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公开(公告)号：CN114329996A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111669091.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VBEM方法的污染物点源扩散模型构建方法，属于环境工程技术领域。本发明方法针对不同环境建立污染物扩散特征识别的极大似然估计模型；对地面点源高斯烟羽模型中污染物扩散速率解析解进行推算；对逆温层条件下高空点源污染物扩散速率解析解进行推算；最后得到预测模型。本发明解决了现有的高斯烟羽模型中隐变量污染物排放速率无法依靠传感器直接测量的问题，借助变分贝叶斯算法‑最大期望算法推算模型隐变量的解析解，提高污染扩散模型的环境适应性及准确性。本发明实现了对特定环境下污染物扩散模型中隐变量的准确估计及对特定环境下大气污染物扩散分布的准确估计，提高了大气污染预测精度。
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公开(公告)号：CN111405513B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010195685.5
申请日：2020-03-19
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提出了一种事件驱动的水质传感器网络路由优化方法。首先，利用当前剩余能量与整个网络的平均能量的比值来实现簇头的选取。其次，结合水环境监测中的事件等级以及网络节点能量，划分节点类型，针对异构传感器网络以及水环境监测的具体问题提出一种事件驱动的水质传感器网络路由优化方法。本发明通过引入事件等级划分和节点能量判定思想对水质传感器网络路由方法进行改进，可有效延长水质传感器网络的生命周期，提高网络的监测能力。
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公开(公告)号：CN110879902B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201911166992.4
申请日：2019-11-25
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提出一种基于可信标识和IPFS的粮油食品全供应链信息安全管理系统及方法，涉及区块链技术、粮油食品安全等领域。本发明系统采用浏览器/服务器结构实现，基于区块链的可信标识模型和IPFS+区块链双模存储机制，为用户提供注册、信息采集、信息查询、实时监控等管理功能。本发明方法分析粮油食品全供应链的运作流程，设置分布式节点上传数据，构建基于区块链的粮油食品全供应链可信标识模型，并采用IPFS和区块链的双模数据存储机制。本发明使得粮油食品全供应链上的各环节数据传输安全、透明，提高了信息访问速度和隐私保护，通过智能合约控制供应链信息的上下链，实现了粮油食品全供应链信息采集、查询、追溯、监控等管理功能。
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公开(公告)号：CN108416460B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810059108.6
申请日：2018-01-22
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多因素时序—随机深度置信网络模型的蓝藻水华预测方法，属于水环境预测技术领域。本发明将改进的深度置信网络方法与多因素时间序列分析法相结合，构建一种多因素时序─随机深度置信网络模型，然后采用MT─RDBN模型去离散化、RCRBM的学习算法和MT─RDBN模型参数微调。本发明在建立模型时采用了时间序列中的自回归模型和多因素回归模型，考虑了影响因素因此MT─DBN模型能够通过当前时刻和历史时刻的叶绿素浓度和影响因素数据对未来时刻的表征因素进行预测，减少了样本使用量，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN113643045A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110931982.6
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能合约的稻米供应链信息动态监管方法，涉及稻米质量安全领域；首先，将整个稻米供应链分为不同环节，对各环节分别匹配参与企业，与监管部门、消费者共同组成参与人员；并初始化为查验人员、发布者以及监管机构；发布者发布需求信息，通过初始设定的可信监管机构进行本地审核，得到可信的查验人员；然后，利用各监管机构对可信查验报告进行认证签名反馈，得到可信的监管机构；接着，对可信人员计算信用积分；分别保存至四个数据库中；最后，当新的发布者发布需求信息时，利用数据库中更新的可信信息，继续计算信用积分，将达到积分阈值的企业参加稻米交易业务。本发明实现了稻米供应链信息的动态监管和可信监管。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109922478B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910031572.9
申请日：2019-01-14
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进布谷鸟算法的水质传感器网络优化部署方法。首先，建立水质传感器网络覆盖模型，将监测区域离散化为网格点，定义被传感器覆盖的网格点个数占总网格个数的比例为覆盖率，以提高网络覆盖率为优化目标。其次，利用改进的布谷鸟算法实现对整个网络的优化部署。本发明通过对布谷鸟算法进行改进，可通过更少的迭代次数，使水质传感器网络达到最优的覆盖性能。
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公开(公告)号：CN113011397A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110461909.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像4D‑FractalNet的多因素蓝藻水华预测方法，属于水质监测技术领域，具体包括：首先，在传统CNN的基础上加入时间维度与水华发生的相关因素，进行改进得到4D‑CNN‑SVM模型，对卷积层进行递归扩展，形成4D‑FractalNet模型；然后，利用细菌觅食算法对4D‑FractalNet模型中的卷积核数量和尺寸进行优化；利用优化后的4D‑FractalNet模型对各输入的遥感图像进行特征提取，并对水体富营养化等级预测；最后，在BP神经网络上增加承接层作为Elman神经网络；结合采样站点采集的历史时刻的叶绿素浓度测量值，藻类生长机理模型计算的当前时刻叶绿素浓度值，以及遥感图像的提取特征共同输入Elman神经网络，对下一时刻的叶绿素浓度值进行预测；本发明能实现蓝藻水华爆发的全面预测。
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公开(公告)号：CN112799405A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110008700.5
申请日：2021-01-05
Applicant: 北京工商大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开的是一种基于动态障碍物环境下的无人船路径规划方法，适用于湖泊水质采样以及路径规划领域。首先采用无人机对湖面环境进行图像采集，然后用栅格法进行分割，并在栅格地图上设置起始点与采样点；采用改进的D*Lite算法对起始点与采样点进行路径规划；得到最优采样路径后对其进行平滑处理；最后，无人船按照该最优路径移至采样点后并返航。本发明通过对D*Lite算法中的启发函数改进，以及路径平滑处理，满足无人船在动态未知环境中的路径规划需求，有效解决传统D*Lite算法中扩展节点数目较多的情况，极大缩短了路径规划时间，减少设备消耗成本。
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公开(公告)号：CN111669767A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010458814.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提出了一种传感器网络动态部署方法。首先，对非重点监测区域内的传感器进行定位，选其为移动节点。其次，对重点监测区域利用同心圆法找出目标节点。最后，根据弗洛伊德算法计算出将移动节点移动到目标节点的级联移动路径，从而实现了基于区域特征模型的水质传感器网络的动态部署。本发明通过传感器节点的级联移动，可利用更短的时间，在保证网络生命周期的前提下实现对传感器网络重点监测区域的动态部署，使之达到更佳的覆盖性能。
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公开(公告)号：CN111457927A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010340555.6
申请日：2020-04-26
Applicant: 北京工商大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种动态障碍物下的无人巡航船多目标路径规划方法，涉及水质采样和路径规划技术领域。首先，无人机对湖面环境采集图像，进行栅格分割，在栅格地图设置起始点和若干采样点；采用改进的灰狼优化算法对若干采样点进行顺序优化，并将最优顺序的各采样点一一标记到地图上；利用D*Lite算法计算栅格地图中标记的每两个采样点之间的最优栅格路径，得到一条从起始点到最终采样点之间的最优路径；最后，自主巡航船沿最优路径完成巡航。本发明对灰狼优化算法中的收敛因子进行改进，平衡了灰狼优化算法的全局搜索和局部搜索能力，提高了灰狼优化算法的收敛速度和稳定性，可以实现在动态未知环境情况下多个目标点的路径规划。
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