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公开(公告)号：CN117151425A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311364387.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06Q10/30 , G06Q50/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于RQL算法的选择拆卸规划方法及系统，获取待拆卸产品的数据集，结合Q‑learning算法和Rollout策略迭代采样待拆卸产品的数据集，得到待拆卸产品的优选拆卸序列，本申请的RQL(Rollout‑Q‑learning)算法是基于Rollout策略优化了Q‑learning算法在迭代过程中的动作选择，在每个决策阶段使用Rollout策略对每个可行动作进行有限步数的模拟采样之后，选择在有限步数内估计价值最大的可行动作，从而使Q‑learning算法具备更强的全局搜索能力，最终得到优选拆卸序列，相对于传统的Q‑learning算法，RQL(Rollout‑Q‑learning)算法在拆卸序列规划上有很大的性能提升，同时能够提高拆卸流程的回收效益，尽可能减少EoL产品对环境造成的危害。
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公开(公告)号：CN115936240A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211665231.5
申请日：2022-12-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/006 , G06F17/15
Abstract: 本发明涉及共享单车需求预测与投放调度方法，所述方法包括以下步骤：S1、建立XGBoost决策树，将相似和相邻的站点聚集成集群；S2、对单个站点的真实需求进行纠偏，并带入到XGBoost决策树中经训练后得到优化的站点聚类结果；S3、根据训练好的XGBoost决策树预测每个站点的借/还车需求；S4、考虑每个站点容量限制和需求到达分布，计算单车的初始投放量；S5、划分城市的调度分区；S6、建立区域内单车调度模型，获得调度路径的最优选择。本发明从共享单车的需求预测和调度优化着手，考虑多种现实情况和现实问题，设计模型和求解方法，为城市共享单车系统的运营决策提供依据，有利于快速实现城市居民的借/还车需求，方便生活，健康出行。
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公开(公告)号：CN114186749A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111546245.0
申请日：2021-12-16
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习及遗传算法的柔性车间调度方法及模型，属于人工智能技术领域。根据柔性作业车间的特点，建立柔性作业车间调度模型；对遗传算法和基于熵的置信域优化强化学习算法中的基本参数进行初始化；利用基于熵的置信域优化算法更新遗传算法中的参数，并分别对参与交叉和变异的染色体种群进行交叉和变异操作，生成参与交叉和变异的新染色体种群；计算新种群中每个个体的适应度，确定基于熵的置信域优化算法中的状态参数，对新染色体种群执行遗传算法操作；反复执行上述迭代至截止，并输出结果。本发明将基于熵的置信域优化强化学习算法与遗传算法相结合，提高了柔性车间调度的性能，增强车间生产的鲁棒性，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN113359744A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110684879.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于安全强化学习及视觉传感器的机器人避障系统，包括卷积神经模块，所述卷积神经网络模块包括长短期记忆单元；还包括加入LSTM单元、第一卷积层、第二卷积层、第一全连接层、第二全连接层、输出层。本发明采用强化学习算法的增强，使多维，连续，多约束问题能够较好的收敛于信任域内，解决了以往带约束的强化学习算法的诸多问题。可以大幅提高生产安全，普适地应用在不同场合的危险工作上，在解放劳动力的同时，提高了操作安全性、精准性。
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公开(公告)号：CN113313063A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110684484.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及一种麦穗检测方法、电子装置和存储介质，其中，该麦穗检测方法包括：获取待检测的第一小麦图像；分别利用第一注意力机制检测模型和第二注意力机制检测模型对其进行处理，得到第一标签数据和第二标签数据，其中，第一注意力机制检测模型是根据样本小麦图像和对应的标签数据训练得到的，第二注意力机制检测模型是根据第一标签图像和第一标签图像所对应的实测标签数据训练得到的，第一标签图像是根据样本小麦图像和第一标签数据生成的训练数据；基于预设融合算法对第一标签数据和第二标签数据进行融合处理，并确定麦穗检测结果。通过本申请，解决了相关技术中麦穗检测性能差、成本高的问题，实现了麦穗的准确检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113283616A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110398156.X
