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公开(公告)号：CN117892969B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410075997.0
申请日：2024-01-18
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06F18/20 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的柔性车间作业动态调度方法，属于车间作业动态调度领域，该方法包括以作业总拖期时间最小化、作业最大完成时间最小化和平均机器利用率最大化为优化目标，得到多目标模型；利用析取图模型对动态作业车间调度问题进行抽象，得到调度状态；根据调度状态和多目标模型，以优化目标为高层智能体，以作业和机器为低层智能体，利用马尔可夫决策过程，得到作业调度模型；获取新作业集合，并根据新作业集合，利用作业调度模型，得到调度计划表，完成柔性车间作业动态调度。本发明解决了现有技术中依赖调度规则而缺乏泛化性的问题。
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公开(公告)号：CN118365957A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410616519.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种皮肤病图像分类方法、设备、介质及产品，涉及图像处理技术领域，方法包括：对待分类皮损图像的病灶区域进行图像分割，得到病灶区域图像；将所述病灶区域图像和所述待分类皮损图像的皮肤镜图像输入皮肤病图像分类模型，得到皮肤病分类结果；所述皮肤病图像分类模型是对多模态融合分类网络进行训练得到的，所述多模态融合分类网络用于对输入图像进行特征提取，对提取的多模态特征进行特征融合，根据融合后的特征进行皮肤病分类。本发明提高了图像分类的准确性。
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公开(公告)号：CN118276588A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410377424.3
申请日：2024-03-29
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工水母搜索算法的车间多AGV路径规划方法，涉及基于智能优化算法的路径规划技术领域，包括以下步骤：S1：分析生产车间场景信息，建立拓扑地图，确定AGV始末点、可行道路以及物料缓冲区处的服务地址；S2：构建了一个以最小化AGV距离成本和数目成本的总成本为目标函数的数学模型；S3：基于莱维飞行和差分进化算法进一步提高人工水母搜索算法的全局搜索能力和局部开发能力；S4：设计编码和解码方案，使用改进后的人工水母搜索算法寻找较优目标函数值，获取各个AGV最优运输路径。本发明采用上述的一种基于人工水母搜索算法的车间多AGV路径规划方法，为自动化生产车间提供高效的多AGV路径规划方案，提高车间内物料搬运效率。
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公开(公告)号：CN118230908A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410292348.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的中医大模型及偏好对齐方法，中医大模型包含基于医疗知识的中医大模型学习模块、基于偏序对的奖励模块、基于强化学习的偏好对齐模块和基于神经网络的反馈优化模块，中医大模型学习模块整合中医数据构建语料库，并在语料库上进行训练，使模型初步对齐中医领域的任务；其次采用强化学习技术通过监督学习结合偏好排序数据训练奖励模块，评估出中医大模型输出信息与人类偏好的一致性；再次采用基于强化学习的偏好对齐模块训练中医大模型的输出偏好，使中医大模型可以输出与人类偏好更为一致的回答；最后通过模糊神经网络评估文本对齐质量，建立反馈循环优化流程，实现中医大模型的个性化偏好对齐。
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公开(公告)号：CN118212207A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410370379.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种金属板材表面缺陷检测方法及系统，涉及板材表面缺陷检测技术领域，方法包括：将待用金属板材表面图像输入至金属板材表面缺陷检测模型中，以得到对应的板材表面缺陷数据，包括板材表面缺陷位置及缺陷种类；金属板材表面缺陷检测模型是采用板材表面缺陷训练样本集对预设YOLOv5网络模型进行训练得到的；预设YOLOv5网络模型中，Backbone主干网络中引入多个双层路由注意模型，Backbone主干网络通过双层路由注意模型与Neck颈部网络连接；Neck颈部网络中引入基于自注意力的特征融合模块。本发明提高了对于工业环境下金属板材的表面微小缺陷的检测精度，同时降低了微小缺陷的漏检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118155860A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410437148.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开一种中医大模型偏好对齐方法、设备及介质，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：构建标准化语料库，并采用自监督学习策略和有监督学习策略在标准化语料库上训练第一预训练语言模型，得到初步对齐的中医大模型；构建数据偏序对，并采用强化学习技术基于数据偏序对训练第二预训练语言模型，得到训练好的奖励模型；根据初步对齐的中医大模型和训练好的奖励模型，进行基于强化学习的中医大模型偏好对齐，得到经过偏好对齐后的中医大模型；根据经过偏好对齐后的中医大模型，进行基于神经网络的模型反馈优化，得到最终优化后的中医大模型。本发明能够实现中医大模型的个性化偏好对齐，使模型能够生成与人类偏好更为一致的回答。
