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公开(公告)号：CN117174326A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310953048.3
申请日：2023-08-01
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于血液检测和复杂网络韧性的乙肝诊断指标提取方法，首先收集慢性乙肝、肝硬化、肝细胞癌患者发病后未治疗时血常规、乙肝五项、肝功能检查、凝血四项、乙肝病毒定量、甲胎蛋白数据；然后提取25个关键指标，根据肝病诊断标准治疗指南和Child‑Pugh评分对每个指标分组重新赋值；接下来计算指标间的相关性设定阈值，分别构建慢性乙肝、肝硬化、肝细胞癌指标相关程度网络；计算网络平均度；对数据再次进行处理并计算均值，与神经网络动力学进行拟合，得到拟合误差；求得慢性乙肝、肝硬化、肝细胞癌等三种疾病对应的诊断区间，以此作为乙肝患者的诊断指标。本发明方法建模过程简单、高效，有利于提高医疗资源利用率。
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公开(公告)号：CN116128254A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310329673.0
申请日：2023-03-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06F16/9035
Abstract: 本发明涉及于边缘计算的嵌入式智能制造资源配置方法及终端系统，将物联制造技术和传感技术运用到车间生产过程中，实现边缘端制造资源的状态感知和信息获取，提高底层制造的智能化水平；通过数据的自动采集、反馈和分析，采用基于语义相似度的资源‑订单优化配置算法，建立动态的主动推荐机制。考虑生产过程中的多种情况，提高工业资源的利用率；在应用层面设计智能制造终端系统，作为上述优化配置算法和生产监控的载体，包括资源的自组织推送模型的结果展示以及关键数据、流程的图形化显示逻辑，实现基于加工订单驱动的边缘资源交互模式，减少人为因素干扰，确保协作效率。
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公开(公告)号：CN111958321B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010792632.1
申请日：2020-08-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明提出一种基于深度神经网络的数控机床刀具磨损程度识别方法，解决数控机床加工过程中刀具磨损程度准确、稳定的在线检测问题。首先为数控机床主轴和工作台配置振动传感器采集其加工过程产生的主轴、工作台振动数据，并且获取数控机床的加工参数和刀具、工件的材料信息；其次对振动数据进行预处理，提高振动数据的可利用性；最后，基于深度神经网络建立振动数据与数控机床刀具磨损程度识别，包括基于自编码器的振动数据特征提取、基于one‑hot的加工特征数据编码和基于多维特征数据的刀具磨损状态识别三个部分，进而实现对刀具磨损程度的准确在线识别。
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公开(公告)号：CN111958321A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010792632.1
申请日：2020-08-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明提出一种基于深度神经网络的数控机床刀具磨损程度识别方法，解决数控机床加工过程中刀具磨损程度准确、稳定的在线检测问题。首先为数控机床主轴和工作台配置振动传感器采集其加工过程产生的主轴、工作台振动数据，并且获取数控机床的加工参数和刀具、工件的材料信息；其次对振动数据进行预处理，提高振动数据的可利用性；最后，基于深度神经网络建立振动数据与数控机床刀具磨损程度识别，包括基于自编码器的振动数据特征提取、基于one-hot的加工特征数据编码和基于多维特征数据的刀具磨损状态识别三个部分，进而实现对刀具磨损程度的准确在线识别。
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公开(公告)号：CN111582710A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010369901.3
申请日：2020-05-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提出一种基于物联制造的生产车间实时优化方法，首先通过制造物联技术给生产车间中的制造资源配备合适的传感器，采集和获取车间的实时制造数据；其次，将生产总时间分为多个时间窗T，并且在每个时间窗T的开始进行决策，生成生产计划。同时考虑最小化最大完工时间和最小化最大单台机器负荷；最后，将每个时间窗T分为多个时刻t。在每个时刻t，根据车间的实时制造信息，同时考虑最小化最大完工时间、最小化机器总负荷和最小化生产总能耗进行实时调度。本发明通过采集制造车间中的实时制造数据，实现基于实时信息的实时调度过程，提高车间的生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107703897B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710981257.3
