公开(公告)号：CN107256408B

公开(公告)日：2020-08-11

申请号：CN201710332431.1

申请日：2017-05-12

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦竹青 ,  夏正旺 ,  胡姝玥 ,  蔡敏 ,  邹凌

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种大脑功能网络关键路径搜索方法，主要步骤为：对前期采集的大脑功能磁共振成像数据进行预处理；将处理后的图像按标准脑模板划分为若干脑区，计算各脑区相关系数并将相关系数矩阵中的元素作为连接强弱的初始值；对路径进行编号并计算路径的优化度，将路径编号和对应的优化度存储到矩阵中；将路径按优化度降序排列并划分到不同的子群体中，构造子群体；对每个子群体中优化度最差的路径进行更新；将优化后的所有子群混合，进行个体局部随机更新操作，更新路径优化度。若全局路径优化度差值小于阀值，输出关键路径；否则重新划分子群。该方法可以研究大脑功能网络各功能区的功能交互，并分析网络结构和功能之间的潜在关系。

公开(公告)号：CN110478593A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910405316.1

申请日：2019-05-15

Applicant: 常州大学

Inventor： 邹凌 ,  沈潇童

IPC: A61M21/00 ,  A61B5/0476

Abstract: 本发明涉及生物医学信号处理技术领域，具体地说，是一种基于VR技术的脑电注意力训练系统及其使用方法，该系统包括脑电采集模块、CPU模块、数据存储模块、可视化人机交互模块，脑电采集模块用于接收CPU模块中的单片机发来的应答信号，在接收到应答信号后进行数据的采集，通过串口通信将从头皮采集而来的脑电信号传入上位机了，数据存储模块用于上位机接受到的采集信息，将注意力数值共享与动态链接库中，本发明可实现对注意力缺陷患者的辅助康复训练，将患者放置于虚拟环境中，以探索的形式间接性地对患者进行辅助治疗，不会产生紧张、焦虑等不安的情绪，并能实时反馈患者注意力训练的情况，为后续的临床治疗提供一定的参考。

公开(公告)号：CN108811766A

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201810735152.4

申请日：2018-07-06

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  诸燕平 ,  戎海龙 ,  何可人 ,  徐守坤 ,  邹凌 ,  马正华

IPC: A01D46/30

Abstract: 本发明公开一种人机交互式温室果蔬采收机器人系统及其采收方法。该系统中：图像采集装置用于导航和果蔬图像的获取；机械手装置用于根据人机交互结果采收目标果蔬；机器人移动平台用于温室环境下的人为控制运动；果蔬输送装置负责果蔬采收后的传输；主控设备基于计算机集成了导航、采摘交互、设置及其他软硬件模块，对整个系统进行控制。图像采集装置包括导航图像和果蔬图像采集；机械手装置包括两个5自由度机械臂本体及相应的末端执行器、伺服驱动器、执行电机等；机器人移动平台包括履带轮、电源、动力控制设备。本发明基于人眼对果蔬的识别定位实现人机交互式的果蔬目标采收，而无果蔬颜色、形状大小和昼夜工作时间的限制。

公开(公告)号：CN103871201B

公开(公告)日：2016-01-27

申请号：CN201410093889.2

申请日：2014-03-14

Applicant: 常州大学

Inventor： 何可人 ,  邹凌 ,  郭凯 ,  徐阳 ,  陈辉

IPC: G08B21/06

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电控制的疲劳驾驶智能报警系统及其方法。该系统包括智能脑电耳机控制器、无线数据传输模块、LED变光模组、蜂鸣器报警器、主控制处理器及电源。智能脑电耳机控制器接收、处理脑电信号；主控制处理器提取出所需的控制参数并转换为实际控制信号；实际控制信号传输给LED变光模组和蜂鸣器报警器并控制其动作。本发明的方法提取集中度作为控制参量，采用蓝牙的短距离无线通信方式来进行脑电信号的采集与控制。本发明随着集中度的变化越来越弱，灯的颜色变得越来越醒目，当集中度小于某值后，警报会自动报警，通过对驾驶员进行及时、准确判断其疲劳驾驶状态和干预控制，能够有效防止疲劳驾驶。

公开(公告)号：CN105231254A

公开(公告)日：2016-01-13

申请号：CN201510577665.3

申请日：2015-09-13

Applicant: 常州大学

Inventor： 陈岚萍 ,  马正华 ,  徐守坤 ,  陈阳 ,  邹凌

IPC: A23L3/40

CPC classification number: A23L3/40

Abstract: 本发明公开了一套食品加工微波热风耦合干燥过程的自适应控制系统及其控制方法，系统根据自动记录干燥过程中的加热功率和加热时间、食材的重量、干燥的温度、干燥之前与之后食材的湿度、干燥时间等数据，并进行自动计算处理，然后，自动控制微波干燥的加热时间与加热功率，达到优化干燥过程、控制产品质量的目的。该系统包括微波干燥食品、数据采集通道、神经网络辨识模块、自适应功率控制模块。自动控制加热功率及调节微波干燥的时间，实现对干燥室内的温度，以及食品的含水量实现精确的控制。既可根据环境条件改变而改变控制器的参数，又可进行鲁棒控制抵抗外部干扰，通过调节功率，减小温度变化的速率。

