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公开(公告)号:CN106651012A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201611093504.8
申请日:2016-12-02
Applicant: 东华大学 , 上海农业物联网工程技术研究中心 , 上海市农业委员会信息中心
Abstract: 本发明涉及一种基于改进极限学习机的作物蒸腾量预测方法,首先采集农田的土壤环境数据和气象数据并进行归一化得到训练集,然后采用训练集训练极限学习机网络并改进极限学习机,最后将再次采集的归一化后的数据输入到改进极限学习机中,由改进极限学习机输出预测得到的作物蒸腾量,改进极限学习机主要包括:(1)采用基于波形叠加的函数作为极限学习机隐含层的激活函数;(2)采用粒子群优化算法优化极限学习机网络输入层与隐含层之间的输入权值和阈值。本发明的预测方法不仅提高了作物蒸腾量的预测精度,减少了预测时间损耗,同时还改善了传统极限学习机网络的泛化性能和预测稳定性能。
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公开(公告)号:CN106446495A
公开(公告)日:2017-02-22
申请号:CN201610312557.8
申请日:2016-05-12
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种碳纤维原丝生产过程中牵伸环节性能指标的预测方法,尤其是一种基于幂律法则改进的粒子群优化算法(PSO)优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的碳纤维原丝生产过程中牵伸环节性能指标的预测方法,发明包括以下步骤:选择碳纤维原丝生产过程中牵伸环节的六级牵伸比作为特征信息,进行线性函数归一化后建立输入样本数据集;确定影响碳纤维质量的主要性能指标,即线密度、原丝强度和断裂伸长率,进行对数函数归一化后建立输出样本数据集;根据输入—输出样本数据集建立LS-SVM模型,采用高斯径向基函数(RBF)作为LS-SVM的核函数,并使用PSO优化选取最佳惩罚因子C和核函数参数σ;根据幂律法则对PSO寻优过程进行改进,可以大大提升寻优速度,并实现精准预测。
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公开(公告)号:CN111028207B
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN201911152308.7
申请日:2019-11-22
Applicant: 东华大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于即时‑通用特征提取网络的纽扣瑕疵检测方法,将实时获得的纽扣图像数据输入到训练好的即时‑通用特征提取网络模型中,由其输出分类结果,即有瑕疵纽扣或无瑕疵纽扣的代码,根据分类结果确定当前纽扣是否属于有瑕疵纽扣;即时‑通用特征提取网络模型的训练过程即以历史获得的纽扣图像数据作为输入,以其对应的分类结果作为理论输出,不断更新即时‑通用特征提取网络模型的参数,直至网络收敛,精度不再增加的过程。本发明的方法省去了复杂的特征工程操作,不仅能检测纽扣的轮廓形状瑕疵,还可检测纽扣的花纹等瑕疵,且适用于多种纽扣的瑕疵检测,普适性高,检测速度快,检测准确率高。
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公开(公告)号:CN107578116B
公开(公告)日:2021-04-20
申请号:CN201710597552.9
申请日:2017-07-20
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提出一种基于双目标免疫粒子群算法的灌溉水资源优化配置方法,在干旱地区由于灌溉水量的不足导致农作物无法在充分灌溉的情况下进行生长,分析农作物的生长特性并进行合理的水资源分配能够使得农作物即使在干旱的情况下也能达到产量最优。该优化方法为基于拥挤距离的免疫粒子群算法,模拟人体免疫系统的抗体和变异机理,对传统粒子群算法进行改进,将每一代生成的粒子群根据拥挤距离选择一部分作为抗体群,然后在抗体群中选取一个抗体对粒子进行交叉和变异,该方法能够在农作物生长期进行合理的水量分配,使农作物的产量达到最大的同时灌溉水量达到最小。
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公开(公告)号:CN108415425B
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN201810127193.5
申请日:2018-02-08
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进基因调控网络的分布式群机器人协同集群控制方法,通过在基于图灵反应‑扩散机制的基因调控网络模型中嵌入菱形网格分布方程和轨迹跟随方程,控制每个机器人的移动矢量速度,使得初始状态为随机分布的每个机器人,在t时刻始终向预设的集群轨迹位置聚拢,同时自组织地排列为菱形网格分布,并能够在动态环境中避障以及自修复队形,本发明改进的基因调控网络模型中的参数取值由NSGA Ⅱ优化算法给出。本发明的算法计算复杂度低,拓展性好,对于任意一机器人只需采集其邻域机器人的位置信息,因此所需通信范围小,有效降低了通信负担;另外,若运行中部分机器人失效,系统仍可正常工作,鲁棒性好,极具应用前景。
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公开(公告)号:CN109009092B
