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公开(公告)号：CN116540641A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310152903.0
申请日：2023-02-21
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种面向复杂制造系统的鲁棒优化调度方法及系统，其中方法包括：获取生产线的实时生产状态及生产状态数据；基于生产状态数据生成样本集；基于样本集，生成融合设备维护和工件派工的调度规则；结合实时生产状态及调度规则，生成调度方案；将调度方案应用于生产线上，获取生产线反馈的生产性能；基于反馈的生产性能，更新调度规则参数，重新生成调度规则；重复执行上述步骤，直至生产线反馈的生产性能达到预期标准。与现有技术相比，本发明采用闭环优化的思想，在考虑生产线调度方案鲁棒性的同时，综合考虑生产线设备柔性维护、工艺约束和动态派工，使生产线工艺约束满足率提高，进而提高了工件准时交货率。
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公开(公告)号：CN116468155A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310306375.X
申请日：2023-03-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F30/27 , G06N7/08
Abstract: 本发明涉及一种基于带参数通道的储备池计算网络的投料策略优化方法，应用于多重入制造系统，方法包括如下步骤：获取训练用分岔参数及训练集，通过将所述训练用分岔参数作为带参数通道的储备池计算网络的分岔参数通道的输入，并将所述训练集作为所述储备池计算网络其他通道的输入，对所述储备池计算网络进行训练，获取训练好的储备池计算网络；获取待预测样本以及预测用分岔参数并输入所述训练好的储备池计算网络进行预测，获取与所述预测用分岔参数对应的生产线生产状态评价指标，选取最优的生产状态评价指标对应的分岔参数作为目标投料策略，实现投料策略优化。与现有技术相比，本发明具有预测贴近实际，有效优化产能等优点。
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公开(公告)号：CN116361407A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310243334.0
申请日：2023-03-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/29 , G06F18/23213 , G06F17/18 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类贝叶斯优化的稀疏地图构建方法，包括以下步骤：1)构建初始数据集，并构建和训练初始代理模型；2)根据硬聚类算法和自定义距离判断标准将地图中的采样点分配到初始聚类中心，并迭代计算新的聚类中心；3)计算先验概率分布，并得到基于空间聚类的贝叶斯优化采集函数；4)选择令采集函数数值最大的空间点为新的最佳采样点，获取最佳采样点的信息和最小化不确定度；5)扩充初始数据集，对初始代理模型进行更新；6)若新的代理模型的误差大于阈值，则执行4)，若误差小于阈值或达到最大迭代次数，则进入7)；7)根据新的代理模型构建完整的稀疏地图。与现有技术相比，本发明具有更高的精度和更强的鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN116224791A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310157883.6
申请日：2023-02-23
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种智能制造协作机器人边缘系统的协作训练控制方法，包括：S1、建立智能制造场景下的协作机器人边缘系统，包括协作机器人模块、边缘计算模块和云服务器模块；S2、云服务器模块将任务分配至设定数量的边缘计算模块，协作机器人模块上传设备数据到所连接的边缘计算模块；S3、在云服务器模块部署公共数据集，并将设定比例的公共数据集分发至所有边缘计算模块中；S4、每个选中的边缘计算模块进行局部模型的训练，并计算对应的聚合系数；S5、检测恶意客户端的存在，进行半异步训练模式；S6、经过多轮训练得到全局模型的参数，完成协作训练任务。与现有技术相比，本发明具有高效通信、安全以及训练效率高等优点。
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公开(公告)号：CN116129648A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310184104.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种路网拥堵关键节点识别方法、设备、介质，包括以下步骤：1)收集真实路网数据并进行路网建模：2)基于邻居节点集搜索方法，对复杂网络模型应用SIR传播模型方法等纳入网络模型函数；3)对原始复杂路网进行k‑shell分解，保存每个节点的ks层并确定其三层内的邻居节点集；4)根据交通拥堵特性计算每个节点的三层影响函数和总影响函数；5)根据每个节点的ks层和总影响函数值确定其在交通拥堵情境下的重要程度。与现有技术相比，本发明改进的k‑shell关键节点识别方法结合了交通路网的拓扑特性和交通车流的特性，可以准确识别交通拥堵情况下的路网关键节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112598032B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011452699.7
