、适应能力，并简化了足球机器人智能体的决策方法的升级、优化难度，解决了现有技术中的仿真足球机器人决策方法存在决策精度低、适应性差、难以升级和优化的技术问题。
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公开(公告)号：CN118821896A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410824707.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种用于模式识别的深度学习网络训练方法及系统，涉及深度学习领域；方法包括数据准备阶段、模型初始化阶段、前向传播阶段、损失计算阶段、反向传播阶段、模型评估阶段和结果分析阶段，损失计算阶段通过计算类内分类损失、最小化训练样本与类均值之间类内损失和最近对手类类间损失、最大化样本与最近对手类间损失，优化类内距离和类间距离；本方案解决现有深度神经网络特征提取时缺乏获取判别特征的能力，显著提升用于模式识别的深度卷积神经网络模型的判别特征提取能力。
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公开(公告)号：CN112329842A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011209117.2
申请日：2020-11-03
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于“视角‑标记”贡献度和一致性的多视角多标记分类方法，属于机器学习技术领域。本发明通过矩阵分解技术对原始标记空间进行降维，同时利用流形正则约束相似样本在低维潜在标记空间中具有相似的标记值；构建从每个视角数据到低维潜在标记空间的线性分类模型；在线性分类模型的基础上，根据各视角线性分类模型的预测损失，学习各视角对每个类别标记的贡献度，即“视角‑标记”贡献度；根据“视角‑标记”贡献度，计算任意两个视角在同一标记上的预测一致性，即“视角‑标记”一致性权重，并据此约束不同视角分类模型在对应类别标记的预测结果一致性程度，提升了多视角多标记数据分类模型的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112132186A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010870298.7
申请日：2020-08-26
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种存在部分缺失和未知类别标记的多标记分类方法，属于机器学习技术领域；本发明将部分缺失类别标记和未知类别标记的问题融合在一个框架中，利用高斯距离函数，计算样本相似度矩阵，再将相似度矩阵分解，得到完整类别标记矩阵的近似解，约束近似解的部分结果与已观测的标记结果一致，同时构建从样本特征到完整标记的分类模型，建模已知标记和新发现未知标记之间的关联性，约束相关性较强的具有相似的分类模型系数，并不断优化完整标记矩阵的结果，进而学习得到准确的分类模型。本可发明不仅可以解决已知类别标记存在部分缺失值问题，还可以发现多标记数据中的未知类别标记，挖掘出数据中有价值的隐含信息。
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公开(公告)号：CN218018492U
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202222027291.6
申请日：2022-08-01
Applicant: 安徽工业大学
IPC: B25J5/00
Abstract: 本实用新型公开了一种小型足球机器人用的驱动装置，涉及足球机器人技术领域，包括驱动装置本体，所述驱动装置本体的底部四角均设置有万向轮，所述驱动装置本体的顶部外壁固定连接有驱动控制箱。通过在驱动装置本体运行时，当外界的足球撞击时，首先与防护板一、防护板二或防护板三接触，当防护板一受到撞击时带动梯形块一移动且挤压缓冲弹簧一，梯形块一移动挤压梯形块二，当防护板二受到撞击时挤压梯形块二和缓冲弹簧二，且梯形块一和梯形块二分别挤压移动块，缓冲弹簧三拉伸，移动块移动时带动防护板三移动，装置内设置的缓冲弹簧一、缓冲弹簧二和缓冲弹簧三分别能够缓冲驱动装置本体不同方向上的撞击力，起到安全防护的作用，使用效果更好。
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公开(公告)号：CN216900251U
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202123234368.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于树莓派的水稻病虫害检测装置，属于农业检测设备技术领域，包括台体和图像采集仪，台体上开设有容纳槽，容纳槽内设置有电机，电机输出轴的端部设置有往复丝杆；通过设置电机，利用容纳槽内通过第一单向轴承设置的转筒，使得转筒仅能够向一个方向转动，利用通孔内通过第二单向轴承与往复丝杆之间的连接，使得往复丝杆能够向转筒的反方向转动，当往复丝杆正转时转筒不转，使得活动块向上移动，通过支撑筒带动图像采集仪上下移动，当往复丝杆反转时转筒转动，能够带动图像采集仪自转对水稻进行检测，利用一个电机即能够完成调节和检测的功能，降低了能耗，延长了该检测装置的检测时间，以及降低了制造成本。
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公开(公告)号：CN216622199U
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202123317064.9
申请日：2021-12-24
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种叶片病害识别装置，涉及叶片病害识别技术领域，包括承载底座，所述承载底座的上表面设置有第一移动机构，所述承载底座的上表面且位于两侧中间位置均固定安装有支撑竖板，两组所述支撑竖板的上端之间固定连接有支撑横板，所述支撑横板上设置有第二移动机构，所述第一移动机构包括移动架，所述移动架的两内侧壁之间设置有转动机构，所述移动架的下表面中间位置固定安装有一号滑块，所述一号滑块的一侧贯穿开设有螺纹孔；本实用新型能够对叶片表面不同位置处进行病害扫描识别，适用性强，且能够避免叶片病害斑点的识别出现遗漏，可以对叶片的双面进行扫描识别，进一步提高了装置的适用性。
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公开(公告)号：CN214847739U
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202121141723.5
申请日：2021-05-25
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本实用新型涉及硬盘盒技术领域，且公开了一种散热效果好的多功能冷却式硬盘盒，包括盒体，所述盒体的内部分别固定安装有第一安装座与第一压缩弹簧，所述第一安装座的内部活动安装有风扇，相邻所述风扇的底侧外部均活动安装有传动带，所述第一压缩弹簧的顶部固定安装有第二限位板，所述盒体的内部活动安装有隔板，所述隔板的内部贯穿开设有第一通气孔，本实用新型通过盒体的内部的电机转动，会通过传动带带动风扇一起转动，风扇转动时会通过隔板内部的第一通气孔对盒体内部的零件进行散热，而且盖板的内部同样开设有第二通气孔，这样盒体内部的热量将会快速通过第二通气孔进行散热，确保散热的最佳状态。
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