公开(公告)号：CN110855335A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201911015106.8

申请日：2019-10-24

Applicant: 暨南大学

Inventor： 施政 ,  杨光华 ,  塞奥佐罗斯·特斯菲斯 ,  马少丹 ,  屈挺

IPC: H04B7/0426 ,  H04B7/0413 ,  H04W52/14 ,  H04W52/26 ,  H04W72/04 ,  H04W72/08

Abstract: 本发明公开了一种基于功率与速率联合优化的下行虚拟MIMO-NOMA方法，该方法包括以下步骤：首先，终端节点通过自组网协议形成若干虚拟阵列天线簇，每簇将路径损耗和信道统计特征汇报给基站；然后，在基站侧构建系统平均吞吐量最大化问题，利用交替迭代优化算法进行功率和速率的联合优化；接下来，基站将NOMA解码顺序信息反馈至各簇，使用预编码与叠加编码技术对各簇请求的多数据流进行功率域复用；最后，利用破零检测来分割数据量以及连续干扰消除技术进行期望信号解码。与传统OMA、NOMA以及虚拟MIMO技术相比，该方法在高信噪比可以显著提高系统容量并保证了簇公平性。

公开(公告)号：CN110458737A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201910766856.2

申请日：2019-08-20

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  罗晓峰 ,  古灏 ,  张永衡 ,  何智慧 ,  张儒 ,  屈挺 ,  朝宝 ,  刘浩源

IPC: G06Q50/20 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于神经网络修改高校教务安排的方法、装置、设备及介质,该方法包括:根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式;根据教务安排约束条件和/或根据教务安排误差计算公式计算出的教务安排表的误差训练CPPN神经网络;利用CPPN神经网络计算出教务安排表,并通过教务安排误差计算公式计算出教务安排表的误差;在误差不大于误差阈值的情况下,获取该误差对应的教务安排表。本发明的方法不再需要繁琐的修改过程,让教职工和教务处能够很大程度上地节省修改方案的流程,快速完成排课排考的建议提交和修改过程，提高教务处的办事效率。

公开(公告)号：CN109511097A

公开(公告)日：2019-03-22

申请号：CN201811230413.3

申请日：2018-10-22

Applicant: 暨南大学

Inventor： 穆罕默德·卡拉杰 ,  尤斯拉·本·伊萨 ,  阿卜杜勒马利克·巴希尔 ,  李志武 ,  屈挺

IPC: H04W4/38 ,  H04W72/12

Abstract: 本发明提供了时间和能量约束下RWSN中消息的传输调度方法和系统，通过采用平衡策略、稀释策略、使能新的通道、禁止通道、增加最低优先级的消息的周期、删除具有较低优先级的消息等方式的选择或组合，能够有效管理任何添加的或者移除的消息，实现了可行的且优化的任务调度。

公开(公告)号：CN109508288A

公开(公告)日：2019-03-22

申请号：CN201811230399.7

申请日：2018-10-22

Applicant: 暨南大学

Inventor： 穆罕默德·卡拉杰 ,  穆罕默德·拉姆丹尼 ,  里德·卡拉洛 ,  李志武 ,  屈挺

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提供一种模型检测方法，包括获取可重构系统的属性，确定所述属性之间的关系，基于所述属性之间的关系，执行所述可重构系统的模型检测。本发明实施例提供的模型检测方法，在模型检测之前，对属性进行预处理，与已有方法相比，在验证前对属性集进行分析，提取属性间的关系，从而最小化要验证的属性的数量，并且最小化了属性的验证时间。

公开(公告)号：CN109189031A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201811230094.6

申请日：2018-10-22

Applicant: 暨南大学

Inventor： 穆罕默德·卡拉杰 ,  索蒙德·弗卡尔 ,  李志武 ,  乔格·弗莱 ,  屈挺

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及一种具有分层框架的分布式控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：重配置层，用于接收所述控制系统的输入对象，并输出由所述控制系统生成的输出对象；控制层，与所述重配置层通信连接，用于根据所述重配置层接收的输入对象，控制所述控制系统执行与所述输入对象对应的控制过程，并生成对应于所述输入对象的所述输出对象至所述重配置层；服务层，与所述控制层通信连接，包括至少一个执行预设功能服务的服务池；以及通信层，与所述服务层通信连接，用于交互设置所述服务层中所述服务池对应的功能服务。

公开(公告)号：CN108668350A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810224058.2

