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公开(公告)号：CN109850953A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910213311.9
申请日：2019-03-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及磁性纳米材料技术领域，为解决现有磁性复合微球表层负载磁性物质含量少、磁响应性低，尺寸过大，制备工艺复杂、成本高的问题，提供了一种基于四氧化三铁纳米颗粒高效组装结构的磁性复合微球的制备方法，包括以下步骤：（1）制备四氧化三铁纳米颗粒的氯仿溶液；（2）制备巯基化放射状硅球模板；（3）制备放射状硅球/四氧化三铁纳米颗粒/二氧化硅微球。本发明利用载体放射状硅球的超大孔道和高度可及的内表面，实现四氧化三铁纳米颗粒的超高负载量从而达到单模板内信号最大化，兼具较好的反应动力学与较好的磁响应性。同时模板大小均一，最终得到的磁性微球粒径均一，重复性好，适用于分析检测领域。
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公开(公告)号：CN109705840A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811472826.2
申请日：2018-12-04
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提供了一种量子点荧光微球的制备方法，本发明方法首先在有机相中利用金属-配基亲和作用制备了高负载的二氧化硅/量子点组装体；以正辛基三甲氧基硅烷/甲醇/氨水为水解体系，实现了该疏水组装体的硅烷化修饰，并确保修饰过程中二氧化硅载体对量子点的高负载量，通过有机硅烷水解缩合、 生长过程制备了性质稳定、高发光的二氧化硅/量子点/二氧化硅复合结构荧光微球；本发明制备的量子点荧光微球颗粒单分散性好、尺寸可控、量子点负载量高且具有较高量子产率，可用于纳米诊断分析与成像探针。
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公开(公告)号：CN109388492A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811170723.0
申请日：2018-10-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 一种在多个边缘计算服务器场景下基于模拟退火的移动区块链优化算力分配方法，包括以下步骤：(1)在多个边缘计算服务器的覆盖范围下总共有n个移动用户，提出了一种在有限的边缘服务器算力资源下，最优系统移动终端的算力分配与最大化系统的收益，优化问题描述为一个非凸性优化问题；(2)在给定vi的条件下将TRO问题等价转化为TRO-sub问题；(3)讨论求解决TRO-Sub问题确定 基于模拟退火的方法求出全局最优的解，并求出最大化的系统收益。本发明对于移动终端而言，利用边缘计算技术大大提高了率先完成工作量证明的概率；对于边缘计算服务器而言，在有限的算力资源条件下，满足了移动终端的需求；提高了系统最终的收益。
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公开(公告)号：CN109275163A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811037664.X
申请日：2018-09-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于结构化排序特征的非正交多址接入联合带宽和速率分配方法，首先，基站BS通过非正较频分多址接入技术发送数据，为移动终端提供数据流量服务；接着，分析系统特性对问题进行等价转化，并将其分解为顶层问题和底层问题；根据转化得的底层问题特性设计高效的算法求解，最后将算法输出结果代回顶层问题求得最优的带宽与速率分配值。本发明在无线蜂窝网络中应用NOMA技术进行数据发送，为了实现下行链路非正交多址接入节能传输，将带宽与速率联合考虑，在满足所有MU数据流量需求的前提下联合分配带宽和速率实现最高能效的数据传输。
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公开(公告)号：CN109275121A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810946889.0
申请日：2018-08-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的车辆轨迹跟踪方法，包括以下步骤：首先，在智能网联交通系统中，通过DSRC技术自动识别行驶的车辆并获取相关数据，实现车载系统与路边单元的信息交互；接着，针对采集的相关信息，首先通过量化公式对路边单元与车载系统的方位差进行量化，其次通过自回归滑动平均法对加速度进行预测，最后利用自适应扩展卡尔曼滤波进行轨迹预测；最后，将处理好的信息广播给路边单元，以便于下一次与车载系统的信息交互。本发明提供了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的车辆轨迹跟踪方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109272745A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810947323.X
申请日：2018-08-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法，包括以下步骤：首先，在智能网联交通系统中，通过DSRC技术自动识别行驶的车辆并获取相关数据，实现车载系统与路边单元的信息交互；其次，针对采集的相关信息，首先通过量化公式对路边单元与车载系统的方位角进行量化，其次通过自回归滑动平均法对加速度进行预测，最后利用深度神经网络进行轨迹预测；最后，将处理好的信息通过光缆传送给另外3个路边单元，以便于下一次与车载系统的信息交互。本发明提供了一种在智能网联交通系统下基于深度神经网络的车辆轨迹预测方法。
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公开(公告)号：CN109195207A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810795675.8
申请日：2018-07-19
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于深度强化学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，包括以下步骤：1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题；2)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过强化学习算法优化变量pi和来得到最优的ri。本发明提供一种在集能型无线中继网络中通过联合时间调度和功率分配实现以最大吞吐量最大化系统效益的方法。
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公开(公告)号：CN109089307A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810795672.4
申请日：2018-07-19
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于异步优势行动者评论家算法的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，包括以下步骤：1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题；2)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过异步优势行动者评论家算法优化变量pi和 来得到最优的ri。本发明提供一种在集能型无线中继网络中通过联合时间调度和功率分配实现以最大吞吐量最大化系统效益的方法。
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公开(公告)号：CN108777868A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810477073.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于对分搜索式的非正交接入上行传输时间优化方法，包括以下步骤：(1)在基站的覆盖范围下总共有I个移动用户，提出了一种满足移动用户的服务质量同时，最小化移动用户的上行传输时间与所有移动用户总能量消耗。其中，优化问题描述为一个非凸性优化问题；(2)将ORRCM问题等价转换为ORRCM-E问题；(3)将ORRCM-E问题等价转换为D1问题；为了判断在给定θ值条件下D1问题是否可行，提出D2问题；基于对分搜索方法，在移动用户的上传量给定的情况下优化整体无线资源消耗(上行传输时间与所有移动用户总能量消耗)。本发明最小化上行传输时间与所有用户总能量消耗。本发明的技术效果主要表现在:1、对于上行整体而言，利用非正交接入技术大大提高了系统传输效率；2、对于上行整体而言，利用非正交接入技术大大节省带宽资源；3、对于移动用户而言，通过非正交接入技术获得更优质的无线网络体验质量。
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公开(公告)号：CN108738045A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810342357.6
申请日：2018-04-17
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于深度确定性策略梯度方法的移动边缘计算速率最大化方法，包括以下步骤：1)计算出在给出模式选择下系统中所有无线设备的速率总和；2)所有无线设备集合；3)所有无线设备的计算速率总和最大化问题；4)通过深度确定性策略梯度方法来寻找一个最优的模式选择；5)所有无线设备的模式选择M0和M1作为深度确定性策略梯度方法的状态xt，动作a则是对状态xt的更改，更改后系统的总计算速率会与一个设定的标准值进行比较，如果比这个标准值大则使当前奖励r(xt，a)设为正值，反之设为负值，同时系统进入下一状态xt+1。本发明在保证用户体验的前提下最大化所有无线设备的总和计算速率。
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