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公开(公告)号：CN110570672B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910881544.6
申请日：2019-09-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的区域交通信号灯控制方法，同时训练一个交通流量预测器和一个交通信号灯控制器，通过使用交通流量预测器对当前干预动作下的未来车流变化预测值，来帮助交通信号灯控制器生成新的控制方案，并使用其对当前动作的价值的评价信息，来辅助训练交通信号灯控制器最大化交通信号灯控制方案的长期、短期收益。交通流量预测器和信号灯控制器均基于深度消息传播图网络搭建而成。利用本发明，可以不断优化系统适应变化的车流，提高路网通畅程度和交通效率。
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公开(公告)号：CN110570672A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910881544.6
申请日：2019-09-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的区域交通信号灯控制方法，同时训练一个交通流量预测器和一个交通信号灯控制器，通过使用交通流量预测器对当前干预动作下的未来车流变化预测值，来帮助交通信号灯控制器生成新的控制方案，并使用其对当前动作的价值的评价信息，来辅助训练交通信号灯控制器最大化交通信号灯控制方案的长期、短期收益。交通流量预测器和信号灯控制器均基于深度消息传播图网络搭建而成。利用本发明，可以不断优化系统适应变化的车流，提高路网通畅程度和交通效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119085976A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410950034.0
申请日：2024-07-16
Applicant: 浙江交工路桥建设有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于摩擦纳米发电和电磁发电的桥梁自供电应变感知系统，风能转换装置将风能转换为电能后经过电源管理电路转换为直流电为其余单元供电；风能转换装置包括表面为FEP的滚珠、同轴套设并能旋转的上筒和下筒，上筒外壁固连有上扇叶，下筒的圆筒和扇叶通过棱条固连，上下扇叶扭转方向相反；上圆筒的外壁、下圆筒的内壁、上下扇叶上开设多条斜轨容纳滚珠；上圆筒的内壁周向间隔贴附栅状铜电极，间隙一中间隔布置聚酯纤维毛；上圆筒周向内嵌多个线圈，下圆筒周向对应内嵌多个永磁体；下圆筒的外壁周向均匀、间隔交错贴附多片数量相同的尼龙膜和PTFE膜。本发明实现了应变感知系统自供电，确保了对桥梁结构应变的连续实时监测。
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公开(公告)号：CN109657194B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201811468385.9
申请日：2018-12-04
Applicant: 浙江大学宁波理工学院
IPC: G06F17/15
Abstract: 本发明公开一种基于Q‑learning和规则的混合动力车辆运行实时能源管理方法，属于自动化技术领域。为弥补燃料电池在车辆启动及加速阶段动力不足的缺陷，引入超级电容作为辅助供能设备，在燃料电池动力不足时补充剩余功率，同时在制动时吸收制动能量，以提高耗能经济性。为实现对燃料电池及超级电容的混合能量管理，本发明首先在离线状态下对基于Q‑learning的控制器进行训练，同时融合规则改变燃料电池的最大功率输出，以减小电流突变对燃料电池的影响。然后将离线训练好的控制器用于不同工况下的实时能源管理。本发明提出的方法相比于传统的基于简单规则或优化的能源管理方法，显著提高了耗能经济性，减小了电流波动对电池的影响，同时实现了混合动力车辆在不同工况下的实时能源管理。
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公开(公告)号：CN118334242A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410427179.2
申请日：2024-04-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T17/00 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了一种基于分层强化学习的出口集装箱堆场存储位置分配方法，该将即时翻箱率和即时箱区均衡度作为奖励函数的元素，使得出口集装箱排序过程、箱区分配过程和箱位分配过程中充分考虑到堆场内同一航线出口集装箱的均衡分布情况和翻箱情况，降低了后续出口集装箱的装载难度，提升了堆场的并行效率，减少船舶装箱时间。
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公开(公告)号：CN116246117A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310297826.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于非独立同分布情况且具有隐私保护的图像分类方法，包括：(1)随机生成一个ETF结构；(2)用ETF结构初始化全局图像分类系统；(3)从所有的客户端中随机抽取K个客户端；(4)对于被抽到的客户端，首先初始化为全局图像分类系统，然后用其私有数据更新特征抽取模型，更新时考虑记忆向量；(5)使用步骤(4)所有客户端的特征向量更新记忆向量；(6)用客户端的局部图像分类系统更新全局图像分类系统；(7)重复步骤(3)～(6)，直到目标函数的损失值收敛；(8)将待分类的图像输入训练完的全局图像分类系统，得到图像分类结果。利用本发明，可以大大提升在非独立同分布数据集上基于联邦学习的图像分类质量。
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公开(公告)号：CN109558791A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811182509.7
申请日：2018-10-11
Applicant: 浙江大学宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的寻笋装置及方法，该寻笋装置包括数据采集模块、运算处理模块、显示输出模块，数据采集模块的输出端与运算处理模块的输入端连接，运算处理模块的输出端与显示输出模块的输入端连接，运算处理模块中预先装载有用于判定场景照片中是否存在笋的卷积神经网络应用模型；数据采集模块采集场景照片，并以信号形式传输场景照片给运算处理模块，运算处理模块利用卷积神经网络训练模型判定场景照片中有笋或无笋，并以信号形式传输用于代表判定结果的标签向量及笋的位置标定框信息给显示输出模块；优点是其不受环境因素的影响，寻笋准确度高，且寻笋效率高，便于携带。
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