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公开(公告)号：CN113284620A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110479863.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 安徽理工大学 , 皖南医学院第一附属医院(皖南医学院弋矶山医院)
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种职业健康数据分析模型的建立方法，包括以下步骤：对多个心电信号的多个时域特征、频域特征和信息域特征进行遗传算法筛选，获得N2个最优的心电信号特征，记为A2；将多个最优的心电信号特征A2与血压数据和心率数据合并，获得心功能数据，记为A3；采用自适应磷虾群算法优化KELM模型的正则化系数C和径向基核函数的参数g，得到最优正则化系数Cbest和最优径向基核函数的参数gbest；将心功能数据A3作为KELM模型的输入，获取KELM模型的最优适应度，采用最优适应度的KELM模型对A3测试集进行处理，采用这种职业健康数据分析模型进行心功能数据处理，提高了心电信号分析识别的精度，同时提升了心功能数据的处理速度。
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公开(公告)号：CN113284620B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110479863.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 安徽理工大学 , 皖南医学院第一附属医院(皖南医学院弋矶山医院)
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种职业健康数据分析模型的建立方法，包括以下步骤：对多个心电信号的多个时域特征、频域特征和信息域特征进行遗传算法筛选，获得N2个最优的心电信号特征，记为A2；将多个最优的心电信号特征A2与血压数据和心率数据合并，获得心功能数据，记为A3；采用自适应磷虾群算法优化KELM模型的正则化系数C和径向基核函数的参数g，得到最优正则化系数Cbest和最优径向基核函数的参数gbest；将心功能数据A3作为KELM模型的输入，获取KELM模型的最优适应度，采用最优适应度的KELM模型对A3测试集进行处理，采用这种职业健康数据分析模型进行心功能数据处理，提高了心电信号分析识别的精度，同时提升了心功能数据的处理速度。
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公开(公告)号：CN113255889B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110579022.8
申请日：2021-05-26
Applicant: 安徽理工大学 , 合肥博谐电子科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的职业性尘肺病多模态分析方法，属于尘肺病分析领域，包括：采集人员的胸部X片影像信息和个人基础信息；对个人基础信息进行词向量化处理；构建一维卷积神经网络和二维卷积神经网络，并在此基础上建立多模态卷积神经网络MM‑CNN模型；将上述两种信息作为多模态卷积神经网络MM‑CNN模型的输入，建立多分类MM‑CNN尘肺病分析模型，在满足相应约束下形成目标函数；采用混合跳蛙算法SFLA优化多分类MM‑CNN尘肺病分析模型的超参数；采用优化后的多分类MM‑CNN尘肺病分析模型对人员的胸部X片影像信息和词向量化处理后的个人信息进行分析，并输出分析结果。该方法能够实现人员肺部健康的准确、实时检测分析，完成部分职业性尘肺病的早期预警。
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公开(公告)号：CN117392812A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311451181.5
申请日：2023-11-02
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及滑坡预警设备技术领域，具体为一种高精度的滑坡应急预警装置，包括管体、安装在管体顶部的安装板和通过顶杆安装在安装板顶部的控制器，所述管体的内腔顶部安装有驱动电机，所述驱动电机通过联轴器转动连接有转筒，所述转筒的底部通过转轴杆安装在管体的内腔底壁，所述管体的外侧开设有呈环形阵列的贯穿孔，所述转筒的外侧前端设有滑动穿过其中一个贯穿孔内的多个水分检测头，本发明通过第一除泥组件和第二除泥组件在水分检测头回缩过程中将可以将土壤进行清理，而且不需要电力驱动，可以利用水分检测头的移动的动能传递在第一除泥组件和第二除泥组件上，进而达到清理的效果，防止土壤进入管体内部，提高本发明的检测器的检测精度。
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公开(公告)号：CN116845451A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310829153.6
申请日：2023-07-07
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H01M50/24 , H02J3/32 , H01M50/244 , H01M50/691 , B08B1/00
Abstract: 本发明涉及储能技术领域，具体说是一种促进风光发电消纳的储能系统及装置，包括底脚、储能箱、储能电池、防积水模块、除沙模块、对流矩形槽口以及散热板，解决了现有的储能系统大多放置在室外较为空阔的位置，使用一段时间后，外部风沙极易通过储能系统柜壁上的散热孔进入其内部，进而附着在储能电池表面，不仅增大了清理的难度，还会影响储能电池的维护和使用效果以及解决了现有的储能系统箱体顶部多为平向设置，其排水能力较差，当遇到强降雨天气的时候，雨水容易堆积在储能系统箱体的顶部，不仅容易锈蚀箱体，而且部分雨水还会渗漏至箱体内部，造成储能系统受潮，从而无法正常使用的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110321959B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910612866.0
