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公开(公告)号：CN117610626B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202311624785.5
申请日：2023-11-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06F15/78
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA实现卷积神经网络的软硬件协同加速方法，该方法包括：选取卷积神经网络和数据集，并对卷积神经网络进行训练和量化；将量化模型根据所将权重和参数保存为二进制的机器语言文件。根据保存的数据生成硬件电路，使用卷积并行优化、矩阵划分、循环展开和访存流水化实现软硬件加速协同；对实现软硬件协同优化的数据重新生成硬件IP，根据硬件IP完成硬件设置、约束与布线。本发明采用的软硬件协同优化策略实现了算子级优化，能高效地使用已设计好的卷积模块；采用一整套神经网络量化与模型压缩方案，保证模型的实际部署效果且本发明具有多FPGA平台通用性。
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公开(公告)号：CN119849561A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510337331.2
申请日：2025-03-21
Applicant: 浙江大学 , 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出一种基于贝叶斯优化的神经网络轻量化及FPGA高效部署方法。先选边缘应用数据集与基准模型，采用L1正则化稀疏参数，剪枝后重新恢复模型性能。接着明确卷积层和全连接层量化范围与位宽，用贝叶斯优化找最优量化方案。借助hls4ml库将轻量化模型转为HLS工程，实现快速模型到硬件设计转换。针对不同FPGA型号，计算重用因子配置，控制HLS工程资源使用率在70％‑95％，并优化关键算子硬件逻辑。最后构建全流程自动化部署方案，涵盖轻量化、模型转换和综合实施阶段。该方法能将全精度CNN基准模型转化为满足边缘端低延时、低功耗需求的轻量化模型，实现目标硬件高效部署。
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公开(公告)号：CN119171496B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411658055.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明属于电力领域，公开了一种面向供需平衡的储能分布式运行优化方法，包括：步骤1，定义电网内的有功功率平衡关系；步骤2，在线估计负荷有功功率；步骤3，计算每个电池储能系统实际存储和提取的功率；步骤4，考虑相关功率约束，构造分布式电池储能系统的优化问题模型；步骤5，求解步骤4的优化问题，设计分布式电池储能系统协调运行优化算法。本发明提出了一种分布式的方法来控制电池储能系统在可再生发电量大于需求时以充电模式运行，在可再生发电量不足需求时以放电模式运行，进而整体提高了可再生能源发电的利用效率。
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公开(公告)号：CN119090887B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411585865.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于工业点云异常检测技术领域，公开了一种点云异常检测方法、装置及介质，包括计算每个点的异常得分图；通过最远距离采样算法分组点云，并进行初步特征提取；通过局部异常感知网络和全局异常感知网络，提取局部异常特征和全局异常特征，将文本特征向量、点云嵌入和异常图嵌入连接后输入到多模态大语言模型主干网络，使其具备检测和解释异常特性的能力。本发明通过融合多模态大语言模型的基本多模态理解能力、领域泛化能力以及点云数据的异常检测技术，显著提高了异常检测的准确性和鲁棒性。该方法通过局部和全局异常感知网络的协同工作，实现了对点云数据中异常区域的精确识别和详细描述。
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公开(公告)号：CN119090887A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411585865.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于工业点云异常检测技术领域，公开了一种点云异常检测方法、装置及介质，包括计算每个点的异常得分图；通过最远距离采样算法分组点云，并进行初步特征提取；通过局部异常感知网络和全局异常感知网络，提取局部异常特征和全局异常特征，将文本特征向量、点云嵌入和异常图嵌入连接后输入到多模态大语言模型主干网络，使其具备检测和解释异常特性的能力。本发明通过融合多模态大语言模型的基本多模态理解能力、领域泛化能力以及点云数据的异常检测技术，显著提高了异常检测的准确性和鲁棒性。该方法通过局部和全局异常感知网络的协同工作，实现了对点云数据中异常区域的精确识别和详细描述。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118779731A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410685481.8
