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公开(公告)号：CN118279669A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410501512.X
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开一种边缘设备图像分类方法、设备、存储介质及产品，涉及图像分类技术领域。所述方法包括：采用随机梯度下降算法，根据训练数据集、真实文本编码器、图像编码器、虚假文本编码器、手工文本编码器、初始化的目标类别集合中各类别对应的可学习虚假提示向量和手工提示，对初始化的目标类别集合中各类别对应的可学习真实提示向量进行更新，得到更新后的真实提示向量；将待分类图像输入图像编码器，得到待分类图像的测试图像信息；将更新后的真实提示向量中的真实软提示输入真实文本编码器得到测试真实文本信息；根据测试图像信息和测试真实文本信息得到待分类图像的类别。本发明可在边缘设备上进行高精度的图像分类。
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公开(公告)号：CN117369261A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311329588.0
申请日：2023-10-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶电动汽车的经济型模型预测控制方法，在每个采样时刻，根据车辆的跟踪误差判断车辆是否满足控制优化触发条件；如果是，则根据当前采样数据更新控制轨迹；确定长于设定等时间间隔的控制序列间隔，以所述控制序列间隔将更新的控制轨迹输出至车辆；否，则不更新控制轨迹，并以设定等时间间隔将控制轨迹输出至车辆；使用本发明能够在保证车辆控制过程中的跟踪性能的同时，减少系统的计算和通信负担。
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公开(公告)号：CN117218412A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311085487.3
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种废钢识别分类方法、装置及存储介质，涉及通信技术领域，能够用于废钢识别分类。该方法包括：获取第一目标图像；第一目标图像中包括多个待识别目标对象；将第一目标图像输入第一预设网络模型中，生成第二目标图像；第一预设网络模型用于调整第一目标图像的图像清晰度；将第二目标图像输入第二预设网络模型中，生成目标先验信息；第二预设网络模型用于识别多个待识别目标对象的类别信息；目标先验信息用于表征多个待识别目标对象的识别信息；基于目标先验信息，确定待识别对象的目标识别分类结果。本申请用于废钢识别分类。
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公开(公告)号：CN111880489B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202010647895.3
申请日：2020-07-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种复杂制造系统回归调度方法，通过构建基于极限学习机的复杂制造系统回归调度模型，实现了获取实时生成与生产状态相适应的调度规则权重组合，达到了制造系统的多目标优化的目的，同时，利用基于比例‑积分‑微分(PID)梯度下降算法求取隐含层节点的输出权值矩阵完成对极限学习机模型的训练，能够在降低计算负担过重和提高计算效率的情况下提高算法的泛化性能。
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公开(公告)号：CN112948115B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110232396.2
申请日：2021-03-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的云工作流调度器压力预测方法，通过将调度器CPU时间片占有率、内存占用率作为调度器压力参数，以调度器压力参数作为输入，以对应的调度器在达到满载前还能接收工作流的数量作为标签，建立训练样本集；采用该训练样本集完成对云工作流调度器压力预测模型的训练，以调度器压力预测模型预测调度器在达到满载状态之前预计还可接收工作流的数量，在一定程度上能够满足云工作流在调度问题上调度器压力预测的需要，为相关调度问题中压力评估和可接受工作流数量提供了新的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115357402A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211282973.X
申请日：2022-10-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘智能优化方法和装置。本发明提供的边缘智能优化方法，基于模型参数、训练的轮数、通信时间、闲时CPU占用率和训练能耗构建环境的本轮状态，各个边缘设备根据本轮状态中的对应轮数信息参与联邦训练，采集本地模型参数、通信时间、闲时CPU利用率和训练能耗等信息，更新本轮状态，使得环境转移到下一个状态。边缘设备不断与环境进行交互，产生大量轨迹信息用于策略模型的更新，直至策略模型收敛，以根据每个设备的计算速度、训练能耗、通信时间，分配不同的联邦训练轮数，进而达到平衡计算异构和减少能耗开销的目的。
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公开(公告)号：CN113515044B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110750225.9
申请日：2021-07-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种轮式移动机器人的基于学习预测跟踪控制方法及装置，所述方法包括获取所述轮式移动机器人的实际状态与当前时刻所述轮式移动机器人的理论状态值的差值，作为所述学习模型的输入，输出模型偏差预测值，计算学习误差率；若所述学习误差率大于所述学习误差率上限；基于所述模型偏差预测值更新所述轮式移动机器人自身的第一学习模型；基于所述轮式移动机器人的预测跟踪控制目标及约束条件，确定所述轮式移动机器人的预测跟踪控制优化问题模型；使用控制策略控制所述轮式移动机器人自身的第一学习模型。根据本发明的方案，保证轮式移动机器人在实际使用中控制的准确性，使用的安全性和舒适性。
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公开(公告)号：CN110825527B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201911089637.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下截止期‑预算驱动的科学工作流调度方法，通过同时考虑截止期和预算两个约束，在将截止期转换为任务节点的子截止时间的基础上，引入当前任务预算和工作流剩余预算，通过对计算资源花费的限制，能够降低任务节点在子截止时间内完成计算所需的成本，从而降低科学工作流的调度成本，使科学工作流的调度时间、时间成本在截止期、预算约束情况下均能成功调度。
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公开(公告)号：CN113479347A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110800106.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 本发明公开了一种火箭垂直回收着陆段轨迹控制方法，通过将两个凸优化问题中的目标函数加权求和得到了一个新的最优化问题，相对于传统的制导方法，本发明同时求解了两个优化目标，在确保优化性能的同时减少了计算量，也降低了考虑不确定性和扰动时的难度；同时，本发明通过将凸优化的方法与鲁棒模型预测控制算法相结合，把原来的非凸可行域转化为凸可行域，在考虑了垂直回收过程中存在的大气扰动的情况下，有效保证了解的全局最优性，同时也弥补了模型预测控制算法在计算时间方面的不足。
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公开(公告)号：CN113359437A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110528859.X
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于演化博弈的多智能体编队的分层模型预测控制方法，能够在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，并且该发明对于时变的通信网络也同样适用。在提高了控制性能和安全性能的同时，降低了计算的复杂程度，减少了通信负担。实现了在受到通讯约束的情况下，每个智能体只需要获得局部的邻居信息就可以无碰撞地形成编队的目标，解决了传统集中式控制方法需要系统的全部信息，需要较强的计算能力和通信能力的问题，以及已有的leader‑follower编队方法中，需要所有的follower智能体与leader智能体进行通讯的问题。
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