公开(公告)号：CN103268069B

公开(公告)日：2015-10-28

申请号：CN201310190740.1

申请日：2013-05-22

Applicant: 常州大学

Inventor： 潘赛虎 ,  马正华 ,  邹凌 ,  周炯如 ,  何可人 ,  许淮

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于Hammerstein模型的自适应预测控制方法，具体包括以下步骤：（1）数据采集通道实时采集间歇化工生产过程的工艺参数值，进行数据预处理；（2）处理后的数据传递给神经网络辨识器，由神经网络辨识器进行建模，建模后的模型经过仿真修正；（3）混合自适应预测控制器读取模型参数，生成控制参数，控制执行机构动作；（4）控制算法实现。本发明结合间歇化工过程模型特点，采用基于hammerstein模型的控制方法设计控制系统，引入非线性求逆环节，针对线性环节做预测策略设计，再通过求解非线性代数方程组来确定实际控制量，从而降低在线优化的计算量，实现间歇化工过程精确有效控制。

公开(公告)号：CN103279075B

公开(公告)日：2015-07-22

申请号：CN201310143728.5

申请日：2013-04-24

Applicant: 常州大学

Inventor： 马正华 ,  邹凌 ,  陈岚萍 ,  潘赛虎 ,  陈阳 ,  戎海龙

IPC: G05B19/418 ,  G05B13/04

CPC classification number: Y02P90/02

Abstract: 本发明公开了一种间歇化工生产过程及其控制方法，包括如下步骤：（1）数据采集，建立基于Web Service的数据采集交换平台，应用数据通信与采集技术获取先进控制所需数据；（2）数据预处理，通过知识约简,导出问题的决策或分类规则；（3）数据挖掘，利用关联规则的数据信息挖掘方法，对间歇化工过程系统进行工况区域划分、系统辨识；（4）计算机建模，建立基于数据挖掘的神经网络预测模型；（5）仿真和控制，建立预测控制系统。本发明所述方法有效提高了间歇化工生产过程的控制质量和自动化水平，稳定并提高了产品质量，使间歇化工生产过程的消耗大大降低，提高了劳动生产率。

公开(公告)号：CN104503243A

公开(公告)日：2015-04-08

申请号：CN201410829083.5

申请日：2014-12-26

Applicant: 常州大学

Inventor： 王雪 ,  潘赛虎 ,  邹凌

IPC: G05B13/04 ,  G05B19/418

CPC classification number: Y02P90/02

Abstract: 本发明公开了一种基于Hammerstein-Wiener模型的钢包精炼炉电极调节系统的预测控制方法，将Hammerstein-Wiener模型的线性部分和非线性部分分开考虑，将控制问题分解为动态线性模块的优化和静态非线性模块的静态求根问题。采用两步法预测控制，首先采用最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型的参数，然后采用基于RBF神经网络预测控制得到钢包电极控制系统预测控制器的控制量。控制系统采用混合智能自适应预测先进控制方法，既可根据环境条件改变而改变控制器的输出，又可进行鲁棒控制抵抗外部干扰，保证系统的稳定运行及性能达标，从而减少能耗，降低成本，提高经济效益等目的的综合性技术。

公开(公告)号：CN118710880A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410810766.X

申请日：2024-06-21

Applicant: 常州大学

Inventor： 吕继东 ,  吴臻 ,  黄敬贤 ,  刘港 ,  周鹏 ,  邹凌 ,  顾玉宛 ,  戎海龙

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明涉及葡萄幼果检测技术领域，尤其涉及一种葡萄幼果果串目标检测方法，包括获取葡萄幼果果串的图像并进行预处理，对图像进行标注；对数据集进行扩充，按照比例划分为训练集，验证集和测试集；改进YOLOv8n包括将backbone网络和neck网络中的C2f模块替换为C2f_faster模块，解决YOLOv8n网络多个通道的特征图包含相似或重复的信息，产生特征冗余，提升YOLOv8n网络运算速度。本发明解决现有目标检测算法在实际果园环境下对葡萄幼果果串的识别精度不足及检测速度不快的问题。

公开(公告)号：CN117689628A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311659949.8

申请日：2023-12-05

Applicant: 常州大学

Inventor： 邹凌 ,  杨尚瑜 ,  陈树越

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种基于半监督域自适应的光伏电池缺陷检测方法，包括：S1、训练Yolo‑ORG模型，生成预训练模型，所述Yolo‑ORG模型为改进的yolo网络模型，具体改进为：将Backbone网络中的C3模块替换为ORGhost模块，在Neck网络中的C3模块引入深度可分离卷积层，优化器更改为AdamW并训练；S2、光伏电池板电致发光数据集构建与预处理；S3、光伏电池板电致发光半监督网络模型构建；S4、利用训练集训练半监督网络模型；S5，利用训练好的半监督网络模型检测光伏电池板电致发光图片中的光伏电池缺陷。本发明可以利用少量已有标注数据提高模型在未标注数据集上的学习和适应能力，实现对新的光伏电池的准确检测。