申请日：2018-03-19

Applicant: 暨南大学

Inventor： 施政 ,  陈继桐 ,  杨光华 ,  郭洪飞 ,  屈挺 ,  马少丹

IPC: H04W52/18 ,  H04W52/26 ,  H04L1/18 ,  H04L1/00 ,  H04W72/04 ,  H04W72/08

Abstract: 本发明公开了混合自动重发请求在时间相关性信道下的功率有效性设计方法，实现在相关性信道下的功率分配和速率选择的优化设计方案。该方案适用于三种常见HARQ类型(Type I、CC和IR)来最大化功率效率并同时保障通信服务质量，步骤如下：首先根据功率效率最大化和QoS约束构建目标优化问题；利用趋近性中断概率并引入辅助变量将原始问题分解成三个子问题，并依次闭合求解；确定功率效率上限，权衡频谱效率需求自适应选择HARQ类型；根据最优发送功率和传输速率来合理调整编码方案和调制方式，以实现功率效率最大化。相比于传统方法，采用趋近性中断概率方法可以有效降低实际应用中的计算复杂度，同时改善系统功率有效性性能。

公开(公告)号：CN119941139A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510090853.7

申请日：2025-01-21

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李明星 ,  周曲 ,  刘芬 ,  屈挺 ,  黄国全

IPC: G06Q10/0875 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/126

Abstract: 本申请涉及考虑人体工程学风险的拣货与补货联动决策方法及服务平台，该方法包括：在从补拣货数据流中获取聚合物料清单信息和仓储库位信息之后，根据聚合物料清单信息对应的第一待补货物料量信息、聚合物料清单信息和仓储库位信息进行编码，生成包括第一双编码个体的第一双编码种群；根据第一双编码个体对应的非支配解参数和目标拥挤度，对第一双编码种群进行与NSGA‑Ⅱ算法对应的目标选择操作，得到候选双编码个体；对所有候选双编码个体进行与NSGA‑Ⅱ算法对应的目标遗传操作，对完成目标遗传操作后所生成的所有备选双编码个体，重复执行目标选择操作和目标遗传操作，直至生成至少包括个体适应度小于预设适应度阈值的目标双编码个体的目标双编码种群。

公开(公告)号：CN118536910B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202410887922.2

申请日：2024-07-03

Applicant: 暨南大学

Inventor： 屈挺 ,  潘威 ,  张凯 ,  郑湃 ,  李昭 ,  黄国全

IPC: G06Q10/087 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/20 ,  G06N3/126

Abstract: 本申请涉及退役动力电池智能仓储方法、装置、智能仓储系统及存储介质，该方法包括：获得待仓储的每个目标AEVB对应的多种目标指标参数；在对目标指标参数进行预处理，生成标准特征参数之后，利用评估分类模型处理标准特征参数，得到与每个目标AEVB对应的分类标签数据；基于仓储库区对应的布局参数信息和多个目标AEVB，利用NSGA‑II算法进行仓储分配规划，生成初始仓储分配信息；确定初始仓储分配信息中所有备选仓储库区对应的第一仓储适应度，根据与分类标签数据中的目标重组热度分类及目标重组热度评分值的对应的目标仓储适应度和第一仓储适应度的差值，对初始仓储分配信息进行仓储规划迭代，直至差值不大于预设阈值，生成对应的目标仓储分配信息。

公开(公告)号：CN119169428A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202410963341.2

申请日：2024-07-18

Applicant: 暨南大学

Inventor： 牛伟龙 ,  伍子卿 ,  孙小光 ,  屈挺 ,  王梦媛 ,  邱若洁

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/54 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及图像视觉处理技术领域，尤其是指一种基于背景建模的工业产品表面缺陷数据集扩充方法及装置，包括：利用背景建模方法提取缺陷图像的背景纹理信息，得到缺陷图像的背景纹理图像数据集；利用缺陷图像的背景纹理图像数据集训练生成对抗网络，利用训练好的生成对抗网络生成新的背景纹理图像；将缺陷图像与其对应的背景纹理图像做差分运算，得到缺陷前景图像；将缺陷前景图像与生成对抗网络生成的背景纹理图像融合，得到融合缺陷图像。本发明得到的缺陷图像保留了背景纹理信息，且突出了图像中的缺陷特征，具有多样性的同时保证了缺陷特征的质量。

公开(公告)号：CN118331208B

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410625719.8

申请日：2024-05-20

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李明星 ,  刘斌洋 ,  曾伟杰 ,  屈挺 ,  黄国全

IPC: G05B19/418

Abstract: 本申请涉及优化与实时反应混合式拣货装配同步决策方法、服务平台及介质，该方法包括：获取在接收到调度排序修正指令时所执行的拣货装配作业信息；根据每个操作批次对应的生产订单中未完成目标操作的产品的比率，对当前作业数据队列所对应的操作批次进行排序更新，得到对应的候选作业数据队列，操作批次包括拣货装配作业信息中的拣货批次和装配批次其中之一，目标操作包括分拣操作和装配操作其中之一；确定候选作业数据队列对应的每个操作批次的目标截止时间，根据目标截止时间与当前时刻的差值，确定对应的操作批次的实时优先级，以及基于实时优先级，对候选作业数据队列所对应的每个操作批次进行排序更新，生成包括目标作业数据队列的决策结果。