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公开(公告)号：CN112949733B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110271569.1
申请日：2021-03-12
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及故障因子数据的获取方法、装置、电子装置及存储介质，该获取方法包括获取目标设备的运行参数数据；根据故障信息确定设备故障特征，在设备参数数据中检测设备故障特征对应的第一参数数据；利用预设回归模型对第一参数数据进行处理，得到第一故障因子数据，第一故障因子数据包括多个协同影响设备产生故障的单因素故障因子数据；分别确定每个单因素故障因子数据与第一故障因子数据的相关度，根据相关度在第一故障因子数据中筛选候选故障因子数据；利用特征训练模型对候选故障因子数据进行处理，得到第一特征值，并按第一特征值自大到小选取候选故障因子作为目标故障因子数据，通过本申请，解决了相关技术中难以从参数数据中挖掘出故障因子的问题。
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公开(公告)号：CN113360618B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110633919.4
申请日：2021-06-07
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出一种基于离线强化学习的智能机器人对话方法及系统，方法包括获取已有的对话数据信息，基于对话数据构建训练集；在训练集抽取预设关键信息，对关键信息进行数据处理,引入非策略的批量强化学习算法；构建基于对话预判模型，并利用基于关键信息得到的数据对模型进行训练；获取待交流对话的数据信息；从数据信息中抽取预设关键信息，通过数据处理得到第一向量；利用已训练的模型处理第一向量，得到对应的第一标签，根据第一向量和第一标签进行决策输出；基于决策与用户进行对话。系统包括GPU服务器、模型存储器、存储模块、语言数据库、离线强化学习处理器、CPU处理器、语言收集模块和智能对话执行模块。
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公开(公告)号：CN110708381B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910966870.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/125 , H04L67/52 , H04L61/10 , G09F27/00 , H04L101/622 , H04L101/681
Abstract: 本发明公开基于ZigBee的智能园林讲解系统及控制方法，该讲解系统设在植物上的植物标签模块、智能讲解终端、无线网络模块和后台控制中心;后台控制中心包括北斗定位模块和数据处理SDK,数据处理SDK与北斗定位模块通过串口耦合连接,并通过北斗定位模块与无线网络模块的第一北斗定位模块无线通讯连接,第一北斗定位模块通过串口耦合连接ZigBee模块,ZigBee模块与植物标签模块的协调节点的第一ZigBee模块和智能讲解终端的第二ZigBee模块无线通讯连接,第二ZigBee模块还与第一ZigBee模块和植物标签模块的参考节点的第三ZigBee模块无线通讯连接,第二ZigBee模块还通过串口与讲解单元耦合连接。
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公开(公告)号：CN113359744B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110684879.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于安全强化学习及视觉传感器的机器人避障系统，包括卷积神经模块，所述卷积神经网络模块包括长短期记忆单元；还包括加入LSTM单元、第一卷积层、第二卷积层、第一全连接层、第二全连接层、输出层。本发明采用强化学习算法的增强，使多维，连续，多约束问题能够较好的收敛于信任域内，解决了以往带约束的强化学习算法的诸多问题。可以大幅提高生产安全，普适地应用在不同场合的危险工作上，在解放劳动力的同时，提高了操作安全性、精准性。
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公开(公告)号：CN109086954B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201811322112.3
申请日：2018-11-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于资金流预测收益率的预测方法、装置、设备及介质,该预测方法包括：获取采样的宏观资金流变量和上证指数收益率的月度数据序列,宏观资金流变量包括货币供应量和银行隔夜拆借利率；对月度数据序列进行单位根检验,确定单位根检验后的月度数据序列的单位根特性是否满足多变量协整检验的宽限条件；单位根特性为月度数据序列为Ni阶单整序列,Ni≥0；在单位根特性满足多变量协整检验的宽限条件的情况下,利用Johansen极大似然估计法确定宏观资金流变量月度数据序列与上证指数收益率月度数据序列的协整关系；根据基于协整关系建立的VECM模型对上证指数收益率进行预测。本发明的预测方法填补现有中尚缺少宏观资金流指标对中国股票指数进行预测的空白。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113421043A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110734162.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种基于可穿戴设备的物联系统及方法，利用可穿戴设备获取员工信息判断岗位和任务的匹配性并将其和任务进行关联，利用可穿戴设备的定位信息匹配最近的叉车并在任务完成后匹配最近停车位、利用可穿戴设备获取符合订单的产品信息并将其与任务建立关联，实现了出货相关事务的相互关联，提高了出货效率以及部门间的协同。