申请日：2021-04-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种废旧产品拆解序列与拆解深度集成决策方法，包括以下步骤，S1、构建零件回收综合评价指标体系；S2、数据收集及预处理；S3、利用Choquet积分计算零件的回收评价值；S4、构造废旧产品的拆解优先图并赋予节点对应的零件的回收评价值；S5、采用拓扑排序的方法结合零件回收评价值确定完全拆解序列；S6、构造拆解深度价值曲线；S7、进行拆解深度决策。本发明方法与传统的优化方法相比，在保证解的质量的同时极大的缩短了求解废旧产品最佳拆解序列与拆解深度的速度，并且通过合理评价零件的回收效益提高了求得解的可靠性。
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公开(公告)号：CN118761764B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410748245.6
申请日：2024-06-11
IPC: G06Q10/30 , G06N7/01 , G06N20/00 , G06Q30/0207
Abstract: 本发明公开了一种考虑级联失效的退役动力电池的拆解序列规划方法及装置，所述方法包括：建立退役动力电池的Petr i网拆解模型，该模型捕获了电池的拆解优先级关系和组件拆解状态；在Petr i网拆解模型中，利用马尔科夫决策过程来描述退役动力电池的拆解序列；采用改进的Q学习算法对拆解序列的决策进行优化。本发明能够很好地对级联失效情况下的拆解序列规划进行优化与决策。
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公开(公告)号：CN119646650A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411669851.5
申请日：2024-11-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N7/01 , G06F17/16
Abstract: 本发明提出了基于Dirichlet分布的废旧零部件状态映射模型构建方法，针对废旧零部件质量评估的不确定性问题，构建一种基于Dirichlet分布的损伤‑质量状态映射模型(DBMS)，该模型通过对废旧零部件失效行为分析确定主要失效特征，采用多项分布对零部件损伤量数据进行数学抽象，选取Dirichlet分布作为先验概率分布，结合贝叶斯公式更新得到后验分布参数，从而获得损伤量数据映射到不同质量等级的后验概率期望值。进一步，引入D‑S证据理论融合损伤信息，实现对废旧零部件质量状况的综合评估。为了验证模型的可行性和有效性，以废旧涡轮蜗杆为案例研究对象，并与现有文献方法进行对比，实验结果显示，该模型在预测精度和泛化能力上具有优势。
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公开(公告)号：CN117517974B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202311513965.6
申请日：2023-11-14
Applicant: 暨南大学 , 内蒙古科学技术研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种表征动力电池循环老化衰退机理的方法，该方法包括以下步骤：孪生数据驱动的动力电池多尺度等效电路模型的构建；多因素耦合影响下动力电池循环老化衰退机理的表征；其中，动力电池循环衰退老化是在多特征工况循环以及多物理场参数耦合的共同作用下产生；形成电池电容多重衰退模型方程式，用以表征动力电池循环老化电容的衰退趋势，从而能够根据方程式所绘制的衰退曲线，来表征动力电池电容随服役周期的变化，通过曲线变化的拐点，作为不同生命周期的切换点，从而清晰的反映动力电池随服役周期变化的电容含量，方便对即将退役的动力电池进行精确的分析，从而选择不同的回收方式进行回收，降低成本和提高电池的利用率。
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公开(公告)号：CN118709150A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410719672.1
申请日：2024-06-05
IPC: G06F18/27 , G06F18/21 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种基于超效率SBM‑SFA‑Malmquist模型的城市群绿色物流效率评价方法及装置，所述方法包括：获取城市群绿色物流的目标物流指标的相关指标数据，并进行预处理；采用超效率SBM模型，分析预处理后的相关指标数据，计算各城市群绿色物流的第一阶段评价值；将第一阶段评价值计算得到的投入冗余值作为被解释变量，将环境因素指标作为解释变量，通过SFA回归分析模型进行分析，分离出环境因素指标的影响，调整投入指标的数据；利用调整后的投入指标的数据和原始的产出指标的数据，通过超效率SBM模型和Malmquist指数模型，计算第二阶段评价值；比较第一阶段评价值和第二阶段评价值，分析城市群绿色物流效率的提升情况。本发明能够系统性地评估城市群绿色物流效率。
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