公开(公告)号：CN112116800A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202011007478.9

申请日：2020-09-23

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  山东新一代标准化研究院有限公司

Inventor： 杨杨 ,  李士波 ,  李刚 ,  刘燕燕 ,  张镇 ,  邵丽丽 ,  李帆

IPC: G08C17/02

Abstract: 本发明涉及一种分体式工业现场设备检修调试辅助装置，包括：数据发射设备和数据接收设备，所述数据发射设备设置于测试区域，数据接收设备设置于调试区域；所述数据发射设备用于采集测试区域的工业现场总线信号；所述数据接收设备用于接收并显示所述工业现场总线信号，所述数据发射设备和数据接收设备无线通讯。本发明利用无线信号收发设备，将不在同一个工作区域的两个工作内容，集成在一个工作区域完成，降低了检修调试工作的繁琐程度，提高了工作效率。

公开(公告)号：CN114154422A

公开(公告)日：2022-03-08

申请号：CN202111492645.8

申请日：2021-12-08

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 尹旭 ,  张镇 ,  杨扬 ,  朱本行 ,  肖国凯 ,  李帆

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提出的一种基于多目标优化的极限学习机能源消耗预测方法，包括如下步骤：S1、数据采集；S2、数据预处理；S3、选取训练数据集和测试数据集；S4、设置模型初始参数；S5、训练基于目标优化的极限学习机算法，包括ELM网络参数优化和ELM网络结构学习，利用训练样本，对基于多目标优化的极限学习机算法进行模型训练；S6、预测能耗数据；S7、结果分析。本发明利用MOEA/D多目标优化算法同时优化ELM的网络参数和连接结构，找到ELM的最佳网络参数和稀疏连接结构，以去除完全连接ELM网络结构中的冗余连接。