公开(公告)号：CN117494886A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311453895.X

申请日：2023-11-03

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李福生 ,  杨婉琪 ,  鲁欣 ,  吕树彬

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明及生产管理技术领域，且公开了一种基于遗传算法的生产排程方法，通过将停工时间(例如工厂日历，即工作日以及休息日的时间安排；机器维护停工时间)考虑在算法内，数据管理模块中订单、加工工艺、加工资源、库存等)情况，并结合相关的参数配置，运用遗传算法，对车间的生产任务自动排程，为车间计划人员每天的作业计划决策提供科学依据，充分考虑机器停工对排程实施过程的影响，使排程结果更贴近现实生产时间点，解决了现有算法只能解决小规模的排程问题，且收敛到最优解较慢，距离实际应用还有较大的问题。

公开(公告)号：CN117393072A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311317822.8

申请日：2023-10-11

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李福生 ,  王洋 ,  吕树彬

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/30 ,  G06F18/211 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/08 ,  G01N23/223 ,  G01N23/2202

Abstract: 本发明公开了一种基于CARS‑PCA‑BLS的XRF重金属元素定量分析方法。首先，从土壤样品中获取对应的X射线荧光光谱数据；然后，针对土壤中的重金属元素，利用CARS方法对X射线荧光光谱数据进行特征选择，获取相关性高的可靠数据，剔除冗余信息；接着，将筛选的最优特征输入到BLS宽度神经网络进行训练，应用PCA方法计算宽度学习系统的节点主成分信息，提取具有最大方差的节点主成分特征；最后，使用经过PCA优化的BLS对XRF重金属元素含量进行定量预测。本发明简单易操作，具有较高的预测准确率，且结果直观易懂，不仅能高效和准确的对待测土壤的重金属元素含量进行定量预测，而且还具有较高的可解释性和推理性。

公开(公告)号：CN115618724A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211226319.7

申请日：2022-10-09

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李福生 ,  吕树彬 ,  杨婉琪 ,  鲁欣 ,  赵彦春

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/18 ,  G06F18/214 ,  G06F111/06 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明属于火电机组热工过程非线性系统辨识技术领域，公开了一种热工非线性系统辨识方法、系统、介质、设备及终端，获得用于模型热工非线性系统辨识的样本集，将样本集划分为训练集和测试集两部分；将训练集样本作为模型训练的输入样本，通过模糊宽度学习系统进行训练和推理；通过节点适应度粒子群算法对模糊宽度学习系统的模糊规则Nr、模糊子系统Nf和增强节点Ne三个参数进行搜索；根据测试集样本，利用经过优化搜索的最优模糊宽度学习系统结构进行预测。本发明的计算过程简单高效，能够同时用于神经网络逼近和模糊推理，具有快速确定最优模型结构的优点，有效提升模型非线性系统辨识能力，在非线性系统辨识任务中具有较强的应用价值。

公开(公告)号：CN117473392A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311521764.0

申请日：2023-11-15

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李福生 ,  吕树彬 ,  杨婉琪 ,  赵彦春 ,  唐荣江

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/24 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明属于模糊系统分类技术领域，公开了一种基于深度聚类和动态路由的TSK模糊系统分类方法及系统，基于稀疏自编码器和Kmeans的深度聚类算法，确定TSK模糊系统的前件参数；基于动态路由算法进行后件参数微调；利用岭回归算法修正TSK模糊系统的权重，对最终的参数进行更新。本发明提出的DDTSK模糊分类器可以有效捕捉输入数据的特征表示，同时建立输入空间和输出空间的关联，还可以通过正则化参数更新方法来以进一步提升发明的分类性能。本发明的方法结构清晰，易于理解和部署，计算简便，可以有效解决分类模型的性能不足和效率低的问题。

公开(公告)号：CN117497032A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311453893.0

申请日：2023-11-03

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李福生 ,  鲁欣 ,  吕树彬 ,  杨婉琪

IPC: G11C29/00

Abstract: 本发明涉及半导体技术领域，且公开了一种基于FPGA的内存修复系统，包括内部存储器，内部存储器用于存储数据，内部存储器包括静态区域、动态区域和存储控制端，缺陷管理控制器，与所述内部存储器连接。该一种基于FPGA的内存修复系统，本发明通过设置缺陷管理控制器，缺陷管理控制器包括可编程逻辑控制端和处理系统控制端，从而实现了可对需要修复的内存进行测试，测试数据确定出现错误的所述目标内存颗粒，修复指令发送给所述可编程逻辑控制端，从而进行精准的修复工作，本发明提高了对内侧修复的效率以及准确率。

公开(公告)号：CN115879039A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211396783.0

申请日：2022-11-04

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李福生 ,  樊佳婧 ,  杨婉琪 ,  吕树彬 ,  赵彦春

IPC: G06F18/2411 ,  G01N23/223 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明属于X射线荧光仪(XRF)元素定量分析领域，公开了一种支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)结合引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm，GSA)的元素含量定量分析方法，包括：确定待测元素，利用光谱仪获取待测样本的XRF光谱数据；基于所述光谱数据确定待测元素的峰值信息；构建GSA‑SVR模型并利用数据集对构建GSA‑SVR模型进行训练，利用训练好的GSA‑SVR模型基于所述待测元素的峰值信息预测待测元素的含量。通过对数据集进行归一化处理后，将数据进行训练集、测试集划分，利用训练集数据构建SVR预测模型，再通过测试集预测模型性能，基于GSA优化后得到的训练样本数据构建的GSA‑SVR模型，通过该模型来实现元素的定量分析。基于GSA‑SVR的元素含量定量分析可以广泛应用于元素的XRF定量分析领域。