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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119358592A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411345032.5
申请日：2024-09-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/044 , G01N33/00 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06N5/01 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 一种基于贝叶斯优化的自组织循环神经网络的大气污染物浓度预测方法，属于智能环保技术领域。目前针对大气污染物浓度预测的方法存在一些难题，包括模型复杂、预测精度低、时空关联不足以及实时性差等问题。因此，本发明设计了一种基于贝叶斯优化的自组织循环神经网络模型。该模型利用门控循环单元神经网络的优势，深入挖掘多种气象因素与大气污染物之间的关联；并设计基于贝叶斯优化算法的智能调优机制，实现模型参数和结构的初步优化，从而提高模型的效率；然后采用敏感度分析计算隐含层各神经元对输出的贡献度，从而自适应的调整网络结构与参数，进一步提高模型的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN119270647A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411387562.6
申请日：2024-10-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于代理辅助多目标进化算法的工业锅炉系统设定值优化方法，旨在优化工业锅炉控制系统的运行效率，特别针对锅炉燃烧效率、氮氧化物排放浓度和电力消耗的昂贵高维多目标优化问题。所述方法提出了一种对支持向量机(SVM)与前馈神经网络(FNN)异构集成的代理辅助进化算法，结合工业锅炉系统中的传感器设备采集所得数据，构建并训练代理模型用于氮氧化物排放浓度预测，对锅炉控制系统设定值如蒸汽流量以及燃烧温度等参数进行寻优，通过设定双档案机制，评估算法进化过程中的收敛性和多样性，并利用自适应采样策略调节优化方案，以应对复杂的工业环境变化。通过实验验证在工业锅炉运行控制系统设定值优化方面的良好性能。
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公开(公告)号：CN114067803A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111223654.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于距离相关的度量学习的说话人确认方法，属于声纹识别、模式识别与机器学习领域。该方法在模型训练阶段，对训练语音预处理，提取每条语音的说话人嵌入，采用基于距离相关的度量学习方法训练打分模型；在说话人确认阶段，给定两条待测语音，通过基于距离相关的度量学习方法训练得到的打分模型，得到两条语音的距离，从而判断是否是同一个人说的。本发明在对说话人嵌入进行打分时，根据说话人嵌入之间的距离不同，给予不同的度量函数，可以提高说话人确认的准确率。
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公开(公告)号：CN119478382A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510060165.6
申请日：2025-01-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种火灾目标检测智能边缘计算方法，属于火灾目标检测技术领域，包括以下步骤：S1、制作火灾目标检测数据集；S2、形成改进后的YOLO‑AFPN‑LADH‑WIOU模型；S3、对上述改进后的YOLO‑AFPN‑LADH‑WIOU模型进行评价和横向对比，并对结果进行可视化分析；S4、基于步骤S3，实现基础模型在开发板上的远程部署；S5、利用TCP传输控制协议在边缘检测系统和客户监测端之间建立连接，从而进行交互；S6、实现图像采集和用户GUI显示。本发明采用上述的一种火灾目标检测智能边缘计算方法，提高了检测的精度、速度和广度，同时确保了实际中火灾监测及防护的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN114067803B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202111223654.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于距离相关的度量学习的说话人确认方法，属于声纹识别、模式识别与机器学习领域。该方法在模型训练阶段，对训练语音预处理，提取每条语音的说话人嵌入，采用基于距离相关的度量学习方法训练打分模型；在说话人确认阶段，给定两条待测语音，通过基于距离相关的度量学习方法训练得到的打分模型，得到两条语音的距离，从而判断是否是同一个人说的。本发明在对说话人嵌入进行打分时，根据说话人嵌入之间的距离不同，给予不同的度量函数，可以提高说话人确认的准确率。
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