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公开(公告)号：CN117541125B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311795381.2
申请日：2023-12-25
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/0639 , G01N33/02 , G01N27/416 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06F18/25 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及食品品质大数据智能检测的自动化装备技术领域，公开了一种食品品质智能检测方法及其装置，包括多个检测单元和远程监控端，检测单元包括样品室、气流管、气室、多传感器阵列、检测节点，样品室的食品挥发的气味通过气流管吸入到气室内，与检测节点的多个传感器阵列反应后产生信号，通过检测节点和远程监控端之间通信传输给远程监控端，远程监控端的食品品质智能化检测子系统对多个检测单元的多个气室内的食品气味进行处理，识别出被检测食品质量等级。与现有技术相比，本发明通过评估样品空间中特定挥发性代谢物的存在和含量，实现具有不同香气特征的食品基质的区分和分类，自动化、无损、成本低且效益高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117541125A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311795381.2
申请日：2023-12-25
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/0639 , G01N33/02 , G01N27/416 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06F18/25 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及食品品质大数据智能检测的自动化装备技术领域，公开了一种食品品质智能检测方法及其装置，包括多个检测单元和远程监控端，检测单元包括样品室、气流管、气室、多传感器阵列、检测节点，样品室的食品挥发的气味通过气流管吸入到气室内，与检测节点的多个传感器阵列反应后产生信号，通过检测节点和远程监控端之间通信传输给远程监控端，远程监控端的食品品质智能化检测子系统对多个检测单元的多个气室内的食品气味进行处理，识别出被检测食品质量等级。与现有技术相比，本发明通过评估样品空间中特定挥发性代谢物的存在和含量，实现具有不同香气特征的食品基质的区分和分类，自动化、无损、成本低且效益高。
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公开(公告)号：CN117289600B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311114864.1
申请日：2023-08-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及马尔科夫跳变系统技术领域，公开了一种转移概率部分未知的模糊半马尔科夫跳变系统的非周期采样控制方法，考虑转移概率是部分未知的，通过IF‑THEN规则建立连续时间半马尔科夫跳变系统的模糊模型；设计非周期采样法对系统的状态进行采样；设计状态反馈控制器；选取李亚普诺夫泛函，定义FSMJSs的弱无穷小算子，根据随机稳定性概念及线性矩阵不等式LMIs，求出使系统随机稳定的条件；求满足系统随机稳定性条件的状态反馈控制器增益；利用改进的基于LMIs的优化条件，估计吸引域的范围。与现有技术相比，本发明解决了系统状态转移概率矩阵部分未知的实际问题，大大降低控制器参数的保守性。
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公开(公告)号：CN117289600A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311114864.1
申请日：2023-08-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及马尔科夫跳变系统技术领域，公开了一种转移概率部分未知的模糊半马尔科夫跳变系统的非周期采样控制方法，考虑转移概率是部分未知的，通过IF‑THEN规则建立连续时间半马尔科夫跳变系统的模糊模型；设计非周期采样法对系统的状态进行采样；设计状态反馈控制器；选取李亚普诺夫泛函，定义FSMJSs的弱无穷小算子，根据随机稳定性概念及线性矩阵不等式LMIs，求出使系统随机稳定的条件；求满足系统随机稳定性条件的状态反馈控制器增益；利用改进的基于LMIs的优化条件，估计吸引域的范围。与现有技术相比，本发明解决了系统状态转移概率矩阵部分未知的实际问题，大大降低控制器参数的保守性。
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公开(公告)号：CN116524466A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310408148.8
申请日：2023-04-17
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5模型的识别交通信号灯的方法，利用K‑means聚类算法对目标物体的目标框的参数进行确定，并在head目标检测头中加入注意力机制和改变上采样方式以提高检测的精度。包括：在公开道路拍摄路口的交通信号灯的图像数据，将部分图片模糊处理得到针对雨天雾天等视野不清晰的情况下的数据集并对数据集的图片进行数据标注，标注格式为xml格式，并将文件转化为YOLO可以识别的txt文件，选择自制数据集的80%作为训练集。将改进后的YOLOv5模型进行训练，并将测试集放到改进的网络中进行检测，能够显著取得良好效果。随着自动驾驶的逐步研究，交通信号灯的识别是行驶安全的一大重要隐患。通过使用改进YOLOv5模型的识别交通信号灯的方法，能够较原网络拥有更高的精度和抗干扰能力，能够减少错误识别其他物体为交通信号灯的概率，减少了交通事故的发生，让驾驶拥有更高的安全保障。
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公开(公告)号：CN118963129A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411031882.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及非线性系统控制技术领域，具体涉及一种基于观测器的非线性广义Markov跳变系统有限时间容错控制方法，包括：步骤1：建立非线性广义马尔可夫跳变系统模型，给出非线性部分满足的条件；步骤2：设计下三角矩阵观测器，能够同时估计系统的状态、执行器故障和传感器故障；步骤3：在步骤2的基础上设计有限时间容错控制器，并选择Lyapunov函数，根据线性矩阵不等式LMI，求出误差系统和闭环系统#imgabs0#有限时间有界的条件；步骤4：由有限时间有界条件求解有限时间容错控制器增益，进而控制非线性广义马尔科夫跳变系统。与现有技术相比，本发明能够同时估计出系统的状态、执行器故障和传感器故障，确保有限时间内系统的暂态性能。
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