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公开(公告)号：CN113283167A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110565688.8
申请日：2021-05-24
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F111/04 , G06F119/18
Abstract: 本发明涉及一种基于安全强化学习的特种设备生产线优化方法及系统，方法包括：接收车间生产线的安全设计要求数据，在仿真平台进行建模；在所建立的模型中输出生产线所需的优化参数并定义贴合特种设备生产的state、action和reward函数模型；利用构建的CPO算法解决含有高维、连续、复杂参数和安全约束条件的寻优问题；对所建立的神经网络进行训练；接收新出现的问题，进行建模后提取待优化的参数，将待优化的参数转化成神经网络的输入，得到适合生产线优化的几个较优的方案。
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公开(公告)号：CN113239639A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110728541.6
申请日：2021-06-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及策略信息生成方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该策略信息生成方法包括：从预设仿真模型中，获取对应的生产运行状态数据，其中，预设仿真模型用于表征工业生产线的运行；对生产运行状态数据进行处理，得到工业生产线的设备所对应的设备状态信息及第一动作策略信息，其中，第一动作策略信息用于指示设备按预设的运行参数进行工作；在接收到策略信息生成请求的情况下，获取工业生产线当前设备状态信息，并通过预设的强化训练模型对当前设备状态信息进行处理，生成对应的策略信息。通过本申请，解决了相关技术中对包括离散任务的生产线自动化优化配置效果差的问题，实现了利用人工智能进行各类不同生产线的优化策略。
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公开(公告)号：CN108535304B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810395307.4
申请日：2018-04-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N23/2251 , G01N23/2206 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开易疲劳断裂螺栓的宏观金相检测方法,包括:选取螺栓进行切割并获取具有受检面的检测试样，且对检测试样进行超声波清洗;采用扫描电镜对检测试样的受检面进行微观形貌观察,并界定出疲劳源区和扩展区；将检测试样垂直疲劳源区纵向剖开并磨制,制备具有纵向受检面的金相试样,并对金相试样的纵向受检面进行微观检测；采用透射电子显微镜对具有纵向受检面的金相试样进行能谱半定量分析,检测纵向受检面对应疲劳源区部分和检测试样基体部分是否集中分布非金属夹杂物；将金相试样采用硝酸酒精溶液浸蚀后进行疲劳源区的带状组织、贫碳检测和检测试样基体的带状组织检测;采用金相显微镜对该金相试样进行金相检测;疲劳断裂判定。
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公开(公告)号：CN109086954A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811322112.3
申请日：2018-11-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于资金流预测收益率的预测方法、装置、设备及介质,该预测方法包括：获取采样的宏观资金流变量和上证指数收益率的月度数据序列,宏观资金流变量包括货币供应量和银行隔夜拆借利率；对月度数据序列进行单位根检验,确定单位根检验后的月度数据序列的单位根特性是否满足多变量协整检验的宽限条件；单位根特性为月度数据序列为Ni阶单整序列,Ni≥0；在单位根特性满足多变量协整检验的宽限条件的情况下,利用Johansen极大似然估计法确定宏观资金流变量月度数据序列与上证指数收益率月度数据序列的协整关系；根据基于协整关系建立的VECM模型对上证指数收益率进行预测。本发明的预测方法填补现有中尚缺少宏观资金流指标对中国股票指数进行预测的空白。
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