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公开(公告)号：CN110163537B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910553891.6
申请日：2019-06-25
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯形云模型的水体富营养化评价方法，涉及河湖水体富营养化评价技术领域。所述方法首先根据河湖的历史评价数据得出河湖的阿塔纳索夫区间值直觉语言数；然后建立语言标度函数，将水体评价的六个语言等级范围映射为数值，再计算出梯形云模型的五个参数，然后获得五个影响因子的融合权重；最后将所计算出的数据和待评价河湖的水质数据输入到梯形云模型中，将隶属度最大的水质等级作为最终的评价结果。本发明能够有效的避免正态云模型中以点来代表等级范围的缺陷，有效的解决等级范围内不是以区间范围的中间值为期望的正态分布的数据问题，使模型的对数据的适应性更高，评价结果更加的准确合理。
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公开(公告)号：CN111460676B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202010280146.1
申请日：2020-04-10
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F119/10 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种多旋翼飞行器在大气紊流扰动下的健康性能评估方法，属于无人飞行器飞行可靠性和安全性分析技术领域。本发明首先建立大气紊流扰动下多旋翼飞行器随机混杂系统模型。该模型包含多旋翼飞行器的飞行运动学和动力学特性、风扰动模型、大气紊流风场模拟模型；设置不同模态表征不同类型传感器异常行为，利用模态跳转建模飞行器健康性能变化。然后，利用交互多模型‑粒子滤波算法估计多旋翼飞行器混杂状态的概率密度函数。最后，提出模糊健康度作为健康指标对多旋翼飞行器的健康性能进行定量评估。本发明可解决多旋翼飞行器在飞行过程中飞行健康性能难以定量评价的问题，是保障多旋翼飞行器飞行可靠性和安全性的有效解决方案。
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公开(公告)号：CN107153889B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201710303020.X
申请日：2017-05-03
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种水质采样巡航船路径规划最优化方法，涉及湖泊水质采样和路径规划技术领域。所述方法在湖面的二维坐标图上进行采样点的选取与部署；采用自适应粒子群优化算法，规划出采样点网络的最优路径。所述的自适应粒子群算法将自适应函数融合在粒子群算法中用以保留交换序，在路径更新的过程中引入自适应函数后算法自动删除μ值为0所对应的交换序，算法中d(i,j)与max/2的大小判断提高了算法的收敛速度，同时有效避免了算法陷入局部最优。本发明使路径规划的效果得到了很大的改善，即规划出的路径更短，节省了水质采样巡航船的电量消耗，使巡航船的续航能力更强，提高了巡航船采样作业的性能；并解决了路径规划方法总是快而不稳的问题。
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公开(公告)号：CN107016617B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201610056803.8
申请日：2016-01-28
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多重放射环的农产品农残检测数据的可视化方法，属于计算机图形学与可视化技术领域。首先对待检测农产品进行采样，并进行农残检测。根据结果，将待检测农产品的采样样本分为高剧毒、中低毒和无农药化学物检出类3种，并分别计算占比，构建圆饼图。然后，计算高剧毒和中低毒农药化学物检出类别的检出情况评估值。再选取多种MRL标准，依次使用每一种MRL标准，针对中低毒农药化学物检出类别中的样本，判断其是否为中低毒农药化学物含量超标；计算每一种MRL标准下，中低毒农药化学物含量超标的农产品采样样本数量与未超标的农产品采样样本数量的比值，根据以上内容绘制第二重环，并加载地图。本发明实现了农产品农残检测数据的可视化。
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公开(公告)号：CN107506857B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710692183.1
申请日：2017-08-14