申请日：2019-07-09
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多光谱图像信息和CNN的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱图像信息获取；(2)煤和矸石多光谱图像样本划分；(3)卷积神经网络多光谱图像特征提取；(4)极限学习机煤矸识别模型构建。本发明采用CNN‑ELM进行煤和矸石多光谱图像的识别模型构建，提出一种新的卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的快速、精准识别。
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公开(公告)号：CN111707639A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010725538.4
申请日：2020-07-24
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于光谱分析技术的多参数水下检测无人机控制系统，其中包括Wi-Fi模块，光谱水质检测模块，超声波测距模块，GPS模块，SD卡存储系统。具有该系统的无人机与传统水质检测无人机相比，该机所采用光谱特性探测技术，紧密结合水样识别应用的准确、快速及稳定性要求。由于技术的构建基于机器学习的识别模型，因此模型不仅可以识别单纯水样，还可以对复杂的水样数据进行识别。具有较强的抗干扰性、可扩展性。本发明采用光谱技术检测水质，速度较常规水化学方法快且准确；不仅实现了“勘测”与“取样”的完美结合，做到了操作简便、安全；采用光谱特性探测技术，紧密结合水样识别应用的准确、快速及稳定性要求。
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公开(公告)号：CN111220574A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010151294.3
申请日：2020-03-06
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种井下涌水水源类型分析报警系统及方法。系统包括：激光器、数据获取模块、FPGA处理器、上位机和报警模块；激光器向待测涌水水体发射激光，待测涌水水体在受激光的激发后，发射激发光；数据获取模块接收激发光，将激发光转换为数字光谱数据；FPGA处理器将数字光谱数据转换为CAN网络光谱帧数据；上位机根据CAN网络光谱帧数据，获得待测涌水水体中包含的所有涌水水源的类型和每个涌水水源类型的比例，根据涌水水源的类型或每个涌水水源类型的比例得到报警信息；FPGA处理器根据报警信息控制报警模块进行报警。本发明能够快速检测混合水样的涌水水源类型，并实现了实时预警。
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公开(公告)号：CN112370078B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011247589.7
申请日：2020-11-10
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超声成像和贝叶斯优化的图像检测方法，涉及图像检测技术领域，在检测矿工肺机能的时候采用了先进的超声成像无损检测手段，同时，在进行超声成像肺机能分析过程中采用贝叶斯优化的KPCANet算法保证了矿工肺机能分析的准确性和可靠性，准确可靠的掌握矿工的肺机能情况有助于准确、及时地掌握矿工的身体健康状态，对于职业性尘肺病早期发现具有重要意义。针对矿工这一特殊群体进行肺部机能检测分析，实现矿工肺部健康状态的准确、实时测量分析，完成职业性尘肺病等部分职业病的前期预警及保障矿工的生命健康。(56)对比文件wenhao lai，mengran zhou.A study ofMultispectral Technology and Two-dimension Autoencoder for Coal and GangueRecognition《.IEEE》.2017,1-9.feng hu,mengran zhou.MultispectralImaging: A New Solution forIdentification of Coal and Gangue《.IEEE》.2019,169697-169704.刘亚梅 等.基于KPCANet 的工件图像特征提取研究《.蚌埠学院学报》.2016,第5卷(第5期),22-26.张银，周孟然.智能超声波物位仪在井下煤仓监控中的应用《.煤矿机械》.2007,第28卷(第2期),167-168.
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公开(公告)号：CN113435115A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110702318.4
申请日：2021-06-21
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种荧光光谱特征波长筛选方法、装置、计算机设备及可读储存介质，包括：采集多个待测样品的原始荧光光谱数据，对原始荧光光谱进行标准正态变量变换处理，得到处理后的荧光光谱，使用间隔偏最小二乘法对处理后的荧光光谱进行波段筛选，得到荧光光谱的特征波段，使用布谷鸟搜索算法对荧光光谱的特征波段进行特征波长筛选，得到荧光光谱的特征波长。该装置可以保证荧光光谱特征波长筛选的可靠性。
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