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公开(公告)号：CN115629543A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211294424.4
申请日：2022-10-21
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种可干预的MDF连续平压三支决策协同控制方法、系统及存储介质，属于中密度纤维板生产控制技术领域。本发明包括：步骤S1、定义MDF连续热压机中液压缸阵列的分布式粒结构模型；步骤S2、依据液压缸阵列的分布式粒结构模型，进行粒结构决策控制器设计；步骤S3、给出粘弹性的胶和作用和热质传递多场耦合的作用下的位置和压力间的输出及与粘弹性模型之间的关系；步骤S4、针对MDF连续平压过程偏差类型进行判定，构建三支决策模型；步骤S5、根据步骤S4构建的三支决策模型，进行控制器设计。本发明的控制方法能够满足MDF连续平压工艺中的板材生产线敏捷调整和质量控制需求。
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公开(公告)号：CN105182909A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510654559.0
申请日：2015-10-10
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05B19/404
CPC classification number: G05B19/404
Abstract: 本发明提供了用于连续平压群集控制系统的误差识别方法和装置，该误差识别方法包括：检测连续平压群集控制系统的误差信息；根据检测到的误差信息，确定连续平压群集控制系统的误差等级数串；通过对误差等级数串进行海明编码，获得编码后的误差海明码，以识别该群集控制系统中出现误差的道次。误差识别装置能够执行上述误差识别方法的处理。本发明的上述技术能够实现更为准确的误差识别，在误差识别过程中仅利用固定位数的误差状态字编码位即可实现一定范围内可变数目的误差等级的识别，而不需要改变传输及计算所需的硬件单元的数据线宽度。
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公开(公告)号：CN103260229A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310216413.9
申请日：2013-06-04
Applicant: 东北林业大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 基于预测和反馈的无线传感器网络MAC协议，属于无线传感器网络技术。为了解决目前基于竞争的无线传感器网络MAC协议造成网络的整体服务质量大幅度降低的问题。它是基于预测和反馈的退避方法实现的，即发送节点在退避阶段对信道的忙闲状况进行记录，进而合理地推测整个网络的拥塞程度，成功发送数据分组后自适应地改变竞争窗口值以适应当前网络负载状况。并采用自适应调整占空比的方法，传感器节点在发送数据分组时对其发送的分组个数进行记录，在一个同步周期结束后计算出该周期内数据分组发送速率并自适应调整占空比。它适用于网络流量负载变化的无线传感器网络中。
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公开(公告)号：CN118379334B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410512743.0
申请日：2024-04-26
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于局部特征和欧式空间距离的深度神经网络点云配准系统及其构建方法，属于图像处理技术领域。为求解刚体运动参数估计，本发明包括点云特征学习模块、特征空间聚集模块、特征空间相似性度量模块和刚体运动参数估计模块，点云特征学习模块包括SPNet主干网络和LoF局部特征提取网络。本发明利用局部邻域特征模块来充分学习点及其邻域之间的几何关系以此获取点云的局部几何特征。利用深度学习和迭代优化的方法对抗点云配准的初始扰动问题，将局部邻域信息及其欧几里得空间位置进行联合信息编码，将联合的编码信息整合到点对的匹配过程中，以此寻找置信度更高的对应关系映射，进而求解刚体运动参数估计。本发明刚体运动参数估计较准确。
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公开(公告)号：CN118379334A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410512743.0
申请日：2024-04-26
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于局部特征和欧式空间距离的深度神经网络点云配准系统及其构建方法，属于图像处理技术领域。为求解刚体运动参数估计，本发明包括点云特征学习模块、特征空间聚集模块、特征空间相似性度量模块和刚体运动参数估计模块，点云特征学习模块包括SPNet主干网络和LoF局部特征提取网络。本发明利用局部邻域特征模块来充分学习点及其邻域之间的几何关系以此获取点云的局部几何特征。利用深度学习和迭代优化的方法对抗点云配准的初始扰动问题，将局部邻域信息及其欧几里得空间位置进行联合信息编码，将联合的编码信息整合到点对的匹配过程中，以此寻找置信度更高的对应关系映射，进而求解刚体运动参数估计。本发明刚体运动参数估计较准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117671175A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311580395.2
