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公开(公告)号：CN102937719A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210462105.X
申请日：2012-11-15
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 一种外出老人的定位方法，包括以下步骤：（1）被定位机收到预设号码的定位机的来电时，设定时间响铃后被定位机将自动接听；（2）定位机向被定位机发送预先在被定位机上的验证密码，确认后定位机通过输入指令控制被定位机进行定位和挂机操作；（3）当被定位机收到定位命令时，GPS模块将启动进行定位并输出定位信息，第一GPS信息提取模块将从上述输出信息中提取出有用的纬度和经度信息；（4）经度和纬度信息提取成功后，被定位机的DTMF编解码模将对其按约定的格式进行编码以DTMF信号形式发送给定位机。（5）定位机收到上述DTMF后对解码得到位置信息，实现定位。以及一种定位系统。本发明实现外出老人的定位功能。
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公开(公告)号：CN120069173A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510077160.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 一种基于改进Informer模型的印染工艺污水排放量预测方法，包括以下步骤：步骤1、采集印染企业每日生产过程中的污水排放量数据表；步骤2、对数据表进行数据清洗，使用处理缺失值、处理异常值、数据标准化等方法进行数据预处理操作得到训练数据集；步骤3、使用训练数据集训练基于改进的Informer印染工艺污水排放量预测模型；步骤4、将训练误差反向传播，更新模型权重参数，训练结束保存模型；步骤5、使用训练好的模型预测未来几天的污水排放情况。本发明使用改进Informer模型预测印染工艺污水排放量，具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN115688556B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202211094317.7
申请日：2022-09-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 一种基于改进Transformer模型的水泵设备剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：步骤S1采集数据并构建和预处理数据集，步骤S2将数据集按比例划分为训练集和验证集，步骤S3对数据集构建输入向量，并对输入向量进行步骤S4的编码、步骤S5的第一层改进的多头自注意力机制处理和步骤S6的第二层多头注意力机制处理得到输出向量，步骤S7通过非对称损失函数计算输出向量的损失值，步骤S8重复执行步骤S3至步骤S7对模型进行n轮训练，得到最优模型，步骤S9采集实时数据输入模型预测水泵设备的剩余使用寿命；本方法对多头注意力机制作出改进以筛选出重要注意力，提高模型的信息提取能力并减少模型参数，达到更好的预测效果。
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公开(公告)号：CN117746439A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311782230.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 一种基于ERNIE和TextRCNN的中文文本意图识别方法，首先预处理中文文本，通过截断和填充操作对文本进行对齐处理，并为每个文本标注期望标签，得到处理后的数据集；输入到ERNIE嵌入层进行分词和字符转索引操作，结合分段嵌入和位置编码得到嵌入操作后的向量表示；得到ERNIE模型的输出向量；得到输出矩阵，通过最大池化层提取矩阵特征，经过全连接层和softmax层得到分类结果的概率分布；计算模型预测的概率分布与期望标签的交叉熵损失，反向传播误差，更新参数，保存训练好的模型；输入一个中文文本，使用训练好的模型预测输入文本的意图。本发明能够更精确判断文本意图。
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公开(公告)号：CN112043915A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202011058273.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 浙江工业大学之江学院
Abstract: 本发明提供了一种输液监控器共享方法及输液监控方法、系统、设备和介质，涉及监控技术领域。该方法包括：接收用户基于用户终端发送的输液监控器租赁请求；基于租赁请求开放输液监控器的使用权限；接收输液监控器在输液完成时发送的输液完成指示，基于输液完成指示发出提醒。本发明实施例通过接收用户的输液监控器租赁请求，并基于该租赁请求向用户开放对应的输液监控器使用权限，输液监控器会监控输液进度，并在输液完成时发出提醒，如果陪护人员暂时离开，当药液余量达到预设阈值时，系统会向陪护人员发送远程预警提醒，从而陪护人员能够合理的安排返回计划；输液监控器能够在输液完成时发出提示音提醒陪护人员，从而大大的降低陪护人员的压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111475988A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010258729.4