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊支持向量机的城市湖库蓝藻水华多变量预测方法，包括以下几个步骤：步骤一、选取城市湖库蓝藻水华多变量预测建模中关键影响因素；步骤二、重构城市湖库蓝藻水华多变量时间序列的相空间；步骤三、最近邻域点优化确定；步骤四、获取城市湖库蓝藻水华多变量模糊支持向量机预测模型，进行城市湖库蓝藻水华预测。本发明提出相似系数分析定义对湖库蓝藻水华生成关键影响因素进行选取，将时间序列变化趋势一致性与时域特征结构相似性综合考虑以确定影响因素与表征因素之间的相似程度，以提取较完备的强相关信息，减少冗余信息，提高预测的鲁棒性和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110689179A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910882378.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空序列混合模型的水华预测方法，属于水环境预测技术领域。所述水华预测方法首先基于深度置信网络提取水华时空数据大尺度非线性趋势项；基于多元时空气象监测点地理位置建立空间权重矩阵；然后小尺度残差项提取及再建模；大尺度非线性趋势项预测值与小尺度残差项预测值叠加，同时根据反距离加权差值法得出目标水域的气象预测值；使用ANFIS融合预测目标水域的水质与气象数据。本发明增加了水华暴发的影响因素数量，使水华建模预测的结果更加准确，更能真实反映周边水域对目标水域的影响作用。本发明适用性强，可以在不同水域的水华时空序列数据条件下使用，适用于不同水质、气象下水华暴发的预测，具有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN109738604A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910031545.1
申请日：2019-01-14
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提出了一种基于空间权重矩阵的水域特征模型建立方法。首先，通过采集到的水质数据，进行主成分分析得到每个月的水质数据评价值。其次，建立基本空间权重矩阵以及基于水质特征的空间权重矩阵，从而为水质空间预测提供合理的数据基础。最后，利用神经网络对水质数据进行预测，得到需要重点监测的区域，建立水域特征模型。本发明通过建立水域特征模型，得到需要重点监测的水域，为水质传感器网络的有效部署提供理论依据，进而可灵活有效的解决复杂水域的水质监测问题。
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公开(公告)号：CN108388229A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810139727.6
申请日：2018-02-11
Applicant: 北京工商大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于健康度的四旋翼随机混杂系统健康评估方法，属于飞行器健康管理技术领域。本发明首先建立一种四旋翼随机混杂系统模型。该模型的离散模态考虑了传感器健康模态和不同类型传感器异常模型；各模态的连续动态行为均通过过程方程和测量方程来描述，其中过程方程利用增广变量法建模了执行器执行效率，不同模态下的测量方程建模了不同类型传感器异常时的观测行为。然后，利用改进交互多模型算法实现四旋翼的混杂状态评估。最后，提出一种健康度指标对四旋翼进行定量健康评估。本发明可解决四旋翼飞行过程难以定量测量系统动态性能的问题，也可以有效识别执行器和传感器同时出现故障的情景。
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公开(公告)号：CN105050097B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201510324155.5
申请日：2015-06-12
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提出了一种图像传感器网络优化部署方法，包括图像传感器观测模型的建立和图像传感器网络的优化部署两个基本步骤。步骤一，针对图像传感器对目标观测的特点，建立图像传感器的观测模型；步骤二，通过建立观测区域模型，网络覆盖率模型及网络的观测模型建立网络的优化部署函数，通过对该函数的优化，得到网络的最佳部署。本发明建立了图像传感器对目标的观测性能函数，通过将更为完善的图像传感器观测模型引入到图像传感器网络的优化部署中，有效解决了图像传感器网络中，部署和运行灵活性低，观测效率不高的问题。
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公开(公告)号：CN104699979B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201510128961.5
申请日：2015-03-24
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络的城市湖库藻类水华混沌时间序列预测方法，属于环境工程技术领域。本发明对湖库水华生成过程进行混沌特性检验，并给出基于混沌时间序列的水华预测方法，目的是解决现有的水华预测大多对单一因素预测及预测精度不高等问题，针对具有混沌特性的水华生成过程特征因素时序，采用复杂网络方法构造水华生成过程的统计特征G参数，通过混沌时间序列的预测方法对G参数时间序列进行预测，从而实现多因素的水华生成过程预测，提高预测精度，为环保部门提供有效的参考依据，对湖库水环境的保护和改善起到重要的防治作用。
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