公开(公告)号：CN112066530A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010839430.8

申请日：2020-10-27

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 彭昱 ,  张昱路 ,  陈沥洋 ,  雷煜 ,  郑琛 ,  童姜毅 ,  周德锋 ,  宋爽 ,  李燕君

IPC: F24F11/79 ,  F24F11/56 ,  F24F120/10

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的空调智能导风系统及其动态导风方法；现有技术中缺乏根据空间中人员位置以及空间中温度分布情况动态调节出风方向的空调设备。本发明包括图像传感器、风向调节模块和红外遥控模块。风向调节模块安装在空调的出风口。图像传感器安装在空调的侧部，采集空调送风范围内的图像数据。红外遥控模块连接到控制器，用于在控制器发出的指令控制下，控制空调的风速和出风温度。本发明根据空间中人员的分布位置以及空间的温度分布情况动态调节，能够实现空调冷风的高效利用，从而在保障人体舒适前提下的降低耗电量，并减小空调压缩机的损耗，有巨大的节能减排效益。

公开(公告)号：CN111523376A

公开(公告)日：2020-08-11

申请号：CN202010156313.1

申请日：2020-03-09

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张昱路 ,  卢瑾 ,  任宏亮 ,  邹长铃 ,  乐孜纯

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于无监督学习的自干涉型微环谐振腔传感分类识别方法，包括以下步骤：(1)初始测试数据采集；(2)对测试数据用主成分分析法PCA降维；(3)聚类算法分类，利用机器学习中的聚类算法，即对PCA降维后的归一化测试数据进行识别分类。本发明提供一种分类精度较高的基于无监督学习的自干涉型微环谐振腔传感分类识别方法。

公开(公告)号：CN111523376B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202010156313.1

申请日：2020-03-09

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张昱路 ,  卢瑾 ,  任宏亮 ,  邹长铃 ,  乐孜纯

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/243 ,  G06N3/088

Abstract: 一种基于无监督学习的自干涉型微环谐振腔传感分类识别方法，包括以下步骤：(1)初始测试数据采集；(2)对测试数据用主成分分析法PCA降维；(3)聚类算法分类，利用机器学习中的聚类算法，即对PCA降维后的归一化测试数据进行识别分类。本发明提供一种分类精度较高的基于无监督学习的自干涉型微环谐振腔传感分类识别方法。