公开(公告)号：CN113360618A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110633919.4

申请日：2021-06-07

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  马向东 ,  曾云辉 ,  塔建 ,  吴清见 ,  何智慧 ,  任亚平 ,  张锐

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提出一种基于离线强化学习的智能机器人对话方法及系统，方法包括获取已有的对话数据信息，基于对话数据构建训练集；在训练集抽取预设关键信息，对关键信息进行数据处理,引入非策略的批量强化学习算法；构建基于对话预判模型，并利用基于关键信息得到的数据对模型进行训练；获取待交流对话的数据信息；从数据信息中抽取预设关键信息，通过数据处理得到第一向量；利用已训练的模型处理第一向量，得到对应的第一标签，根据第一向量和第一标签进行决策输出；基于决策与用户进行对话。系统包括GPU服务器、模型存储器、存储模块、语言数据库、离线强化学习处理器、CPU处理器、语言收集模块和智能对话执行模块。

公开(公告)号：CN113284613A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110565687.3

申请日：2021-05-24

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  王榕 ,  曾云辉 ,  吴鲲 ,  谢辉 ,  何智慧 ,  任亚平 ,  张锐

IPC: G16H50/20 ,  G16H10/60 ,  G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的人脸诊断系统，人脸诊断系统包括模型构建模块和模型应用模块，模型构建模块包括中央处理器、GPU服务器和模型构建存储器，模型构建存储器中存储有可以被中央处理器运行的程序，并且可以存储相关疾病患者的面部图像，模型应用模块包括神经网络芯片和摄像头，摄像头用于采集患者的面部照片，神经网络芯片可以搭载辅助诊断模型，辅助诊断模型基于深度卷积神经网络，通过训练、验证和优化得到，可基于人脸图像预测出特定疾病的患病概率。本发明采用上述基于深度学习的人脸诊断系统，可预测出某些疾病的患病概率，从而协助医生进行疾病的筛查工作，提高了诊断准确率和效率。

公开(公告)号：CN113065480A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202110382382.9

申请日：2021-04-09

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  李嘉明 ,  任亚平 ,  何智慧 ,  朝宝

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T5/30

Abstract: 本申请涉及书法作品风格的识别方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该书法作品风格的识别方法包括：通过获取待识别的书法作品图像；对书法作品图像进行预处理，并对预处理后的图像进行书法字定位裁剪，得到至少一幅字图像，其中，预处理包括：中值滤波降噪处理、二值化处理、腐蚀膨胀的形态学图像处理；利用胶囊网络模型处理至少一幅字图像，获得每一幅字图像对应的第一分类标签，其中，胶囊网络模型被训练为用于根据字图像得到与该字图像对应的分类标签；根据第一分类标签确定书法作品图像的风格识别结果。通过本申请，解决了相关技术中书法作品风格的识别准确率低、效率不高的问题，实现了书法作品风格的快速准确识别。

公开(公告)号：CN113010849A

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN202110208156.9

申请日：2021-02-24

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  杨贺轩 ,  何智慧 ,  王芳 ,  张锐 ,  郗风江 ,  任亚平 ,  朝宝

IPC: G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06K9/00 ,  G01D21/02 ,  G06F16/901 ,  G06F16/9035 ,  G06F16/907 ,  H04W4/38 ,  G16Y10/05 ,  G16Y20/10 ,  G16Y40/10 ,  G16Y40/20

Abstract: 本发明提供了一种基于物联网的草场环境评价方法，属于生态环境监测技术领域。本发明提出了基于物联网的草场环境评价方法，草场信息中的各种环境因素对牧民放牧的权重不同，分析对比各因素特征，采用了一种多传感器数据融合算法，对草场环境数据进行分析处理，构建评价矩阵，对草场环境等级作出科学的评价。

公开(公告)号：CN118535875B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202410657000.2

申请日：2024-05-24

Applicant: 暨南大学

Inventor： 任亚平 ,  任莹 ,  钟方 ,  郭洪飞

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/21 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种工序随机失效的退役机电产品拆解方法、装置及设备，所述方法包括：利用贝叶斯网络对退役机电产品拆解过程中的各工序间失效因果关联进行分析，确定失效状态转移的概率；根据退役机电产品拆解过程中的失效样本数据，估计各拆解工序随机失效条件概率；结合遗传算法，根据工序的失效条件概率优化拆解工艺路线，搜索退役机电产品拆解的全局近似最优解；根据设计好的失效修复策略，针对已发生失效的工序采取相应修复操作，确保退役机电产品拆解过程中拆解序列的连续性。本发明能够深入探究拆解工序失效行为机理，并基于拆解工序之间的失效因果关联决策出全局最优拆解工艺路线。

公开(公告)号：CN117574762B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202311534220.8

