-
公开(公告)号：CN117687714A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311714851.8
申请日：2023-12-13
Applicant: 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体强化学习的矿山应急响应任务卸载方法。包含以下步骤：构建矿山应急响应任务卸载模型；考虑应急响应设备计算模型，该模型包括本地计算模型和卸载计算模型，通过计算得出设备的任务总卸载时延，得出对应的优化函数；应用深度强化学习算法，建立马尔科夫决策决策模型；最后，在基于多智能体强化学习算法的基础上，采用基于行动者‑评论家模型的确定性策略梯度算法，结合DQN使用目标网络和体验回放，对智能体进行更新。本发明引入全局负载平衡惩罚因子，使全局设备任务的响应时间最小化，使边缘服务器上的负载相对均衡。本发明分布式运行解决集中式任务调度中面临的维度爆炸、可扩展性和动态性差的问题。
-
公开(公告)号：CN114581354B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210330622.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种采用特征相似性分析和多卷积稀疏表示的矿山掘进巷道顶板变形图像融合方法。该方法首先对图像的形式化描述；其次对两不同传感器相同采样时间获取的原始图像进行图像分解，得到原始图像的背景的细节两个子图像；再次对分解得到的细节层和背景层分别时空特征相似性分析，有效区分两个细节层之间和两个背景层之间的互补与冗余特征，确定图像在下一步融合时的重要程度系数；再次实现对背景层和细节层的分别融合；之后进行图像细节层与背景层的叠加融合，实现图像重构。最后、向后滑动处理图像位置，并重复进行图像分解、融合和重构几个步骤，直至融合完所有的图像帧，实现巷道顶板变形时间维动态演化过程图像融合。
-
公开(公告)号：CN115470887A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211014081.1
申请日：2022-08-23
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于KPCA‑POA‑LSTM模型的煤矿掘进工作面瓦斯涌出量预测方法，属于煤矿掘进工作面瓦斯预测技术领域。本发明包括：利用核主成分分析对非线性煤矿掘进工作面煤矿掘进工作面瓦斯突出数据进行降维并初始化；再使用孔雀优化算法优化长短期记忆网络的节点，使其参数重新生成连续分布；构建多维状态矩阵，使用长短期记忆网络对多维状态矩阵进行特征映射并选取sigmoid为激活函数，Adam为求解器；再利用优化后长短期记忆网络对煤矿掘进工作面瓦斯数据进行预测。本发明能准确的预测出煤矿掘进工作面瓦斯涌出量，其预测方法预测速度更快、误差率更低。
-
公开(公告)号：CN103778326A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410009812.2
申请日：2014-01-09
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于预测刚体与流体耦合作用的浸入边界反馈力方法，属于计算流体力学及其流固耦合模拟技术领域。本发明包括步骤：A、调用网格划分模块，采用两套网格：流场区域，刚体区域；B、调用初值计算模块，求得流场区域的稳态流场作为流场瞬态计算的初值条件；C、调用浸入边界法模块，在时间上推进由刚体和流场组成的整个物理系统，并在浸入边界法模块中设定如下三个子模块：流场计算模块、信息交换模块和反馈力计算模块；D、调用结果输出模块，将作用在刚体上的力以及流场信息输出到文件，供后台读取显示；E、判断是否结束计算。本发明避免使用动网格技术，大量节省计算资源；克服刚体变形能为零，不易计算固体作用力密度的缺点。
-
公开(公告)号：CN117495001A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311467918.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明一种改进PSO‑BA算法的矿山事故区域应急物资调度‑路径模型构建方法，包括：建立矿山事故区域应急物资调度网络的数学模型，确定能表示救灾系统总损失最小的目标函数及其相关约束条件；利用粒子群优化算法思路，对数学模型进行改进处理，对约束条件编写一个确定0‑1变量取值的程序，并利用罚函数法，将目标函数进行转化；融合改进粒子群优化算法PSO与蝙蝠算法BA解决数学模型的整数非线性规划问题，获取目标函数最优值；利用改进PSO‑BA算法的目标函数最优值，计算出矿山事故区域应急物资的对应调度量及多级调度方案，得到矿山事故区域应急物资调度‑路径模型。本发明能提高矿山事故区域应急物资调度的效率和准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115470888B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202211015238.2
