一种多目标车辆路径规划方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN117709566A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311797009.5

    申请日:2023-12-25

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开一种多目标车辆路径规划方法、系统、设备及介质,涉及多目标路径规划领域,方法包括根据客户集的客户点利用启发式构造方法构建初始路径规划方案集;将初始路径规划方案集中的两个初始路径规划方案作为父代,利用交叉算子生成子代路径规划方案并将子代路径规划方案保存到种群中;根据种群的大小和种群设定阈值确定最终的种群;将初始路径规划方案集和最终的种群合并,得到完整方案集;利用严格优势关系计算最终的种群中每个解的强度值;根据自适应位移的密度估计策略计算完整方案集中每个解的密度值;进而确定完整方案集中每个解的适应度值;根据适应度值确定最终路径规划方案。本发明实现带有时间窗的多目标车辆的路径规划。

    一种交互式人脸语音标注方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117235667A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311237025.9

    申请日:2023-09-25

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明提供了一种交互式人脸语音标注方法、装置、设备及存储介质,先接收人脸图像,并采用卷积神经网络对所述人脸图像进行特征提取,以生成人脸特征;接着获取语音信号,并采用循环神经网络及全连接层作对所述语音信号进行特征提取,以生成语音特征;再接着根据所述人脸图像和所述语音信号的身份标签信息,调用训练数据批次中的数据近似作为身份原型特征对所述语音特征和所述人脸特征执行对齐操作;最后基于所述对齐操作所述人脸图像和所述语音信号进行标注,有效地将不同模态特征准确映射到公共的特征空间中,实现异构模态信息之间的可比性,从而提高交互式人脸语音标注的准确性。

    基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116862573B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311132916.8

    申请日:2023-09-05

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 王成 方艺鹏

    Abstract: 本发明公开了一种基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统,方法包括:获取城际网约车的历史订单数据集,进行处理及选取所需字段形成初步订单数据;将初步订单数据划分为N个不同的即时单数据集和N个不同的预约单数据集;根据即时单数据集构建待测时刻,构建训练模型所需的特征,并根据所有的特征构建特征数据集,将特征数据集按比例分为训练数据集和测试数据集;基于训练数据集对短期出行需求预测模型进行训练;构建在线实时增量训练模型,将待测时刻所属日期已知的出行需求数据作为新的训练样本进行增量训练;将测试数据集输入至所述短期出行需求预测模型得到预(56)对比文件Xiangmo zhao等.“RF-BiLSTM NeuralNetwork Incorporating Attention Mechanismfor Online Ride-Hailing DemandForecasting”《.SYMMETRY-BASEL》.2023,第15卷(第3期),第1-19页.

    一种城际车辆调度匹配优化方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN117151288A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311101518.X

    申请日:2023-08-30

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 王成 高上煜

    Abstract: 本发明提供一种城际车辆调度匹配优化方法、装置及设备,方法包括:基于乘客出行订单和城际车辆行程,构建双层规划模型;获取当前时刻的城际拼车订单信息和车辆信息;通过插入算子为新加入的城际拼车订单匹配车辆并插入到车辆的行程当中,形成当前解;初始化邻域搜索算法的初始参数;根据城际拼车订单信息选择移除算子对当前解进行移除操作,选择插入算子进行插入操作,获得新解;根据双层规划模型的第一目标以及第二目标,对当前解进行更新;更新初始参数,并根据更新后的初始参数判断是否达到最大迭代次数或最大解未提升次数;若达到则停止迭代,更新城际拼车订单信息和车辆信息;否则继续迭代。本发明能避免优化调度陷入局部最优解。

    一种基于物料疏密分布来降低风选能耗的装置及方法

    公开(公告)号:CN109046963B

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN201810923084.4

    申请日:2018-08-14

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了物料分选技术领域的一种基于物料疏密分布来降低风选能耗的装置及方法,包括物料输送展示装置,所述物料输送展示装置的上方由前向后依次设置了分散下料的进料装置和图片收集装置,本发明通过控制图片收集装置能够更加准确的收集到混合物料的疏密程度,根据收集的疏密程度图片进行分析,然后通过物料疏密处理装置控制风机的风力强弱,可以有效的降低能耗,并且在混合物料分布过于密集的时候加大风力,使混合物料的分选效果更佳,在混合物料分布稀疏或者没有的情况,降低或者停止风机的风力,在正常情况时,调整到正常风力,使风选风力强弱更加多样化,更加符合实际需求。

