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公开(公告)号：CN109902830B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910015759.X
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于混沌理论和集成学习的采煤机截割高度预测系统，用于对采煤机截割高度进行预测，包括数据预处理模块、混沌特性计算模块、相空间重构模块、采煤机截割高度极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型建模模块以及采煤机截割高度极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型预测模块。本发明能够挖掘采煤机截割高度序列的混沌特性，并快速准确地预测采煤机截割高度。
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公开(公告)号：CN109657783B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910015761.7
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了强鲁棒的具有长短时记忆能力的采煤机记忆截割系统，用于对采煤机截割高度进行预测，包括数据预处理模块、采煤机截割高度长短时记忆网络模型(LSTM)建模模块、采煤机截割高度长短时记忆网络模型(LSTM)预测模块以及在线矫正模块。本发明能够快速准确地预测采煤机截割高度，且具有较强的环境适应能力。
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公开(公告)号：CN111123232A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911095053.5
申请日：2019-11-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种具有任务适应性的雷达个体识别系统，用于针对特定的雷达个体识别任务进行网络结构设计，并利用搜索设计得到的最优的网络结构对雷达个体辐射源进行分类识别，包括数据预处理模块、雷达个体识别网络结构搜索模块、雷达个体识别模型微调训练模块以及雷达个体识别辨识模块。本发明能够根据相应任务从预定义的操作集中搜索最适用于雷达个体识别任务的网络结构，得到具有任务适应性的高精确度、高鲁棒的雷达个体识别模型。
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公开(公告)号：CN109635880B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910016126.0
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/2431 , G06N3/006 , G01D21/02 , E21C35/00
Abstract: 本发明公开了基于强鲁棒自适应算法的采煤机故障诊断系统，用于对采煤机故障进行诊断，包括数据预处理模块、采煤机故障诊断模型建模模块、自适应寻优模块、采煤机故障诊断模块以及模型失配矫正模块。本发明对采煤机的故障进行自动诊断，采用集成学习算法建立采煤机故障诊断模型，通过为建模过程添加自适应寻优过程，避免了随机性导致的模型不精确问题，并且引入模型失配矫正策略解决复杂工况下的模型失配问题，进一步提高了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109886421A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910015762.1
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于集成学习的群智能采煤机切割模式识别系统，用以对采煤机的切割模型进行识别，包括数据预处理模块、采煤机切割模式识别极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型建模模块、群智能寻优模块以及采煤机切割未知信号识别模块。本发明能够准确识别采煤机切割模式，采用集成学习算法建立采煤机切割模式识别模型，通过为建模过程添加群智能寻优过程，避免了参数人为选择的随机性导致的模型准确度和置信度下降的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109657783A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910015761.7
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了强鲁棒的具有长短时记忆能力的采煤机记忆截割系统，用于对采煤机截割高度进行预测，包括数据预处理模块、采煤机截割高度长短时记忆网络模型(LSTM)建模模块、采煤机截割高度长短时记忆网络模型(LSTM)预测模块以及在线矫正模块。本发明能够快速准确地预测采煤机截割高度，且具有较强的环境适应能力。
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公开(公告)号：CN111123232B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201911095053.5
申请日：2019-11-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种具有任务适应性的雷达个体识别系统，用于针对特定的雷达个体识别任务进行网络结构设计，并利用搜索设计得到的最优的网络结构对雷达个体辐射源进行分类识别，包括数据预处理模块、雷达个体识别网络结构搜索模块、雷达个体识别模型微调训练模块以及雷达个体识别辨识模块。本发明能够根据相应任务从预定义的操作集中搜索最适用于雷达个体识别任务的网络结构，得到具有任务适应性的高精确度、高鲁棒的雷达个体识别模型。
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公开(公告)号：CN109886421B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910015762.1
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于集成学习的群智能采煤机切割模式识别系统，用以对采煤机的切割模型进行识别，包括数据预处理模块、采煤机切割模式识别极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型建模模块、群智能寻优模块以及采煤机切割未知信号识别模块。本发明能够准确识别采煤机切割模式，采用集成学习算法建立采煤机切割模式识别模型，通过为建模过程添加群智能寻优过程，避免了参数人为选择的随机性导致的模型准确度和置信度下降的问题。
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公开(公告)号：CN109902830A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910015759.X
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于混沌理论和集成学习的采煤机截割高度预测系统，用于对采煤机截割高度进行预测，包括数据预处理模块、混沌特性计算模块、相空间重构模块、采煤机截割高度极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型建模模块以及采煤机截割高度极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型预测模块。本发明能够挖掘采煤机截割高度序列的混沌特性，并快速准确地预测采煤机截割高度。
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