申请日：2022-08-23
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及多目标优化的1DCNN‑GRU‑LSTM神经网络隧道掌子面瓦斯浓度预测方法，属于穿煤隧道工程瓦斯浓度预测领域。本发明包括以下步骤：获取瓦斯浓度数据集；对获取的瓦斯浓度数据集进行缺失值填补；对数据进行数据集划分和归一化处理；根据所选时间窗口长度，将数据集切片化处理；引入卷积神经网络处理具有时序性的历史瓦斯浓度序列数据，并设置参数；引入门控循环单元神经网络和长短期记忆神经网络处理具有时序性的历史瓦斯浓度序列数据；通过多目标方式更加有效的对模型进行优化求解。本发明通过统计学习和机器学习方法对瓦斯浓度序列数据建立预测模型，使得瓦斯浓度的预测精度得到提高。
-
公开(公告)号：CN118779562B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410731002.1
申请日：2024-06-06
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种交通事故三支致因规则的快速提取方法及系统，包括如下步骤：采用增量式构建算法构建对象导出的三支概念格；基于对象导出的三支概念格提取三支决策关联规则；交通事故三支致因规则的快速提取。将本发明方法应用于交通事故致因规则挖掘中，从而得到具有代表性的交通事故致因三支规则，经过分析发现，三支决策关联规则相比二支决策关联规则语义更为丰富，表达更为精细，且能够表达出二支决策规则无法表达的知识，能够挖掘出更加丰富全面的交通事故机理。
-
公开(公告)号：CN119600652A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411683134.8
申请日：2024-11-22
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于R2Fusion的多模态隧道施工人体位姿检测与估计模型构建方法，属隧道安全监控领域。包括：进行RGB图像、深度图像和红外图像数据采集，通过对齐处理结合自适应权重网络实现多模态图像融合；通过HRNet检测人体关节点，WPNet捕捉人体非刚性形变，生成相应的特征图；通过融合AGCA和DLCA构建R2Fusion模型，对关键点进行描述，实现人体位姿的检测；采集IMU惯性测量数据，融合IMU得到的数据与视觉数据，通过构建关键点最小代价函数并求得旋转矩阵与平移矩阵，进一步进行姿态估计与校正，并保证实时监控与反馈。本发明提升对隧道复杂环境下人体的定位精度，使隧道安全巡检更加安全可靠。
-
公开(公告)号：CN103853884A
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201410061188.0
申请日：2014-02-24
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种水轮机活动导叶振动特性预测方法，属于水力机械及其系统耦合模拟技术领域。利用设计工况流量作为流体计算的进口边界条件，求得导叶初始设计构型下的稳态流场作为流场初值条件；在一个时间步内交替调用结构计算模块和流体计算模块，满足收敛条件后，流体和结构计算整体同步向前推进；通过界面信息交换模块传递流固边界信息；输出时间历程上的结构振动位移。本发明实现导叶与流场的耦合计算，该方法准确性较以往单纯的结构动力学方法和单向耦合方法有了显著的提高，而且能够观察整个导叶振动发展过程，有利于更好地指导结构设计，使流固耦合从理论研究走上实际工程应用。
-
公开(公告)号：CN103409210A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310350732.9
申请日：2013-08-13
Applicant: 昆明理工大学
Inventor： 李金海
IPC: C10M169/04
Abstract: 本发明涉及一种软性沉降磁流变液，属于智能材料技术领域。该软性沉降磁流变液，主要成分为羰基还原铁粉、二甲基硅油、有机粘土触变剂、气相二氧化硅和极性助剂，其中羰基还原铁粉与二甲基硅油的体积比为（10～45）：（55～90），有机粘土触变剂为羰基还原铁粉质量的0.1～5%，气相二氧化硅为羰基还原铁粉质量的0.1～5%，极性助剂为羰基还原铁粉质量的0.02～3.5%。该软性沉降磁流变液长期放置后，其沉降过程为软性沉降，沉降物可在微小的外力扰动下重新均匀分散，即可重复使用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.022 seconds)
