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公开(公告)号：CN116577988B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202310546787.0
申请日：2023-05-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种高阶网络的牵制控制方法，涉及高阶网络同步技术领域。本发明考虑用单纯复形来表示高阶网络。牵制控制高阶网络的最终目的是使高阶网络完全同步于期望状态。基于D‑维单纯复形的动力学方程以及牵制控制高阶网络的目的，本发明设计了牵制控制器。选择被控节点，将牵制控制器应用到被控节点上，对高阶网络进行牵制控制。相比于对网络中全部节点进行控制的方法，牵制控制成本更低，更具有可行性以及实际应用价值。以上技术可应用于互联网、社会网络、电力系统等诸多领域，为解决实际生活中的许多问题提供了新思路。该发明不仅对高阶网络同步领域的研究有重要的价值，对实际的生产生活也很有意义。
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公开(公告)号：CN116719233A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310611397.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种带有通信时延的分布式加权平均跟踪控制方法，涉及信息技术领域。本发明首先通过构造多智能体网络拓扑图，给定系统的状态方程和加权平均信号，然后根据动力学方程和控制目标设计分布式控制律，最后分析该算法的收敛性。该方法可以仅利用智能体邻居过去的状态信息使得所有智能体的状态跟踪上多个时变信号的加权平均值。跟踪加权信号的平均值往往更符合实际的需要。当所有信号的权重都相同时，分布式加权平均跟踪降级为分布式平均跟踪，因而本发明的技术比一般的分布式平均跟踪方法更具一般性，可应用于智能电网、传感器融合等诸多领域。此发明不仅具有深刻的理论价值，而且还具有丰富的实际意义。
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公开(公告)号：CN112097774B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010972064.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供基于自适应卡尔曼滤波与平均跟踪的分布式地图融合方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造多智能体系统的网络拓扑结构图，并确定其邻接矩阵；再根据智能体所使用的运动传感器和测量传感器分别建立各智能体的状态方程及观测方程；根据各智能体的状态方程及观测方程设计自适应卡尔曼滤波算法，获取各智能体的局部地图信息，并将其转换成信息向量和信息矩阵的形式，再利用平均跟踪算法设计实现分布式地图融合方法；设定多个智能体的初始值信息与路标点信息，以及过程噪声和观测噪声的统计量初值，运行分布式地图融合算法，并根据运行结果不断修正分布式地图融合算法，直至算法收敛，最终得到智能体探测区域的全局地图。
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公开(公告)号：CN112465718B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011354369.4
申请日：2020-11-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的两阶段图像修复方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明通过构建了两阶段的生成对抗网络模型，通过先边缘再整体的修复方法，实现对大面积破损图像的准确修复，利用生成对抗网络，将问题简化为端到端的模型训练，通过加入Ghost模块代替传统卷积层，同时间歇性插入SE模块，使得网络在性能得到提升的同时，网络参数和计算量有了明显下降，同时在训练中使用混合精度训练，提高了网络的收敛速度，提升了网络性能。
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公开(公告)号：CN110781352B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910976273.2
申请日：2019-10-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/901 , H04L41/12
Abstract: 本发明提供一种最低成本优化拓扑结构实现网络结构可控性的方法，涉及控制与信息技术领域。本发明给定一个结构不可控的有向网络，在获得所有最优边添加配置方案的基础上，提供一种简单、实用的方法计算边的成本，从而计算出每种配置方案的网络成本，通过比较所有方案中的网络成本，然后选出成本最低的一种配置方案，这样就可以通过最低成本优化拓扑结构实现网络的结构可控性。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN113361051A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110613259.3
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本申请提出了一种基于可控性与重要度的路网控制方法，属于交通控制技术领域，包括：从整个城市整体路网中选取任意一个局部路网，针对所述局部网络建立加权有向网络模型；分别利用边重要度排序算法和节点重要度排序算法对所述加权有向网络模型中的边和节点进行各自排序；根据排序结果构造关键路网以及标准路网；得到节点与边状态同时状态可控的条件；针对所述关键路网中各路段和路口监测并反馈回来的车流量状态信息，实施关键路网的车流量输入管控；将整个城市各局部路网的所有路段和路口监测并反馈回来的车流量状态信息进行汇总，实施整个城市的车流量输入管控。本申请降低了控制路网的开销成本，使数据处理量骤然降低，减小了数据处理难度，加快了控制响应速度。
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公开(公告)号：CN111400558A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010157305.9
申请日：2020-03-09
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/901 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于复杂网络严格目标可控的最少驱动节点辨识方法，涉及复杂网络可控性技术领域，本发明提供一种全新的辨识复杂网络严格目标控制所需最少驱动节点的方法。该方法利用控制论中的PBH秩判据和Kalman秩判据，分别估算出复杂网络严格目标可控时的驱动节点数目的上界和下界，并给出第一种方法驱动节点位置的辨识方法，在此基础上提供一种上界驱动节点数量和位置的快速辨识方法，这种基于严格目标可控的最少驱动节点辨识方法，适用范围更广，不仅能应用于生物网络的调控、交通网络的流量控制、社会网络的信息传播、智能电网的安全防护以及车联网的优化调度等领域，还能进一步推动机器学习与人工智能领域的发展，具有重要的经济和社会价值。
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公开(公告)号：CN111385305A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010190078.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于平均一致性的分布式图片加/解密方法，涉及控制和信息技术领域。本发明利用算法平均一致性的特性，使得每个智能体逼近初始状态的平均的值。当一幅经过加密的图片在网上出现的时候，将这幅图片出现所在的电脑称之为一个智能体，而这幅图片在网上流传所经过的智能体会构成一个具有特定结构的网络。假定这些智能体满足一定的拓扑结构，在分布式平均一致性算法的作用下，这些照片所流经的智能体的状态值会不断的更新，更新的状态值为这个智能体和它的邻居的平均值，经过一段时间以后，加密的照片在每个智能体上的状态值变为在初始时刻的平均值。此平均值对应图片的真实值，从而使图片变得清晰，达到了对图片进行解密的目的。
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公开(公告)号：CN111190438A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010013204.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于分布式优化的无人机群协同定位气体泄漏源方法，涉及控制和信息技术领域。首先构造无人机群的网络结构拓扑图，使多无人机在给定被检测区域形成具有均匀密度的质心Voronoi分布；测量拓扑图中各节点所在位置的气体浓度、风向和风速；通过流体模拟得到各节点定位的气体泄露源位置点；调用分布式优化算法得到气体泄漏源位置的最优估计点；判断各无人机之间的距离是否小于给定的阈值，若是，得到各节点对气体泄露源的最优估计值，实现分布式气体泄漏源的定位；否则控制各节点无人机向气体泄漏源最优估计点飞去，重新进行气体泄露源的估计。
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