申请日：2020-12-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供面向红外图像对抗攻击的多任务防御模型构建方法，包括：根据获取到的红外图像数据集确定训练数据集和测试数据集；建立目标网络模型和附加网络模型，对目标网络模型和附加网络模型进行训练，根据训练获得的最优目标网络模型和最优附加网络模型的参数构建多任务防御模型并进行训练，训练完成获得最优多任务防御模型。本发明利用目标网络和附加网络之间进行参数共享，使目标网络在不牺牲原本分类精度的基础上，拥有附加网络的降噪和抗扰动能力；附加网络和目标分类网络会通过联合训练的方式进行信息交互，而不是仅对附加网络进行单独训练，网络应用泛化性高，提升目标网络的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113946745A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111018715.6
申请日：2021-09-01
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了通用个性化推荐方法、推荐系统及训练方法，包括获取用户对象数据；根据用户对象数据获取待推荐的物品对象数据以及场景对象数据；将所述用户对象数据、物品对象数据以及场景对象数据分别映射为向量；将所有向量拼接后作为输入特征；使用排序模型基于所述输入特征对推荐结果进行打分并基于得分排序。在训练的过程中，本发明根据专家经验和业务规则确定对象之间的关系并转化为向量之间的关系，向量距离表征知识和经验，在推荐过程中自动化实现业务规则、人工经验的通用化，无需在不同的推荐场景定制化不同的业务规则。本发明能够解决推荐系统因为画像系统模块造成的低通用性和低扩展性。
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公开(公告)号：CN111414286B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202010151485.X
申请日：2020-03-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的不平衡硬盘数据的故障诊断方法，包括以下步骤：1)原始硬盘数据进行预处理与三维重构；2)对三维重构后的硬盘数据进行数据类别平衡处理，并划分得到深度学习网络的训练集和测试集；3)构建深度学习网络并通过训练集进行训练，最后采用训练好的深度学习网络进行故障预测，判断硬盘数据是否故障。与现有技术相比，本发明具有准确率高、应用泛化性高、环境要求低、风险预测等优点。
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公开(公告)号：CN113588195A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110915039.6
申请日：2021-08-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种碰撞堵塞检测方法及装置，包括以下步骤：获取第一机器人的第一位置信息和第二位置信息；所述第一位置信息为所述第一机器人执行移动指令前所在位置的信息；所述第二位置信息为所述第一机器人执行所述移动指令后所在位置的信息；基于所述第一位置信息和所述第二位置信息，遍历所述机器人组，创建机器人关系有向图、机器人碰撞关系表和机器人堵塞关系表；基于所述机器人关系有向图、所述机器人碰撞关系表以及所述机器人堵塞关系表，确定机器人碰撞堵塞检测结果。本发明的碰撞堵塞检测方法及装置无需将一个机器人和其他所有机器人进行比较判断，保证了碰撞堵塞检测的低复杂度，提高整体智能系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN113486242A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110787265.0
申请日：2021-07-13
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/186 , G06F40/35 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于推荐系统的无侵入个性化解释方法，获取推荐系统的召回策略、用户侧信息，以及根据用户侧信息由召回策略所推选出的物品侧信息，对用户侧信息和物品侧信息进行特征提取，并根据召回策略计算特征的重要性，对特征的重要性进行排序，并根据排序结果提取多个重要征特，根据重要特征，配置话术模板，融合特征和话术模板，生成推荐原因解释；本发明可在推荐系统的基础上，对推荐系统中的用户侧信息和物品侧信息进行特征提取，进一步在对提取的特征进行处理后，可生成与推荐系统推送给用户的物品相匹配的解释原因，可提高该系统的可解释性，大幅度增加用户的使用体验。
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