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公开(公告)号：CN115169214A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210059832.5
申请日：2022-01-19
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种遗传算法优化的小波神经网络温室温度预测建模方法，包括：获取当前时刻多个温室温度相关变量，根据多个小波神经网络WNN初始权值参数产生遗传算法的最初遗传种群，根据小波神经网络WNN预测结果和实际输出结果构建遗传算法的适应度函数，用于评价遗传种群个体，利用遗传算法逐代筛选出最优的初始权值参数，利用最优的初始权值参数构建基于小波神经网络WNN的温室温度预测模型，在基于小波神经网络WNN的温室温度预测模型中输入当前时刻多个温室温度相关变量，输出未来某一时刻温室温度预测值。该方法联合小波神经网络和遗传算法，可以获得更加精确的模型。
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公开(公告)号：CN114202063A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111639593.2
申请日：2021-12-29
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法优化的模糊神经网络温室温度预测方法，属于智能农业技术领域，该方法将遗传算法优化的初始参数作为模糊神经网络迭代的起始参数，而将模糊神经网络训练完成后进行预测得到的误差作为目标值返还给遗传算法进行下一代遗传，两种算法交替合作进行网络训练的最优参数寻找，在有限的迭代次数和遗传中能够找出建立最优预测模型的起始输入参数，在基于遗传算法优化的模糊神经网络模型中输入区域内气象站温度、相对湿度以及累计辐射数据，获得预测后的温室温度。该方法具有较好的预测准确度，可以有效预测温室温度，这为温室环境实现温度控制提供了一种新思路。
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公开(公告)号：CN112785004A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110150119.7
申请日：2021-02-03
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集理论和D‑S证据理论的温室智能决策方法，涉及智能农业技术领域，经过模糊C均值聚类处理，在经过求核和粗糙集的属性约简得到处理好的数据；利用粗糙集构建基本概率分配函数，计算温室各影响因素之间的支持程度。运用改进的D‑S证据理论，引入计算得出的BPA基本概率指派矩阵，构建置信度矩阵完成对温室影响因素的组合，得出决策结果。利用传统的针对小样本机器学习的SVM算法，引入BPA基本概率指派矩阵，得出决策结果，并与D‑S证据理论算法进行算法对比验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115033004A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210886401.6
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于多目标优化平滑蚁群算法的路径规划方法，包括：建立栅格地图，确定起始点和目标点，初始化蚁群算法参数；根据弗洛伊德算法生成的引导路径信息初始化信息素矩阵，初始化禁忌表；根据禁忌表和优化后的状态转移函数构建候选解，由轮盘赌原则选择下一节点；根据下一节点，更新禁忌表并记录蚂蚁的路径节点和路径长度判断蚂蚁是否到达目标节点并判断是否达到预设的最大蚂蚁数量，若是，则根据优化信息素更新方式进行全局更新，并对路径进行平滑处理；根据预设的最大迭代次数进行迭代，获得最优路径。本发明对传统蚁群算法进行优化和改进，以达到加快算法收敛速度、避免局部最优解和平滑路径的效果。
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公开(公告)号：CN112925207A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110150110.6
申请日：2021-02-03
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于参数辨识的温室环境温度自适应方法，属于智能农业技术领域；确定被控对象的模型结构，设计出相应的控制器用以满足所需性能要求。使用的参数识别在线估计控制对象的参数值，并替换在控制器用于参数的估计值，用于达到控制该系统的真正效果。使用MATLAB/SIMULINK对本文提出的自适应温室温度控制系统进行仿真并分析仿真效果。自适应控制属于智能控制的一种，它通过不断检测被控对象的变化情况，相应的调整控制参数，让整体的系统达到最优或次优的状态。在一定范围内它可以稳定预测误差、及时有效地更新预测模型、提高温室的预测和控制精度。
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公开(公告)号：CN116893615A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310683435.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种温室温度控制器设计系统及方法，属于温室温度控制方法领域，选取控制器所在的温室温度数据；确定控制器关键参数，建立系统的DLD模型；根据系统I/O数据估计等效DLD模型中的伪梯度，获取伪梯度的估计值；使用LESO估计DLD模型中的总扰动项，将系统的控制输入和输出值作为LESO的输入，输出总扰动项的估计值；根据获取的总扰动项的估计值对控制输入进行补偿，获得优化后的控制输入，计算控制输入增量，对控制器关键参数进行分析，采用模糊控制算法，根据总扰动项的估计值与期望值的误差和误差变化率，实时在线修正控制器关键参数，通过仿真分析，验证本发明提出的控制方法可以更快速地达到设定值，具有更高的控制精度和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116880500A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310985734.9
申请日：2023-08-07
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种机器人的行走路径规划方法，属于路径规划技术领域，包括：在环境地图中确定机器人运动的起始点Xinit和目标点Xgoal；对环境地图中的点进行随机采样，检测新采样到的节点A在目标点方向与节点A的最近障碍物的距离d；若距离d大于或者等于生长步长，则把目标点当成采样点Xrand；若距离d小于生长步长，将节点A作为采样点Xrand；获取采样点Xrand后，寻找选出距离采样点Xrand最近的点，将其定义为节点Xnear；在Xnear节点与Xrand节点的连线上，距离Xnear一个生长步长处设置新的节点Xnew作为新的路径节点；不断生成新的路径节点Xnew，直到路径节点和路径节点之间的连线构成机器人从起始点Xinit到目标点Xgoal的路径。该方法能够对机器人在狭窄环境下进行路径规划。
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公开(公告)号：CN114326735A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111639607.0
申请日：2021-12-29
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：建立栅格地图；初始化蚁群算法的各项参数，根据人工势场法生成初始路径，更新该路径的初始信息素矩阵，并初始化禁忌表；根据禁忌表和障碍物信息构建可选节点，并按照改进后的状态转移规则构建候选解，由轮盘赌原则选择下一节点；更新禁忌表并记录蚂蚁的路径节点和路径长度；判断蚂蚁是否到达目标节点，若到达目标节点，则按照节点优化策略对完整路径进行节点优化，获得当次迭代的最优路径，并进行信息素全局更新；根据预设的最大迭代次数进行迭代，获得最优路径。本发明对传统蚁群算法进行优化和改进，以达到加快算法收敛速度和避免局部最优解的效果。
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