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公开(公告)号：CN116205440A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211736254.0
申请日：2022-12-31
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/067
摘要： 本发明公开了电动汽车代充平台的人员调度方法，包括，步骤1：建立弧‑流模型，以服务所有订单的总成本最低为目标建立如下目标函数，并设置约束条件；步骤2：运用DW分解，将步骤1中的模型改写成集合覆盖模型；步骤3：将步骤2中的模型进行线性松弛，将θr松弛成连续变量；将线性松弛后的模型叫作受限线性主问题RLMP；步骤4：设置RMLP中的对偶变量；步骤5：确定检验数的计算表达式；步骤6：设计基于贪婪的构造式启发式算法，以生成初始解。本发明针对新颖的电动汽车代充平台的人员调度场景建立了一个混合整数规划模型。还针对此问题设计了基于贪婪思想的构造式算法，再将分支定价算法与此构造式启发式算法相结合。
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公开(公告)号：CN115786960A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211510781.X
申请日：2022-11-29
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： C25B11/073 , C25B11/04 , C25B3/26
摘要： 本发明公开了一种通过还原性气氛优化界面的二氧化碳电催化材料及其制备方法和应用，所述电催化材料制备方法如下：在水热法合成氧化亚铜的过程中调控通入还原性气氛（CO、H2、NH3气体的一种或多种）的流速，得到优化界面的铜基电催化材料。本发明提供的还原性气氛优化界面的铜基电催化剂在电催化转化CO2为C2H4的选择性上表现出优异的性能，能够抑制CO2RR的C1途径和HER，并有利于C2+产物的生产，同时提高C2H4了的选择性和法拉第效率。
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公开(公告)号：CN115373353A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210964618.4
申请日：2022-08-12
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G05B19/418 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的改进数字孪生车间调度方法，包括以下步骤：1)根据物理车间的组成拆解为多个子系统，将每个子系统抽象为智能体/智能体群，并建立参数化模型；2)搭建虚拟车间的数字孪生模型，实现从参数化模型到数字孪生模型的一一映射；3)训练强化学习策略模型；4)将训练完成的强化学习策略模型嵌入到数字孪生车间模型的底层调度算法中，构建仿真结果的实时可视化，最终打包成独立的车间调度系统。本发明基于强化学习算法，实现了数字孪生车间调度系统对车间的高效调度的同时有效地节约了设备运行的成本，实时的可视化界面方便车间管理者可以清楚查看车间的实时运行状况，起到良好的车间管理决策支持作用。
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公开(公告)号：CN111985437A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010891443.X
申请日：2020-08-30
申请人： 浙江工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多目标时间序列人脸状态识别方法，包括以下步骤：1、图像的采集，利用工厂工位前的前置摄像头对人员进行人脸视频拍摄，获得包含人脸的视频图像；2、图像模糊与直方图均值化预处理；3、目标图像双线性插值法修改图像尺寸；4、人脸检测算法的构建与训练；5、时间序列人脸图像数据集的标定；6、时间序列人脸图像的光流变化图数据集建立；7、时间序列面部状态识别模型的构建与训练。本发明的方法能够基于深度学习构建企业现场的状态识别，设计实时状态检测算法，提升检测效率降低检测成本，通过使用计算机视觉技术准确的判断出人脸状态，能够有效的检测员工工作时状，合理且动态的规划员工工作，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN111860393A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010736090.6
申请日：2020-07-28
申请人： 浙江工业大学
摘要： 本申请公开了一种安防系统上的人脸检测识别方法，属于图像识别中的人脸识别领域，该方法主要包括以下步骤：1、图像采集；2、人脸检测；3、人脸特征提取；4、人脸特征对比，输出检测结果。本发明基于MTCNN和改进后的Resnet的网络结构来分别实现人脸检测和识别，加入注意力机制、Group Normalization以及Swish激活函数等方法，从而构建出一种能够快速识别复杂场景下的人脸检测和识别系统，通过本算法先提取出图片中的人脸特征，检测出人脸区域，然后根据人脸区域的特征计算和数据库中的人脸数据特征进行对比，从而识别出相应人脸的身份信息。
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公开(公告)号：CN111027193A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911215167.9
申请日：2019-12-02
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于回归模型的短期水位预测方法，它对水位观测点的历史水位数据以及水位观测点地区的历史雨量数据进行搜集和分析处理，并对历史水位数据和历史雨量数据分别进行标准化处理，然后设置历史水位数据和历史雨量数据的提取时间段和时间间隔，将该提取时间段内的已经进行过标准化处理后的各个关联雨量观测点的历史雨量数据和历史水位数据导入到训练模型当中，通过贝叶斯岭回归模型对历史雨量数据和历史水位数据进行训练和模拟，最后获得水位观测点的未来某时间段内的水位预测结果。本发明的方法考虑到了雨量、降水时间段、原有水位等不同因素对未来对水位变化的影响，能够更加准确对未来短时间内的水位进行预测。
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公开(公告)号：CN103525853B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201310456814.1
申请日：2013-09-29
申请人： 浙江工业大学
摘要： 本发明提供了CBF1基因在提高绿色木霉（Trichoderma viride）的高温耐受性的应用，并提供一种高温耐受性好的转CBF1基因绿色木霉工程菌的构建方法。本发明中克隆了植物的转录因子CBF1基因，构建了该基因的真菌表达双元载体，利用农杆菌介导的方法转入到绿色木霉（T.viride）中，获得的转CBF1基因的绿色木霉菌株的抗高温胁迫能力有了提高。本发明对提高木霉的适应环境的能力，进而提高生物防治能力，扩大木霉在农田中的使用，有着重要的应用前景。
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公开(公告)号：CN102609805B
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201210012320.X
申请日：2012-01-16
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于改进遗传算法的解决复杂生产环境下作业车间调度控制方法，包括以下步骤：1)设定模糊化参数的作业车间调度模型，以最大化所有产品满意度和最大化最小满意度为目标函数；2)采用改进的遗传算法求解所述目标函数，(2.1)采用基于工序的编码；(2.2)多次运行G&T算法产生一个初始种群；(2.3)采用目标函数作为适应度函数对个体进行评价；(2.4)选择和交叉操作；(2.5)采用反转变异；(2.6)当每个组的个体均收敛到某一个度时，将各组种群合并继续进化直到收敛；(2.7)以预先设定的最大进化代数Nmax作为停止条件，将目前为止最好的解作为最优解，得到解决复杂生产环境下作业车间调度方案。本发明精确性良好、可靠性较好、实用性强。
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公开(公告)号：CN102393634B
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201110383517.X
申请日：2011-11-28
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G05B13/02
摘要： 一种基于PSO-GA混合优化算法的单目标多生产线调度控制方法，包括以下步骤：步骤1：输入不同工件可选生产线、首批加工时的相应准备时间、不同工件在可选生产线的换模时间、不同工件在可选生产线上的加工时间、单一目标函数和加工分批策略；步骤2：采用随机编码初始化运行参数；步骤3：初始化种群；步骤4：将P(t)分割成粒子规模相等的两个A、B子种群；步骤5：设定迭代次数；步骤6：对A种群的粒子群P1(t)进行基于SA局部改进的PSO操作；步骤7：对B种群的粒子群P2(t)进行基于SA局部改进的GA操作；步骤8：A、B种群进行信息共享；步骤9：判断终止条件是否满足，若是，输出最优个体。本发明实现调度优化。
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