-
公开(公告)号：CN110334869A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910612175.0
申请日：2019-08-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态群优化算法的红树林生态健康预测训练方法，包括步骤A，数据预处理；步骤A1，基于PSO算法的数据生成模块；步骤A2，基于相对熵和余弦相似度的相似性评估模块；步骤B，基于DGO算法进行模型训练；步骤B1，组内合作；步骤B2，每一组的质心与其他组的质心进行通信；步骤B3，每一组的成员与种群内的其他成员进行随机交叉；步骤B4，在每一质心之间的通信和每一成员的随机交叉过程中，搜寻所述突变情况，基于该突变情况查出与此对应的成员，将该成员随机转移到其它组；步骤C,结合BP算法和DGO算法配合步骤B进行前馈神经网络的训练。本发明提高了预测数据的准确性以及训练模型的完整度。
-
公开(公告)号：CN108520348A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810281241.6
申请日：2018-04-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于红树林生态大数据的生态指标预测方法，主要包括以下步骤：1)确定红树林生态保护区。2)建立红树林生态指标数据集。3)对数据集T和数据集Y进行预处理。4)对数据集T进行线性化处理，得到线性训练集S。5)建立红树林生态指标预测模型。6)利用所述红树林生态指标预测模型、所述线性训练集S和红树林生态健康评价等级判定表，对所述红树林生态保护区内红树林未来生态健康状况进行预测。本发明利用这些已预测到的重要生态指标，结合红树林生态健康评价等级判定表，最终实现对红树林生态健康状况进行准确预测。
-
公开(公告)号：CN105300553B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510568034.5
申请日：2015-09-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G01K11/24
Abstract: 针对超声波飞渡时间精确测量的要求，本发明提出了一种基于超声波二维测温装置的飞渡时间测量方法。该方法采用4个超声波传感器构建了二维测温环境，基于Lab VIEW软件平台设计了虚拟仪器温度测试系统，对采集的信号波形先求取包络，以提取其总体特征走势，采用互相关算法计算得到更为精确的飞渡时间，依据超声波测温原理计算飞渡路径温度平均值，并与温度仪实际测量值比较，将其温度误差值转换为飞渡时间误差。经过理论分析与实验验证，该方法测量的飞渡时间精度达到ns级。
-
公开(公告)号：CN106802410A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710101795.9
申请日：2017-02-24
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S7/539
CPC classification number: G01S7/539
Abstract: 本发明公开一种基于DSP和FPGA架构的超声波飞行时间测量装置。通过上位机控制DSP控制模块中的内置外设ePWM模块发出周期性的n个方波信号。方波信号经过电源驱动模块传到超声波发射换能器输入端，超声波发射换能器将接收到的方波信号转换为机械能，即向外发出超声波。超声波接收换能器将机械能转换为电能，即接收回波信号。超声波接收换能器的输出端口与信号调理模块输入端口连接，信号调理模块将接收到的回波信号通过A/D转换模块进行A/D转换，使回波信号转换为与所述的n个方波对应的数字回波信号。数字信号传入FPGA缓存模块进行缓存。FPGA缓存模块将数字信号传输到DSP控制模块，由DSP控制模块计算得到超声波飞行时间。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103533691B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310450711.4
申请日：2013-09-27
Applicant: 重庆大学
IPC: H05B6/68
CPC classification number: Y02B40/143
Abstract: 本发明涉及微波源控制技术领域，提供一种工业用微波源分层混合智能控制系统和控制方法，能保证新型大功率微波源安全运行的控制目标，并实现微波能的高效应用，所述控制系统，包括感知层子系统，用于对微波源和被加热媒质的状态进行检测；计算层子系统，用于在加热前，对微波源进行参数设置，并在加热过程中，根据感知层子系统获取的微波源和加热媒质状态数据，进行信息处理；优化层子系统,对于计算层处理后的数据进行数据融合,并根据融合后的数据实时配置工业微波源的调节方案；安全层子系统，根据优化层子系统获得的调节方案，对工业微波源进行实时的功率控制。
-
公开(公告)号：CN103533691A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310450711.4
申请日：2013-09-27
Applicant: 重庆大学
IPC: H05B6/68
CPC classification number: Y02B40/143
Abstract: 本发明涉及微波源控制技术领域，提供一种工业用微波源分层混合智能控制系统和控制方法，能保证新型大功率微波源安全运行的控制目标，并实现微波能的高效应用，所述控制系统，包括感知层子系统，用于对微波源和被加热媒质的状态进行检测；计算层子系统，用于在加热前，对微波源进行参数设置，并在加热过程中，根据感知层子系统获取的微波源和加热媒质状态数据，进行信息处理；优化层子系统,对于计算层处理后的数据进行数据融合,并根据融合后的数据实时配置工业微波源的调节方案；安全层子系统，根据优化层子系统获得的调节方案，对工业微波源进行实时的功率控制。
-
公开(公告)号：CN103475489A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310458221.9
申请日：2013-09-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加密通信的氚浓度监控终端及其氚浓度监控方法，利用本发明基于加密通信的氚浓度监控终端，其可以直接与氚处理设备以及对氚处理设备的输出气体进行氚浓度参数检测的静电计进行数据通信，自动地进行氚处理过程的氚浓度检测，记录氚浓度检测日志，并根据氚浓度检测数据对氚处理过程加以判断，控制氚处理设备达到预期的氚处理要求，从而实现了对氚处理设备的自动化氚处理过程监控，无需再根据人为判断对氚处理设备的传处理过程进行手动控制，既节省了人力监控成本、提高了氚处理监控执行效率，又降低了因人为监控操作所带来了操作错误风险，并通过加密处理避免了氚处理相关监控数据信息的揭露，有效增强了信息安全控制。
-
公开(公告)号：CN114780889B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210491621.9
申请日：2022-05-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/957 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于模仿学习的缓存替换系统及方法，系统包括访问数据获取模块、缓存替换预测模块、缓存替换模块和数据库；方法步骤为：1)获取缓存访问请求序列；2)将缓存访问请求序列输入到训练好的缓存替换预测神经网络中，计算得到缓存行逐出概率，并传输至缓存替换模块；3)所述缓存替换模块根据缓存行逐出策略进行缓存行的逐出，从而将当前缓存访问请求存入缓存中。本发明使用时间卷积神经网络和注意力机制等序列信息特征提取器构建神经网络模型，充分提取了访问序列的历史信息以及缓存中缓存行的上下文信息，提高了模型预测的性能。
-
公开(公告)号：CN114493034B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210135460.X
申请日：2022-02-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种面向区域流量预测的时空全局语义表示学习方法，S1建立面向区域流量预测的时空全局语义表示学习模型ST‑GSP，ST‑GSP包括依次排列的语义流编码器、transformer编码器和融合过程；语义流编码器对不同距离的空间依赖关系和外部因素的影响进行编码；transformer编码器用于捕获不同尺度的时间依赖关系之间的相关性；融合过程融合了历史表示和未来时间间隔上的外部因素，以获取最终的表示；S2采用自监督学习的方法对ST‑GSP进行训练；S3将待预测时间点之前的历史数据输入训练好的ST‑GSP，ST‑GSP的输出即为待预测时间点的流量。本发明方法利用了更详细的时间信息作为位置编码，增强了对区域流量预测的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
93
records
(took 0.041 seconds)