申请日：2024-05-30
Applicant: 浙江大学 , 运达能源科技集团股份有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/21 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于风机故障检测领域，公开了一种用于多元时间序列数据的异常检测方法，包括如下步骤：步骤1，时序数据分割模块将整个时间序列数据分割成等长的时间片段；步骤2，互相关编码单元挖掘时间片段和变量之间的相互关联信息；步骤3，对抗自编码模块训练出生成器和鉴别器用于异常检测；步骤4，异常判定模块根据得到的生成器和鉴别器计算得出片段生成器误差以及片段鉴别器误差作为异常判断的依据，并计算出两类片段误差的异常值判定边界，从而判定各时间段是否存在异常情况。本发明可以挖掘到多元时间序列数据中的时间依赖和相互关联。本发明结合了分割技术和互相关编码单元，能够提高异常检测算法的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN118409334B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410869472.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时分复用技术的激光锁腔测风雷达系统，属于测风雷达领域。该激光锁腔测风雷达系统包括数字采集卡、调谐激光器、第一光交换机、第二光交换机、第三光交换机、光功率衰减装置、光源调制装置、光学收发装置、光学鉴频装置、单光子探测器、光电探测器、时间数字转换器和信息处理装置。整个系统以数字采集卡为中央控制模块，通过对第一光交换机、第二光交换机和第三光交换机的配合调节，控制激光锁腔光路与信号测量光路择一导通，进而通过交替进行激光锁腔与信号测量，使得调谐激光器与光学鉴频器的中心频率始终保持相同，从而克服了激光源与光学鉴频器温度敏感性高的缺陷，提高了测风雷达系统整体的风速测量精度。
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公开(公告)号：CN114021992B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111313388.7
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江大学 , 浙江运达风电股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向大型风电机组实时出力性能的评估方法。该方法基于风电机组正常运行状态下数据采集与监视控制系统记录数据集，设计利用滑窗技术的离群点检测方法，并设计带有时间信息提取的特征提取模型，选取XGBoost模型拟合风能利用系数与输入特征的等效数学模型，并统计训练集中超限程度，用于在线应用时出力性能的实时评估。在本发明的实时出力性能评估方法中，对每个数据点能够进行多次判断，并统计其离群程度进行离群点检测，从而获取更鲁棒、更灵活的检测结果；在特征提取中考虑变量时间依赖性，解决了机器学习XGBoost模型没有利用时间信息的问题，基于训练集超限程度作为在线实时评估依据，避免了人为主观因素的干扰，保证了评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118153898A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410406512.1
申请日：2024-04-07
Applicant: 浙江大学湖州研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于能源领域，公开了一种基于深度强化学习的不同建筑物能量需求调度方法，包括以下步骤：步骤1，将多个不同的建筑物作为代理体，获取代理体的原始数据；步骤2，设置代理体的奖励函数，作为需求响应的奖励和惩罚；步骤3，建立基于深度强化学习的建筑物能量需求调度模型；步骤4，通过建筑物能量需求调度模型对不同建筑的能量需求进行调度。本发明利用基于注意力机制的长短期神经网络来更新模型策略，然后基于强化学习框架，协调异构建筑物之间的能源存量，用于建筑物的区域需求侧管理，实现不同建筑物之间的需求响应和能源管理的控制实施。
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公开(公告)号：CN118074943A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311367854.9
申请日：2023-10-19
Applicant: 浙江大学 , 山东临工工程机械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种AGV物流场景下的网络安全态势感知系统，包含不同型号控制器的AGV车、上位机与态势感知系统服务器。所述AGV车运行在内网环境下，与上位机通讯的相关流量都会被主交换机通过端口转发的方式输入到部署好的态势感知系统中；态势感知系统通过资产识别、入侵检测、攻击溯源、漏洞聚合等模块，实现了内网AGV小车资产信息的主动更新、攻击流量的实时告警、溯源以及AGV小车资产相关的漏洞和威胁情报聚合功能。本发明实现了AGV物流调度场景下的入侵检测及网络安全态势感知功能，全面的保护了AGV物流系统的网络安全，有效减少了AGV物流系统面临的网络攻击威胁。
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