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公开(公告)号：CN111371637B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010095749.4
申请日：2020-02-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于循环式多移动雾节点的异常数据分析方法，步骤如下：云服务器采用聚类算法将区域分割成多个子区域，并将子区域的质心位置设为移动雾节点的驻留点；随后通过构建稀疏系数矩阵来获得所有子区域数据的特征值并广播；多个移动雾节点访问所有驻留点；移动雾节点在移动时将在上一次驻留点收集的数据上传至云服务器，用于更新特征值，重新广播至所有移动雾节点；移动雾节点在驻留点时，收集子区域的数据并根据云服务器提供的数据特征值对其进行异常分析，将分析结果上传至云服务器，云服务器根据分析结果采取对应措施。本发明适应于大规模物联网，能够及时收集网络数据并进行异常分析，实现对全网数据的实时收集、分析和处理。
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公开(公告)号：CN114895656A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210696235.3
申请日：2022-06-20
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种自适应触发增量学习的工业物联网设备故障诊断系统，其中，故障诊断模块通过传感器监测设备运行数据，根据数据判断设备是否处于正常状态，如果出现故障，判断设备发生何种故障；概念漂移检测模块通过时间窗口对设备运行数据进行划分，使用历史数据与当前数据检测数据中是否发生概念漂移现象，若检测到概念漂移，则启动增量更新模块对故障诊断模块进行增量更新；增量更新模块使用旧类别代表性样本数据与新样本数据对故障诊断模块进行增量更新。本发明面对工业设备运行过程中数据时刻变化的情况，保证故障诊断模型能够及时更新，并且不需要重训练故障诊断模型，保持较快的更新速度与较高的故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN110674931B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910935582.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种全连接神经网络优化方法和装置，方法包括：获取待优化神经网络结构数据及其输入样本数据集；计算神经网络中各神经元的输入和输出表达式；计算隐藏层中各神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式；基于神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式，计算前一层输入变化引起的所述影响程度的变化程度表达式；计算各神经元与后一层中各神经元的关联程度表达式并基样本数据关联程度值；最后对于较小的关联程度值，将其对应的神经元之间的权重值进行近似处理。本发明在考察各个神经元之间的关联程度的同时考虑了输入变化对关联程度的影响，减小功耗开销，提高神经网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN109413588B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201811129820.5
申请日：2018-09-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种固定深度水下传感器网络的水下节点位置预测方法，该方法适用于节点深度固定的三维水下传感器网络。其中，水面的移动sink通过卫星定位系统进行定位，计算水流速度与偏移角度，并将这些信息周期性广播至浮标节点，浮标节点再次将该信息转发至水中节点；水中节点使用埃克曼漂流模型，计算所处深度的水流速度与偏移角度，最终计算得出漂流的位移，以此预测位置信息。相比常规基于测距的水下定位方法，该方法可减少浮标节点的位置信息广播行为，减少能源损耗。
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公开(公告)号：CN112015854A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010690533.2
申请日：2020-07-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于自组织映射神经网络的异构数据属性关联算法，可在多个异构数据库中，通过匹配实体进行属性关联。首先，以输入的待匹配属性为输出神经元，以首个数据库的所有属性为输入神经元，根据神经元的匹配度，选择一个获胜神经元。之后，以获胜神经元领域函数范围内所有神经元为输出神经元，以下一个数据库的所有属性为输入神经元，进行自组织迭代。此时，需计算获胜神经元的领域函数，根据领域函数值计算各输出神经元设定匹配度奖励值，并根据各神经元的匹配值，选择获胜神经元，该过程在所有数据库重复迭代。最后，提取所有迭代过程的获胜神经元，关联相关属性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111371637A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010095749.4