申请日：2023-11-17

Applicant: 暨南大学 ,  内蒙古科学技术研究院

Inventor： 郭洪飞 ,  任亚平 ,  何智慧 ,  卜二军 ,  王英杰 ,  朝宝

IPC: G06F30/27 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/382 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动力电池数字孪生模型的构建方法，该构建方法包括以下步骤：动力电池多尺度映像模型的构建；数据驱动模型的构建；以动力电池多尺度映像模型为基础，叠加数据驱动模型，构建动力电池数字孪生模型；针对动力电池数字孪生模型的数据进行处理，优化动力电池数字孪生模型；通过针对动力电池服役周期数字孪生模型的精准构建，采用数据驱动方法对实时监测的数据进行信息提取，并将提取的信息数据补充到多尺度映像模型中，优化了初始多尺度映像模型的精度，以及针对动力电池服役周期孪生数据处理方法的研究，通过多尺度数字孪生模型构件加上孪生数据的优化处理，使得动力电池孪生数据得到高精度表达。

公开(公告)号：CN117669984B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202311750332.7

申请日：2023-12-18

Applicant: 暨南大学 ,  广东云熵科技有限公司

Inventor： 郭洪飞 ,  欧阳雅捷 ,  曾云辉 ,  任亚平 ,  何智慧 ,  阎龙 ,  朝宝

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N5/02 ,  G06N3/092 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明提出了基于数字孪生及知识图谱的强化学习的车间调度方法，包括：建立数据接收与存储结构收集多模态数据，根据多模态数据生成标签和元数据，并利用图模型的连接性预测与现有数据相关的标签和元数据；对生成的标签和元数据进行数据质量评估与过滤，所述数据质量评估是根据数据质量评分进行评估；设计多层次车间状态表示并建立车间数字孪生模型；构建知识图谱和可解释强化学习模型；根据可解释强化学习模型生成决策逻辑和解释决策逻辑；根据决策逻辑和车间数字孪生模型搭建实验环境并评估实验性能。本发明综合性地解决了车间调度的效率、成本和解释性问题。

公开(公告)号：CN118607373A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410759265.3

申请日：2024-06-13

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  钟方 ,  任莹 ,  任亚平 ,  何智慧 ,  韩世林

IPC: G06F30/27 ,  G06N7/01 ,  G06N7/02 ,  G06N5/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种退役机电产品拆解工序的失效风险评估方法、装置及设备，所述方法包括：从退役机电产品的零部件失效层面出发，确定退役机电产品的拆解工序的失效行为表现，并通过引入模糊推理方法，处理多维失效变量进而精确描述退役机电产品的单个拆解工序的失效状态；利用改进离散萤火虫算法优化用于反映退役机电产品的失效拆解工序间因果关系的贝叶斯网络拓扑结构；使用期望最大参数估计方法来估计贝叶斯网络拓扑结构每个节点的贝叶斯网络参数，以估计退役机电产品的各个拆解工序的失效条件概率。本发明能够准确识别退役机电产品拆解过程中潜在的拆解工序的关联失效风险。

公开(公告)号：CN117151425B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311364387.4

申请日：2023-10-20

Applicant: 暨南大学

Inventor： 任亚平 ,  许哲豪 ,  郭洪飞 ,  王丽娜 ,  孟磊磊 ,  朝宝 ,  塔建

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/30 ,  G06Q50/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供一种基于RQL算法的选择拆卸规划方法及系统，获取待拆卸产品的数据集，结合Q‑learning算法和Rollout策略迭代采样待拆卸产品的数据集，得到待拆卸产品的优选拆卸序列，本申请的RQL(Rollout‑Q‑learning)算法是基于Rollout策略优化了Q‑learning算法在迭代过程中的动作选择，在每个决策阶段使用Rollout策略对每个可行动作进行有限步数的模拟采样之后，选择在有限步数内估计价值最大的可行动作，从而使Q‑learning算法具备更强的全局搜索能力，最终得到优选拆卸序列，相对于传统的Q‑learning算法，RQL(Rollout‑Q‑learning)算法在拆卸序列规划上有很大的性能提升，同时能够提高拆卸流程的回收效益，尽可能减少EoL产品对环境造成的危害。

公开(公告)号：CN117388708A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311428167.3

申请日：2023-10-30

Applicant: 暨南大学 ,  内蒙古科学技术研究院

Inventor： 郭洪飞 ,  任亚平 ,  何智慧 ,  卜二军 ,  郭海全 ,  朝宝

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/374 ,  G01R31/378 ,  G01R31/382 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明属于动力电池技术领域，具体的说是一种动力电池系统及动力电池系统热失控监测方法，包括动力电池服役模型精准构建端、动力电池服役数据处理研究端与动力电池循环老化衰退端；所述动力电池服役模型精准构建端包括动力电池多尺度映像模型构建模块与动力电池多尺度数字孪生模块；动力电池服役周期数字孪生建模理论，揭示动力电池循环老化衰退过程中多物理场参数动态演变与耦合作用机制，阐明多影响因素耦合作用下动力电池循环老化衰退机理；探究单体不一致性作用下的动力电池多尺度性能衰退规律，形成一套面向动力电池服役周期的主动再制造时域决策方法与理论，以实现动力电池再制造生产效益最大化。