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公开(公告)号：CN109783957B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910063608.1
申请日：2019-01-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明是一种用于高温泵设计的多变量多目标并行优化方法，本发明基于多目标多学科优化基础，本高温泵主要工作在>300摄氏度度的极限工况下，将高温泵的优化流程模块化，模块一为实验设计模块，模块二为多目标并行优化算模块，模块三为最优分析和重新设计模块。本发明结合CFD计算和有限元分析，并建立高温泵的数据库，对水力性能、气蚀性能和安全可靠性三个指标进行评估，且多个设计变量，得到对高温泵三个优化指标的最优设计和最差设计，并利用最差设计的结果去约束最优设计，从而建立一种多变量多目标并行的高温泵的设计优化方法。
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公开(公告)号：CN109764882B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201811610039.X
申请日：2018-12-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应局部搜索链的多目标车辆路径规划方法，其内容涉及物流运输和智能计算两大技术领域。本发明的技术方案包含三个要点：第一，定义了解的优化潜力，并结合禁忌的思想，自适应地从解集中选择一个解作为当前局部搜索链的起点；第二，将目标的优化顺序进行随机排列，使算法按照不同的次序调用不同的局部搜索操作，从而构建基于随机序列的局部搜索链；第三，采用基于历史经验的中间结点选择机制，通过评估当前解对于下一阶段的优化目标的提升潜力，为局部搜索链自适应地选择中间结点。本发明通过将不同阶段的局部搜索成果进行传递和利用，为该问题提供了一种高效的基于自适应局部搜索链的解决方案。
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公开(公告)号：CN113779506A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111067225.5
申请日：2021-09-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习的多点频域振动响应预测方法及系统，利用第一个频率下的振动响应频域数据样本集训练多输入多输出回归分析模型，获得第一个频率的频域振动响应预测模型，根据传递函数在频域的连续性，将第一个频率的频域振动响应预测模型的权值迁移到与其最相似频率的训练模型中进行训练，得到此频率下的预测模型；依次循环此过程，得到所有频率点的模型。本发明基于数据驱动的神经网络和模型迁移技术直接对数据集训练模型，解决了矩阵病态求逆问题，可以获得更好的神经网络模型的初值，不容易陷入局部最优，加快了神经网络的收敛速度，提高了不相关多源未知载荷下的多点频域振动响应预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN109903553B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910123126.0
申请日：2019-02-19
Applicant: 华侨大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供一种多源数据挖掘的公交车上下车站点识别和检验方法，包括根据常规公交的IC刷卡及运营车辆数据，进行基于聚类和关联分析的IC刷卡乘客上车站点识别；根据常规公交、BRT和地铁的IC刷卡及运营车辆数据，进行基于常规公交、BRT、地铁组成的IC刷卡乘客出行链下车站点识别；对未识别下车站点的数据进行基于历史乘车记录的IC刷卡乘客下车站点识别；对仍未识别下车站点的数据进行基于贝叶斯后验最大似然估计的IC刷卡乘客下车站点识别；对匹配上车站点的数据进行基于配对样本t检验的IC刷卡乘客上车站点识别检验；对匹配下车站点的数据进行基于换乘行为识别的IC刷卡乘客下车站点识别检验。本发明方法适用范围广、站点识别精度高。
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公开(公告)号：CN113066085A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110453903.5
申请日：2021-04-26
Applicant: 华侨大学 , 泉州容大机械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种目标实时视频测速方法、装置、设备和介质，所述方法包括：获取摄像设备的第n帧图片，计算该图片上的物料对应的第一物料中心点，将第一物料中心点的位置和灰度值对应映射至第一构造图片；获取摄像设备的第n+1帧图片，用同样的方法计算该图片上的物料对应的第二物料中心点，将第二物料中心点的位置和灰度值对应映射至第二构造图片；在新构造图片的基础上，利用光流法找出前后两帧之间的对应关系，从而实现目标的跟踪，进而达到速度检测的目的。本发明利用重组每一帧图片的形式，克服光流法计算量大的缺点，达到实时测速的目的，从而可以将视频测速技术应用到气喷分选机领域，提高气喷分选机的工作效率，降低带出比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112528870A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011472249.4
申请日：2020-12-14
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于MIMO神经网络和迁移学习的多点振动响应预测方法，具体包括：利用预设频率点的历史数据对多点频域振动响应预测的多输入多输出神经网络模型进行训练；将所述预设频率点下的神经网络的模型参数以及网络权值迁移到相邻的目标频域的神经网络中作为网络权值的初值；利用目标频率的历史数据对多输入多输出神经网络进行微调训练，从而得到目标频率的多点频域振动响应预测模型；将该频率的训练好的神经网络的模型参数迁移到下一个相邻频率的模型，循环该过程直到建立所有频率点的神经网络模型。通过迁移学习得到的神经网络多点频域振动响应预测模型得到较好的神经网络模型的初始权重，有效减少训练时间，并得到更高的识别精度。
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公开(公告)号：CN112507606A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011223450.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于RBF网络的欠定工作模态参数识别方法、检测方法、设备和介质，方法包括：通过获取限定个传感器测点的时域响应信号，在利用其在频率的稀疏性估计混合矩阵得到模态振型的基础上，结合压缩感知算法，使用径向基函数逼近L0范数最小化恢复源信号识别出高于传感器个数的模态坐标响应，进而得到系统的固有频率和阻力比，实现欠定工作模态参数的识别，能够有效提高现有技术的识别精度，还能够有效监测线性工程系统的工作模态参数，可用于振动控制、设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。
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公开(公告)号：CN106970835B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201710165339.0
申请日：2017-03-20
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开一种固定优先级资源受限系统层次能耗优化方法，包括：计算任务Ti的系统层次最优速度；计算任务Ti执行的低速度SL且将其与比较；计算任务Ti执行的高速度；计算设备Di的设备空闲时间I(Di)；利用相对截止期限单调策略和抢占阈值策略调度任务；根据设备空闲时间I(Di)降低设备能耗。本发明利用动态功耗管理技术和动态电压调节技术，有效地降低系统层次能耗。
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公开(公告)号：CN112329855A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011224897.8
申请日：2020-11-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应字典的欠定工作模态参数识别方法，方法包括：首先获取限定个传感器测得的时域响应信号，在利用其在频率的稀疏性估计混合矩阵得到模态振型的基础上，首先将UBSS模型转换为CS模型，在CS框架下，然后使用K‑SVD字典学习方法生成具有更强稀疏表示能力的自适应字典；最后，利用正交匹配追踪算法重构源信号得到模态坐标响应，进而得到系统的固有频率和阻力比，实现欠定工作模态参数的识别，本发明方法能够有效提高传统现有技术模态参数的精度；本发明能够有效监测线性工程系统的工作模态参数，用于振动控制、设备故障诊断以及健康监测。
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公开(公告)号：CN111125540A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911100389.6
申请日：2019-11-12
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/36
Abstract: 本发明提出一种融合知识图谱表示学习和偏置矩阵分解的推荐方法，结合了知识表示学习、基于偏置矩阵分解和梯度下降的优化方法。首先，通过现有知识库构建项目推荐的知识图谱；其次，利用知识图谱表示学习将项目实体嵌入低维的向量空间，接着，利用相似度函数计算低维向量空间中项目之间的相似性，最后，将相似性潜在因子融入偏置矩阵分解模型中，以此融入项目间的隐含信息。本发明提高评分预测的准确性从而有效的提高推荐的成功率和精准度。
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