    一种用于轻质垃圾回收的机器人分拣系统及分拣方法

    公开(公告)号:CN116899910A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202311095936.2

    申请日:2023-08-29

    Abstract: 本发明公开了一种用于轻质垃圾回收的机器人分拣系统及分拣方法,图像识别机构、机器人执行机构均与控制器通讯连接,控制器根据图像识别机构反馈的垃圾图像识别出垃圾的材质及类别以及对应的垃圾收集区的位置信息,并控制真空吸盘吸附该垃圾后,再控制转盘转动直至喷嘴朝向该垃圾的材质及类别所对应的垃圾收集区,接着控制真空吸盘释放该垃圾,且通过高压气喷组件将该垃圾喷选到对应的垃圾收集区。该分拣系统采用真空吸盘与高压气喷组件相结合的方式进行垃圾的投递,只需通过高压气喷组件将垃圾喷进对应的垃圾收集区,大大缩短了机械臂的行程,省去了机械臂移动至垃圾收集区的时间,提高了整个分拣设备分拣效率,降低了分拣成本。

    基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116862573A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202311132916.8

    申请日:2023-09-05

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 王成 方艺鹏

    Abstract: 本发明公开了一种基于增量训练的城际网约车短期出行需求预测方法及系统,方法包括:获取城际网约车的历史订单数据集,进行处理及选取所需字段形成初步订单数据;将初步订单数据划分为N个不同的即时单数据集和N个不同的预约单数据集;根据即时单数据集构建待测时刻,构建训练模型所需的特征,并根据所有的特征构建特征数据集,将特征数据集按比例分为训练数据集和测试数据集;基于训练数据集对短期出行需求预测模型进行训练;构建在线实时增量训练模型,将待测时刻所属日期已知的出行需求数据作为新的训练样本进行增量训练;将测试数据集输入至所述短期出行需求预测模型得到预测总输出。本发明能有效提高城际网约车出行需求预测的准确性。

    基于XGBoost算法的真空干泵在线实时剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN116861798A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202311116724.8

    申请日:2023-09-01

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 王成 方丰毅

    Abstract: 本发明提供一种基于XGBoost算法的真空干泵在线实时剩余寿命预测方法,涉及真空干泵健康监测技术领域。其包含:S1、获取真空干泵的特征数据。S2、将特征数据输入预先训练的基于XGBoost算法的预测模型,获取预警级别。预测模型的训练包括:A1、获取多台宕机真空干泵的历史数据集,并提取每次宕机运行时段的数据,获取第一宕机时段数据集。A2、根据数据集中每个时刻距离宕机时刻的时长,设置预警级别标签。A3、根据第一宕机时段数据集和预警级别标签,获取皮尔逊相关系数值最大的多个状态信息。A4、提取多个状态信息的数据,获取第二宕机时段数据集。A5、根据第二宕机时段数据集,进行分割、降维处理,获取样本数据集。A6、根据样本数据集,构造预测模型。

    基于改进的遗传算法的方形件排样优化方法及装置

    公开(公告)号:CN116644840A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310512462.0

    申请日:2023-05-09

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的遗传算法的方形件排样优化方法及装置,通过获取待排样的方形件的信息,根据待排样的方形件的信息进行筛选,得到长或宽相等的产品项,并聚类成簇;根据摆放规则将簇中的产品项摆放在原片上并拼接成栈,对栈进行排列组合生成条带,对每个条带进行编码,并初始化种群,得到初始种群,计算初始种群中每个个体的适应度;在未满足终止条件前,筛选出适应度超过阈值的个体,并进入进化过程,进化过程中采用交叉和/或变异操作,生成新一代种群;重复以上步骤,直至满足终止条件,得到最终种群;在最终种群中筛选出适应度最高的个体,并作为最终结果输出,可减少下料过程中存在板材浪费,简化切割过程效果。

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