申请日：2020-04-03
Applicant: 浙江工业大学之江学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06N5/00 , G06Q10/04 , G06F111/08 , G06F119/06
Abstract: 一种基于梯度提升决策树和遗传算法的印染定型机能耗优化方法，包括以下步骤：步骤1、获取数据；步骤2、构建综合能耗模型，设定优化目标函数；步骤3、使用梯度提升决策树算法进行建模；步骤4、使用遗传算法对得到的梯度提升决策树进行处理，寻优得到适应度值最大的控制变量值；步骤5、把得到的控制变量值设置为定型机生产的工艺参数，使定型机的综合能耗最小。本发明使用梯度提升决策树和遗传算法对定型机的能耗进行优化，具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN114118099B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111325158.2
申请日：2021-11-10
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/3329 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F40/35 , G06F40/295 , G06F40/284 , G06F40/268 , G06F18/214
Abstract: 一种基于部首特征和多层注意力机制的中文自动问答方法，包括以下步骤：步骤1、对数据集进行预处理；步骤2、得到词嵌入矩阵，通过随机初始化得到部首嵌入矩阵；步骤3、通过词嵌入和部首嵌入将词语分别转化为向量表示，在词语向量后追加语言学特征；步骤4、将文档向量序列问题向量序列分别输入至不同的双向RNN网络进行编码；步骤5、根据文档向量序列与问题向量，依次计算得到答案开始和结束边界的概率，生成目标概率分布，步骤6、使用数据集对模型训练N轮，通过计算损失并对参数进行更新，使用mini‑batch策略对模型进行训练，使用模型对给定的一个文档和与之相关的问题进行处理，预测得到答案。本发明提高了自动问答的准确率。
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公开(公告)号：CN108374261B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201810434700.X
申请日：2018-05-09
Applicant: 浙江工业大学之江学院
Abstract: 本发明涉及一种经轴染色设备，具体涉及一种带有颜色检测装备的染色系统及其使用方法。本发明一种带有颜色检测装备的染色系统，包括染色釜和若干组检测系统，所述的检测系统包括光纤维收集器和LED灯，所述光纤维收集器通过光纤维与连接器相连，所述LED灯通过LED灯连引线与连接器相连，所述连接器通过第二光纤维连接计算机处理系统，所述连接器安装在染色釜外壳上。本实发明提供了一种直接的监控装备，能够即时地检测布料的颜色变化的带有颜色检测装备的染色系统及其使用方法。
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公开(公告)号：CN113553759A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110669858.7
申请日：2021-06-17
Applicant: 浙江工业大学之江学院
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本申请提供了一种水泵剩余使用寿命预测方法、装置、设备及存储介质，涉及工业设备维护技术领域。该方法包括：采集水泵的振动信息、压力值信息以及水泵流量值信息；对振动信息进行时频域信息提取，构建水泵的特征集；对特征集进行数据降维，对降维后的特征集进行预测，确定水泵的剩余使用寿命。本申请实施例通过获取水泵在运行时的各种信息，通过预设的预测模型提取水泵的特征进行预测，充分考虑了水泵的各种运行数据，预测结果更加准确，并且通过对振动信息提取时频域信息，与水泵进出口压力和水泵流体流量值构建输入，使寿命预测更加准确，保证水泵剩余寿命预测的准确性，便于维护人员对水泵进行维护或更换，提高生产的安全性。
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公开(公告)号：CN112580425A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011087838.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于BP神经网络和D‑S证据理论的水泵设备故障分类方法，加速度传感器实时采集水泵泵体水平方向、垂直方向和驱动端的振动信号xk(t)，对采集到的振动信号进行HHT变换，得到水泵设备故障分类模型所需要的边际谱能量特征向量；将提取的特征向量输入到已经训练好的水泵设备故障分类BP神经网络，归一化输出得到水泵局部分类结果，将分类结果作为证据体mk；度量任意两个证据体mi、mj的冲突大小，若存在冲突，构造新证据体再进行结果融合；若不存在冲突，根据D‑S组合规则，将证据体mk融合；对融合得到的证据体m进行结果判断，信任度最大的命题即为故障分类结果。本发明最大限度保证了故障预测的准确性。
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