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公开(公告)号：CN118071889A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311365740.0
申请日：2023-10-20
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T13/00 , G06T3/04 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解纠缠对抗学习模型的图像卡通化方法，首先构建特征解纠缠对抗学习（FDAL）模型，然后对FDAL模型预训练，通过改进的损失函数使生成器网络学会内容图像的分布，判别器网络不参与训练、不输入任何风格信息；再使用全部的损失函数对生成器网络和判别器网络进行交替双阶段的训练，对内容信息和风格信息进行学习，直到模型收敛为止，对训练完成的模型测试，输出卡通化结果。本发明设计双重编码器和无偏的转换模块用于解纠提取的内容风格特征并进一步融合提取的内容风格特征编码嵌入，并构建双结构风格学习判别器，通过改进的损失函数用于对抗性的学习这两种卡通风格表示，其处理高分辨率图像卡通化效果显著。
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公开(公告)号：CN117975101A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311818401.3
申请日：2023-12-27
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G16H20/90 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于舌象和文本信息融合的中医疾病分类方法及系统，该方法首先利用改进的U‑Net网络对拍摄的舌象图片进行预处理，并将四诊信息转化为文本，与对应的舌象图片共同构建出舌象文本对；其次分别对舌象图像和四诊文本信息进行特征提取，构造多特征融合的神经网络，提取舌象图像底层特征和深度特征融合获得舌象综合特征；然后通过添加了混合融合机制的LMF融合模块将各模态信息进行多模态融合，最后将多模态融合特征送入分类网络获得疾病类型分类结果。本发明能够获得舌象的完整语义信息，提高多模态特征融合质量，实现基于舌象图像和相关舌诊数据的疾病分类，为医师诊断提供辅助手段，提高诊断准确率。
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公开(公告)号：CN117911695A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410072849.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种实时语义分割方法、系统及设备，涉及农业领域，方法包括：构建基于多分支权值融合及语义指导的实时语义分割网络模型，该模型是在包括语义分支和两个细节分支的三分支骨干网络的基础上添加权值融合模块、增加语义指导学习模块并增加深监督后得到的，利用训练数据集对该模型进行训练和优化，将待分割的农场之中直拍的图像输入优化后的基于多分支权值融合及语义指导的实时语义分割网络模型中，得到该模型输出的分割后的图像，该分割后的图像以不同的颜色将待分割图像中的作物、背景以及杂草表示出来。本发明能够实现在智慧农业机器人等有限处理资源的边缘设备中，对农场之中直拍的图像进行高速、高精度和低存储的语义分割。
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公开(公告)号：CN117495043A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311607212.1
申请日：2023-11-29
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 涉及计算机科学中组合优化领域的一种基于贪婪思想的最小成本电网任务调度方法，包含以下步骤：S1、建立电网分区系统模型，每个分区包含一个边缘服务器和若干电力终端，每个电力终端均具有两种调度模式；S2、分析任务队列中每个时隙内，两种调度模式下能够处理的任务量以及能耗，得到约束条件下，优化任务总计算成本最小化的目标数学模型；S3、引入李雅普诺夫优化理论，构造李雅普诺夫漂移加惩罚函数，把长期优化的问题转化为单个独立时隙内的确定子问题；S4、引入贪心算法对该确定子问题进行求解，得出最优调度方法；该任务调度方法能够在保证系统稳定的前提下，尽可能最小化处理每单位数据量所消耗的能量，以提高电力能源的利用率。
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