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公开(公告)号：CN104239851A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410357132.X
申请日：2014-07-25
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于行为分析的智能小区巡检系统及其控制方法，系统由服务器、移动巡检终端、小区摄像头以及智能门禁系统组成，所述移动巡检终端用于获取小区可疑人物的人脸图像信息；所述小区摄像头用于实时获取小区视频信息或/和图像信息；所述智能门禁系统用于实现IC卡和人脸图像信息的双重认证；所述服务器用于实现视频监控以及视频图像处理，所述视频图像处理包括行为分析和身份认证。其效果是：通过增加移动巡检终端实现可疑人员的实时甄别，充分运用智能视频技术，一方面通过构建双重认证的门禁系统提高小区安全防范能力，另一方面通过采用多种人体行为识别算法，可以做到各种突发事件的应急响应，提高突发事件处理效率。
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公开(公告)号：CN105321000B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510753959.7
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络与MOBFOA算法的铝电解工艺参数优化方法，包括以下几个步骤：一：统计对电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量影响大的参数作为决策变量X；二：利用BP神经网络建立铝电解生产过程模型；三：运用MOBFOA算法对决策变量在其取值范围内进行优化；四：按照最优决策变量进行现场控制。有益效果：利用非线性映射能力强的BP神经网络建立铝电解生产过程模型；优化方法指导菌群跳出局部最优，可快速获得最佳的生产过程参数，达到了高效、降耗、减排的目的。
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公开(公告)号：CN104239851B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201410357132.X
申请日：2014-07-25
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于行为分析的智能小区巡检系统及其控制方法，系统由服务器、移动巡检终端、小区摄像头以及智能门禁系统组成，所述移动巡检终端用于获取小区可疑人物的人脸图像信息；所述小区摄像头用于实时获取小区视频信息或/和图像信息；所述智能门禁系统用于实现IC卡和人脸图像信息的双重认证；所述服务器用于实现视频监控以及视频图像处理，所述视频图像处理包括行为分析和身份认证。其效果是：通过增加移动巡检终端实现可疑人员的实时甄别，充分运用智能视频技术，一方面通过构建双重认证的门禁系统提高小区安全防范能力，另一方面通过采用多种人体行为识别算法，可以做到各种突发事件的应急响应，提高突发事件处理效率。
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公开(公告)号：CN107832453A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711189590.7
申请日：2017-11-24
Applicant: 重庆科技学院 , 重庆市九龙坡区天宝实验学校
CPC classification number: G06F16/9535 , G06Q50/205
Abstract: 本发明提供一种面向个性化学习方案的虚拟试卷推荐方法，根据轮盘选择法生成一系列题量百分比围绕主难度系数的左右两边呈均匀梯度下降分布的虚拟试卷，在学生的DNA信息中匹配试卷里试题的知识点的理解程度系数，并结合该道题满分计算出学生的理论得分，将试卷中每道试题的理论得分求和，即可得出学生本套试题的理论得分，以此理论得分为参考目标，针对学生的难点和弱点推荐依次难度的试卷，从而达到逐步提高学生学习成绩的目的。
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公开(公告)号：CN105404926B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510752651.0
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解生产工艺优化方法，包括以下几个步骤：一：统计对电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量影响大的参数作为决策变量X；二：利用BP神经网络建立铝电解生产过程模型；三：运用MBFO算法对决策变量在其取值范围内进行优化；四：按照最优决策变量进行现场控制。有益效果：能确定工艺参数的最优值，并且能够运用到实际生产当中，使铝电解生产过程中的电流效率提高了、并降低了吨铝能耗以及全氟化物排放量，达到节能降耗减排的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104714409B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410849174.5
申请日：2014-12-31
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种滞后校正器结构参数的获取方法和装置，该方法包括：a)确定自动控制系统被控对象和滞后校正器的传递函数结构、以及系统期望的频域特性；b)对于所确定的系统传递函数结构和期望的频域特性，构造相应的神经网络；c)采集所述系统的多个数据样本；d)将所采集到的数据样本输入神经网络中，对该神经网络进行训练；e)获取该滞后校正器的结构参数。使得使用该方法和装置获取滞后校正器的结构参数时，只需用户输入系统被控对象的结构参数K、α、β和引入滞后校正器后系统期望的频域性能参数γ、ω，就可迅速计算出该滞后校正器的结构参数，从而大大简化了滞后校正器结构参数的获取过程，因此，可以缩短滞后校正器的设计时间。
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公开(公告)号：CN105447567A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510752590.8
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06N3/08
CPC classification number: G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络与MPSO算法的铝电解节能减排控制方法，首先，利用BP神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后，利用基于多目标粒子群算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的电流效率、吨铝能耗以及全氟化物排放量。MPSO算法不需要进行交叉、变异操作，因此编码过程简单、容易实现，且与其他算法相比，MPSO算法具有记忆性，即保留了所有全局最优值和局部最优值，保证了在种群进化过程中最优取值的完整性。该方法确定了铝电解生产过程中工艺参数的最优值，有效提高了电流效率，降低了吨铝能耗，减少了温室气体排放量，真正达到节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN105426959A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510750725.7
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络与自适应MBFO算法的铝电解节能减排方法，首先，利用BP神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后，利用基于自适应步长的多目标细菌觅食优化算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的电流效率和温室气体排放量，其中，在对生产过程模型进行优化时，根据菌群进化状态对趋向操作的步长进行动态调整，以确保种群的多样性和收敛性。该方法确定了铝电解生产过程中工艺参数的最优值，有效提高了电流效率，减少了温室气体排放量，真正达到节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN105404142A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510750094.9
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/02
CPC classification number: G05B13/0205
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解多参数控制方法，首先，利用BP神经网络对铝电解过程进行建模，然后利用改进的多目标细菌觅食算法优化铝电解生产过程模型参数，得到决策变量的最优解；其中改进的多目标细菌觅食算法关键在于利用Pareto熵的外部档案更新策略更新菌群，使得菌群以较快速度朝着Pareto前沿移动。有益效果：基于多目标细菌觅食算法优化铝电解参数，有效提高铝电解生产效率；使用Pareto熵的外部档案更新策略更新菌群，使得能够快速获取铝电解生产最优参数。
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公开(公告)号：CN104714408A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201410849162.2
申请日：2014-12-31
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种滞后超前校正器结构参数的获取方法和装置，该方法包括：a)确定自动控制系统被控对象和滞后超前校正器的传递函数结构、以及系统期望的频域特性；b)对于所确定的系统传递函数结构和期望的频域特性，构造相应的神经网络；c)采集所述系统的多个数据样本；d)将所采集到的数据样本输入神经网络中，对该神经网络进行训练；e)获取该校正器的结构参数。使得使用该方法和装置获取滞后超前校正器的结构参数时，只需用户输入系统被控对象的结构参数K、α、β和引入滞后超前校正器后系统期望的频域性能参数γ、ω，就可迅速计算出该校正器的结构参数，从而大大简化了滞后超前校正器结构参数的获取过程，因此，可以缩短滞后超前校正器的设计时间。
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