申请日：2017-10-20
Applicant: 西北工业大学 , 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提出一种面向固定式装配过程的协同导航优化方法，通过运用物联技术于基层各装配资源，在装配车间建立一个物联传感网络，将所有的装配单元和装配工人通过局域网互联起来，实现制造资源信息的实时共享。通过分层着色Petri网技术对装配过程建模，结合层次分析法和灰色关联矩阵，对装配工序进行动态优先级排序并计算出高优先级工序和装配工人之间的最优匹配方案。本发明基于物联制造技术，从装配工人的角度进行优化，寻求工人与工人之间协同优化策略。避免了传统固定式装配优化方法中各装配单元间实时信息难以共享，动态优化调度方案难以执行等弊端。并通过实时优化匹配，从根本上减少了装配过程中局部异常给整个装配系统带来的影响。
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公开(公告)号：CN103413196B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310294374.4
申请日：2013-07-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明提出了一种改进的基于关系链的作业车间调度关键外协工序辨识方法，首先根据调度问题获得初始调度；其次根据关系链的处理规则，抽取出关系传播链；再次，辨识出候选的关键外协工序；然后对外协后受影响的工序进行重调度；最后根据生产现场情况，进行多属性决策，输出最优的关键外协工序及相应的生产调度方案。应用本方法，将关系链传播抽取和候选外协工序辨识两个功能模块进行区分，有利于后续对各自功能方法的改进和替换，具有更强的可移植性。对于关系传播链中存在关系4辨识候选外协工序时，应用规律直接可以辨识出候选外协工序，减少了试验及重调度的计算量。
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公开(公告)号：CN105117801A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510562642.5
申请日：2015-09-07
Applicant: 广东工业大学 , 西北工业大学 , 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
CPC classification number: Y02P90/30
Abstract: 本发明公开了一种基于智能算法的轮胎成型-硫化生产能耗实时优化方法，本发明致力于通过在成型及硫化车间有效布置数据采集设备，获取车间生产能耗数据以及实时生产状况，结合历史能耗数据建立生产加工系统能耗模型；将成型和硫化两道工序抽象成一种柔性流水车间调度问题，对机器和工件进行编码，进而采用智能算法对工序进行合理调度，得到具有最优适应度的可行解。
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公开(公告)号：CN103473659A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310377198.0
申请日：2013-08-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种配送车辆端实时状态信息驱动的物流任务动态优化分配方法，用于解决现有物流任务动态分配方法由于车辆装载率低而造成资源浪费的技术问题。技术方案是通过在物流配送车辆端配置自动识别设备，智能获取并传输配送车辆进行物流配送活动中的实时状态信息，应用物联技术实现车辆感知其实时状态信息并传输至配送任务管理中心，配送中心进而根据各配送车辆和配送任务的实时信息，对物流配送任务进行动态优化分配，提升车辆的装载率，最大限度地整合物流配送资源。达到了降低物流成本、实现低碳、高效绿色物流的目标。
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公开(公告)号：CN103116813A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310058948.8
申请日：2013-02-25
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: Y02P90/30
Abstract: 本发明提出了一种实时信息驱动的生产设备端制造活动智能导航方法，通过应用物联技术于制造设备端，形成各类制造资源物物互联、互感，改变原有制造资源及加工过程的信息获取方式，提高数据的时效性、规范性和准确性，并根据所获取的实时信息为设备端提供实时操作引导服务和任务队列优化服务：提供全面的设备端实时生产状态信息和正确的生产操作引导，从根本上杜绝因操作不当或物料错装而引起的质量问题；基于所获取的多源实时状态信息，快速的优化设备端待加工任务的序列，降低动态优化的难度，缩短优化时间。
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