基于Sigmoid质量函数的苹果分级方法及系统

    公开(公告)号:CN118606781A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410664372.8

    申请日:2024-05-27

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了基于Sigmoid质量函数的苹果分级方法及系统,获取待检测苹果的近红外光谱数据,对所述近红外光谱数据进行预处理,并从预处理后的近红外光谱数据中筛选出特征波长;将特征波长,输入到训练后的OCNN模型中,得到第一预测值;基于第一预测值,生成第一Sigmoid质量函数;将特征波长,输入到训练后的OCELM模型中,得到第二预测值;基于第二预测值,生成第二Sigmoid质量函数;对第一Sigmoid质量函数和第二Sigmoid质量函数进行融合,得到融合结果;将融合结果应用Pignistic概率转换为概率分布,将最大概率值对应的苹果等级作为最终的预测等级输出。

    智能化水泥工厂生料立磨料层厚度的控制装置及方法

    公开(公告)号:CN111443740B

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN202010263290.4

    申请日:2020-04-07

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明提供一种智能化水泥工厂生料立磨料层厚度的控制装置及装置,所述装置包括:控制单元,用于控制喂料量,得到料层厚度Th;限幅单元,用于接收所述料层厚度Th,并限制所述喂料量的范围,得到料层厚度Thc;在线观测单元,用于在线估计料层厚度的估计值及立磨系统伪偏导数的估计值;饱和补偿单元,用于以料层厚度Th、料层厚度Thc、及系统伪偏导数的估计值为依据,得到饱和补偿值;所述控制单元的输入信息包括:料层厚度的期望值、料层厚度实际值与估计值的偏差、饱和补偿值、系统伪偏导数的估计值以及系统扰动量。所述方法通过所述装置实现。它能够在保证立磨系统稳定性的前提下,解决人工调节难以保证的最优性、实时性问题。

    基于DS证据理论融合的水果等级分类方法及系统

    公开(公告)号:CN111693488B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202010513459.7

    申请日:2020-06-08

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于DS证据理论融合的水果等级分类方法及系统,包括:获取待测水果的原始近红外光谱并进行预处理;利用遗传算法筛选出最佳的特征波长;将所述特征波长分别输入到训练好的极限学习机预测模型和基于偏最小二乘法的预测模型,分别得到待测水果的可溶性固形物含量信息;分别基于所述可溶性固形物含量信息对水果等级进行分类;基于DS证据理论对两种分类结果进行融合,得到基于可溶性固形物含量的水果等级类别。本发明使用基于DS证据理论的苹果等级分类方法,融合极限学习机与偏最小二乘法的两种预测模型。DS融合后测试集分类等级准确率为94.697%,优于单一的模型分类方法。

    一种基于残差网络的苹果分级方法及系统

    公开(公告)号:CN113610857A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110974079.8

    申请日:2021-08-24

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本公开提供了一种基于残差网络的苹果分级方法及系统,包括:获取苹果的外观图像;根据获取的外观图像以及预设的苹果分级网络模型,得到苹果的分级结果;其中,苹果分级网络模型通过训练改进后的残差网络得到;具体的,通过加入卷积注意力模块和带泄露线性整流函数实现残差网络的改进;本公开通过改进的残差网络实现了基于外观的苹果分级;使用大津法在HSI色彩通道上对苹果图像进行分割,通过加入卷积注意力模块和LeakyReLU激活函数(带泄露线性整流函数),对残差网络进行改进,将其应用于苹果分级,并与其它卷积神经网络的分级结果进行对比,证明了改进的残差网络能够更好的实现苹果分级。

    面向有数据缺失INS/UWB组合行人导航的UFIR滤波算法及系统

    公开(公告)号:CN109141412B

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN201810886557.8

    申请日:2018-08-06

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了面向有数据缺失INS/UWB组合行人导航的UFIR滤波算法及系统,包括:通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离;在此基础上,将两种系统测量得到的距离信息作差,差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量;在此基础上,对传统的UFIR滤波算法进行改进,引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用,则对不可用的距离信息进行预估,以弥补不可用的距离信息,保证滤波器对位置误差的预估;在此基础上,将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差,最终得到当前时刻最优的行人位置预估。

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