申请日：2020-02-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于循环式多移动雾节点的异常数据分析方法，步骤如下：云服务器采用聚类算法将区域分割成多个子区域，并将子区域的质心位置设为移动雾节点的驻留点；随后通过构建稀疏系数矩阵来获得所有子区域数据的特征值并广播；多个移动雾节点访问所有驻留点；移动雾节点在移动时将在上一次驻留点收集的数据上传至云服务器，用于更新特征值，重新广播至所有移动雾节点；移动雾节点在驻留点时，收集子区域的数据并根据云服务器提供的数据特征值对其进行异常分析，将分析结果上传至云服务器，云服务器根据分析结果采取对应措施。本发明适应于大规模物联网，能够及时收集网络数据并进行异常分析，实现对全网数据的实时收集、分析和处理。
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公开(公告)号：CN107180132B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710346441.0
申请日：2017-05-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/17 , G10K11/172 , E04B1/86
Abstract: 本发明公开了一种抑制微穿孔板非线性效应的结构参数设计方法，包括以下步骤：步骤一：对高声强噪声场进行频谱和声压级分析，根据噪声能量的频域分布情况，确定限制条件参数以及待设计参数；步骤二：选取一组{d，t/d}参数；步骤三：计算对应的穿孔率σ；步骤四：根据参数组合{d，t/d，σ}及已知参数f0，通过数值仿真绘制微穿孔板结构声阻抗Z随入射声压级Pi变化的曲线；步骤五：观察步骤三中声阻抗随入射声压级变化的关系曲线，获得非线性声阻抗开始起作用的转变声压级。本发明通过实现对高声强下微穿孔板吸声结构的非线性效应的有效抑制，使其在给定的声压级范围内具有良好的线性吸声性能，大大拓宽微穿孔板吸声结构可以有效应用的声压级范围。
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公开(公告)号：CN110430556A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910700810.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种基于自组织映射网络的多机器人协同追捕猎物方法，具体步骤如下：1）选择四个靠近点，并执行SOM网络，选择四个获胜神经元；2）各获胜机器人以自己为中心设定特定范围，选择所有范围内机器人为协同机器人，且分配不同的可移动距离。3）获胜机器人行进可移动距离后，基站重新迭代执行SOM网络，分配移动距离，直到有四个机器人到达四个靠近点。4）选择四个捕获点，四个机器人以最大行进速度向四个捕获点移动；5）四个机器人到达捕获点，或移动过程中感知到猎物，则开始捕获猎物。相比较于常规的多机器人协同追捕的方法，本发明可通过减少机器人的行进路径而减少能耗，并通过机器人协同控制提高抓捕率。
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公开(公告)号：CN110347968A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910609346.4
申请日：2019-07-08
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的优化FFT算法和装置，涉及集成电路数字信号处理技术领域。方法包括：响应于外部输入有待分析数据，存储相应数据；按照预设的读取规则读取已存储的待分析数据；对待分析数据进行预处理；基于预处理后的待分析数据以及预设的旋转因子进行基2-FFT的前两级蝶形计算；基于基2-FFT的前两级蝶形计算结果进行基2-FFT前两级之后的其它级蝶形计算，计算结果即为所述优化FFT算法的计算结果。本发明利用蝶形运算的前两级旋转因子取值有限的特性，通过预设旋转因子对传统的基2-FFT算法进行简化，从而实现可由输入序列快速得到前两级蝶形运算的结果，且本发明能够适用于任何2N（N≥2）点FFT运算，实现算法的有效加速。
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公开(公告)号：CN110337130A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910455486.0
申请日：2019-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H04W40/16 , H04L12/707 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟路由空洞的抗干扰型绿色水下流路由方法，引入了一种干扰回避机制和一种虚拟路由空洞形成方法，可以建立多条互不干扰的基于流路由方法传输数据的路由路径，并使传输路径绕过海洋生物的受干扰区域，达到保护海洋正常生态环境的目的。本发明兼顾了环境友好和网络性能两个方面，对于节点移动速度较小的网络，具有低能耗、低延时、高包投递率的优点，契合我国建设生态海洋强国的战略方针。
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