公开(公告)日:2020-06-02
申请号:CN201810622937.0
申请日:2018-06-15
Applicant: 东华大学
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明涉及一种去除脑电信号噪声伪迹的方法,其步骤如下:首先对经去噪处理的脑电信号进行独立分量分离,然后选择出含有伪迹的独立分量,最后对不含有伪迹的独立分量进行重构获得去除噪声伪迹后的脑电信号,其中独立分量分离基于改进的五阶FastICA算法,改进之处在于利用改进的更新公式进行更新的独立分量的分离向量和松弛因子,含有伪迹的独立分量是基于多域的自适应阈值信号选择方法进行选择。本发明的一种去除脑电信号噪声伪迹的方法,不仅能够自动识别多种眼电伪迹并进行去除,还能够保留大量的脑电信息,能够较好地提高脑电信号的信噪比以及减少信号的均方误差。
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公开(公告)号:CN107466816B
公开(公告)日:2020-04-07
申请号:CN201710605810.3
申请日:2017-07-24
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态多层极限学习机的灌溉方法,首先采集多组训练数据,训练数据包括土壤环境数据、气象数据和灌溉作物的作物系数;然后对各组训练数据进行归一化处理构成训练集;再采用训练集训练多层极限学习机得到最终模型;最终采集测试数据并对其进行归一化处理后输入到最终模型,得到预测灌溉需水量,根据预测灌溉需水量进行灌溉。本发明根据计算精度采用“求同存异”策略,即如果模型对再次输入数据计算结果满足精度需求,则输出该模型,否则将在已有模型的基础上进行增量式学习训练,得到动态调整的模型,本发明提高了灌溉需水量的计算精度,降低了灌溉需水量预测时间损耗和计算成本,达到了合理利用水资源、合理灌溉农作物的目的。
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公开(公告)号:CN110531727A
公开(公告)日:2019-12-03
申请号:CN201910968160.8
申请日:2019-10-12
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418 , G06Q10/06 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种聚酯纤维生产制造全流程的多级优化控制方法,根据目标产品的性能指标确定目标产品的工艺参数Da的设定值后,按设定值设置工艺参数Da进行生产,在生产过程中,实时采集目标产品的工艺参数Da的真实值,并用其对设定值进行调整,其中对设定值进行调整是指当工艺参数Da中的某个工艺参数j的真实值与设定值的绝对误差占设定值的百分比大于5%时,对工艺参数j的设定值进行误差补偿,用误差补偿后的设定值替代原设定值;反之,则不进行误差补偿。本发明方法可快速响应纤维生产制造,在企业需求多样化和竞争差异化的前提下,能在较短时间内实现节能降耗,可生产出较低成本、较高质量的不同品种聚酯纤维产品,有助于提高企业经济效益及市场竞争力。
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公开(公告)号:CN109709926A
公开(公告)日:2019-05-03
申请号:CN201910071615.6
申请日:2019-01-25
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种纤维生产过程中熔体品质的调整方法,将纤维生产熔体输送过程按熔体流经的元件分为多段,逐段建立预测模型,将各段起点的工艺参数数据输入到预测模型,由其预测得到该段终点的工艺参数数据后,根据各段终点与起点工艺参数数据调整熔体品质;相邻两段中,前段即熔体先到达段预测模型的输出为后段即熔体后到达段预测模型的输入;当某段安装有工艺参数数据采集装置时,预测模型为混合模型;反之,预测模型为机理模型;混合模型由机理模型和数据驱动模型构成,数据驱动模型由GRU和X模型构成,X模型为SVR、BP神经网络或ELM。本发明的调整方法,预测准确性高,并能够实时对熔体品质进行调整,保证熔体品质的稳定性。
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公开(公告)号:CN105915451A
公开(公告)日:2016-08-31
申请号:CN201610341097.1
申请日:2016-05-19
Applicant: 东华大学
IPC: H04L12/707 , H04W40/32 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络的多sink部署与容错方法,首先提出的基于改进粒子群聚类的多sink优化部署方法,将改进的粒子群算法与K?均值聚类相结合,对网络区域内所有传感器节点进行聚类和分区,多个sink节点分别部署在每一类的中心,以达到网络分区合理、多sink节点部署优化的效果;同时针对多sink网络中某个sink节点失效的情况,提出一个带容错机制的路由算法,采用多路径路由的容错机制,创建从源节点到不同sink节点的两条路径,当某个sink节点失效时,激活备选路由。本发明在无线传感器网络中部署多个sink节点可以提高网络的可靠性,当一个sink节点发生故障时,还有另外几个sink节点可以替代该sink节点的工作,保证网络的可靠运行,延长了网络的生命周期。
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