申请日：2023-11-24
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于时空多维度的森林复杂环境数字孪生系统及其构建方法，属于森林复杂环境三维空间建模技术领域。为提高森林复杂环境三维空间建模的准确性，本发明输入模块连接跟踪模块，跟踪模块通过关键帧连接局部建图模块、稠密建图模块，局部建图连接稠密建图模块、闭环模块，闭环模块连接全局BA模块，全局BA模块连接稠密建图模块。本发明将深度学习与双目视觉SLAM结合以时间维度为主线索匹配局部稀疏地图点估计相机6DoF位姿，以空间维度为辅线索提出双目空间维度补偿策略增加算法跟踪鲁棒性，以帧间相对运动量和数据关联作为约束条件设计关键帧筛选策略，利用LANet网络生成稠密视差图以此构建稠密三维地图实现森林复杂环境数字孪生。
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公开(公告)号：CN115170638A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210827322.8
申请日：2022-07-13
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种双目视觉立体匹配网络系统及其构建方法，属于场景三维重建技术领域。为解决现有立体匹配方法缺少利用环境信息寻找不适定区域一致性的能力。本发明包括ResNet网络、注意力模块、匹配代价构建模块、3DCNN聚合模块、视差预测模块；ResNet网络用于对左右图像进行特征提取，分别得到初始特征图；注意力模块包括空间注意力模块、通道注意力模块。空间注意力模块对初始特征图上的位置特征加权求和，有选择地聚合每个位置的特征，学习上下文关系捕获长距离依赖，同时在时间和空间上将整体复杂度降低到O(n)。本发明整合全局环境信息和局部信息，获得林业场景像素级特征的丰富表示。
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公开(公告)号：CN113858375B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111151625.4
申请日：2021-09-29
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种MDF连续平压分布式协同控制序列规划方法，属于机械设备控制技术领域。本发明包括热压板和设置在热压板顶端的液压缸，所述液压缸共计37列，从左到右依次记为第1列、第2列......第36列和第37列，在37列液压缸中，每列液压缸的数量为5个，由下至上依次记为1号位液压缸、2号位液压缸......4号位液压缸和5号位液压缸；中密度纤维板连续平压控制模式包括模式0、模式1、模式2、模式3和模式4。本发明构建定义了MDF连续压机压缸阵列的5种分布式平压协同控制模式，以满足多段热压工艺设计所需的分布式位置及压力伺服要求，有效解决及克服在实际生产中因多场耦合效应形成的不确定性板坯粘弹性干扰带来的偏差质量控制问题。
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公开(公告)号：CN113590970A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110919211.5
申请日：2021-08-11
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/289 , G06Q50/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于读者偏好的个性化数字图书推荐系统、方法、计算机及存储介质，属于人工智能推荐技术领域。具体包括，首先，对输入的数据进行处理，将图书文本转换为低维词嵌入向量。其次，将低维词嵌入向量词转化为具有图书语义的特征向量；再其次，根据读者历史浏览的直接行为和间接行为，计算读者兴趣度Id；再其次，将图书语义特征向量与读者兴趣度相融合生成读者偏好向量；再其次，计算候选图书语义特征向量与读者偏好向量之间的相似度量；最后，将相似度量计算结果输入到预测评分模块得到预测评分，输出候选图书的Top‑N作为推荐结果。解决现有技术中存在的数据稀疏性的技术问题，本发明提高了图书推荐的精确度。
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公开(公告)号：CN112677153A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011484365.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 东北林业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明是一种改进RRT的工业机器人路径避障规划算法，针对传统RRT算法在机械臂的运动规划上缺乏导向性，收敛速度慢等问题，文中在传统RRT的基础上，提出了一种扩展点选择策略和自适应步长策略，并且在算法陷入局部极小值时，采用避免回归机制，快速脱离极小值。然后结合Dijkstra算法对改进算法产生的路径进行优化，得到一条优化后的路径。最后，得到的机械臂末端有效路径再通过本文的机械臂规划模块，转化为一条机械臂最优位姿路径。将该改进算法与其他算法在Matlab和ROS中进行仿真实验，实验结果表明，该算法能有效指导RRT树的生长方向，避免陷入极小值，并且提高算法的收敛速度，并且提高了机械臂在仿真中运动规划效率。
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