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公开(公告)号：CN107886085A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711228181.3
申请日：2017-11-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
Inventor： 车辚辚
CPC classification number: G06K9/00516 , G01R31/00 , G06K9/00523
Abstract: 本发明公开了基于t-SNE的电能质量扰动特征的提取方法，所述方法建立了常见的PQD信号数学模型，并考虑了扰动参数和噪声的影响，然后采用小波分解得到信号的小波能量向量构造原始特征集，最后通过t-SNE算法进行二次特征提取，得到保持样本高维空间结构的，敏感度高且聚类性好的低维特征。
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公开(公告)号：CN110633669B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201910867087.5
申请日：2019-09-12
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06V40/16
Abstract: 一种家居环境中基于深度学习的移动端人脸属性识别方法，所述方法由数据采集端、以路由器和互联网云端为核心的传输装置和以安卓手机和人脸属性识别APP为核心的识别终端组成识别系统，安卓手机APP获取数据采集端采集的远程视频数据，利用OpenCV 3.4.1库里的LBP人脸检测器对远程视频进行人脸检测，利用人脸属性识别终端提供的轻量级mini_Xception深度学习识别模型对检测到的人脸进行人脸属性识别，并对异常表情和陌生人的出现给与及时告警提醒。本发明将轻量级识别模型移植到移动端设备上，由移动端设备完成人脸属性的识别，可避免多用户访问服务器造成信道拥塞，降低服务器运行成本。该方法识别准确率高，速率快，能满足智能家居的发展对人脸属性识别的要求。
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公开(公告)号：CN114298233A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111655846.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06K9/62 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06V40/16 , G06V10/774
Abstract: 一种基于高效注意力网络和师生迭代迁移学习的表情识别方法，所述方法构建基于高效注意力网络的轻量化表情识别模型，并利用表情数据集对高效注意力网络进行训练；然后将训练好的网络作为教师网络，将另一个高效注意力网络作为学生网络，利用教师网络输出的软化预测值对学生网络进行训练；将完成训练和测试的学生网络学习到的模型参数迁移至教师网络，重复迭代迁移训练，直至学生网络的识别准确率不再上升，最后利用学生网络对人脸表情进行识别。本发明在保证模型参数量与计算量水平的同时，增强了轻量网络拟合的能力，并通过师生迭代迁移学习优化软标签及特征信息，大大提升了模型识别精度，能够满足表情识别在边缘侧资源受限设备上的部署需求。
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公开(公告)号：CN104615748A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510074748.0
申请日：2015-02-12
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3089 , G06F17/30864
Abstract: 一种基于Watir的物联网Web事件处理方法，首先创建物联网页面，对终端节点的属性描述到网页上并将网页部署到服务器上，采用自动化测试框架Watir方法加载到物联网动态页面，结合Web页面的结构和内容获取包含终端节点信息的HTML文档并对HTML文档进行解析，对解析后的数据进行预处理后添加事件，将某种条件下的事件数据保存，并显示到页面上。本发明实现了在满足事件条件下，实时抓取物联网多网页动态数据的目的，并且响应速度快、准确率高、可扩展性好，不会出现数据遗漏现象。
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公开(公告)号：CN117560596A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210939513.3
申请日：2022-08-05
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H04Q11/00
Abstract: 一种基于强化学习的光传送网路由波长DeepRWA优化方法，它利用计算机为数据处理平台，采用SDN框架灵活控制光传送网络的路由选择和波长分配，基于深度强化学习策略实现RWA的智能化处理；深度强化学习使用异步优势行动‑评论算法A3C、并考虑波长使用情况选择路由，使用FF算法实现波长分配，使路由阻塞率最小，提升了资源利用效率。本发明利用网络拓扑进行仿真实验，结果表明，在一定条件下，与传统KSP‑FF算法相比，本发明在阻塞率和资源利用率方面的性能都显著提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110633669A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910867087.5
申请日：2019-09-12
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种家居环境中基于深度学习的移动端人脸属性识别方法，所述方法由数据采集端、以路由器和互联网云端为核心的传输装置和以安卓手机和人脸属性识别APP为核心的识别终端组成识别系统，安卓手机APP获取数据采集端采集的远程视频数据，利用OpenCV 3.4.1库里的LBP人脸检测器对远程视频进行人脸检测，利用人脸属性识别终端提供的轻量级mini_Xception深度学习识别模型对检测到的人脸进行人脸属性识别，并对异常表情和陌生人的出现给与及时告警提醒。本发明将轻量级识别模型移植到移动端设备上，由移动端设备完成人脸属性的识别，可避免多用户访问服务器造成信道拥塞，降低服务器运行成本。该方法识别准确率高，速率快，能满足智能家居的发展对人脸属性识别的要求。
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公开(公告)号：CN109583337A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811372239.6
申请日：2018-11-16
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于小波变换的PQD识别方法，以解决现有技术中输电和配电系统中电能质量检测效率低的问题。所述方法包括如下步骤：构建PQD信号模型；基于MVU选取MVU算法对小波变换提取到的PQD特征提取参数并进行压缩。本发明将MVU方法引入到基于小波变换的PQD特征提取中，考虑扰动参数随机性和噪声影响，在提取信号小波能量向量的基础上通过MVU进行特征向量降维。得到的低维PQD特征向量很好地保持了原数据的分布边界，且信息量更集中。MVU算法缩减了特征向量个数并满足k-最近邻点间局部距离不变的约束，在选取核函数时充分考虑了高维数据集的分布特性，减轻了后续PQD的分类压力，减少了分类运算时间，提高了PQD识别准确率。
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公开(公告)号：CN105246130B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201510606379.5
申请日：2015-09-22
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提供一种用于异构网络中的用户选择算法，通过计算宏基站与微小区内各用户之间的干扰信道矩阵的弦距离，选择使干扰信道矩阵的方向保持平行的用户，即使干扰信道矩阵之间的弦距离最小的用户作为服务用户。本发明的算法以弦距离作为信道矩阵之间方向的衡量指标，进一步以加权值作为衡量指标，针对多基站协作系统的特点，使干扰信道矩阵之间尽量保持平行性，优化了宏蜂窝和微蜂窝之间的跨阶层小区间干扰，以达到微小区用户受宏小区干扰最小的目的。
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公开(公告)号：CN108052863A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711104950.9
申请日：2017-11-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明属于电能质量扰动识别技术领域，尤其基于最大方差展开法的电能质量扰动识别方法，包括如下步骤：利用Mallat算法对PQD信号进行小波分解，得到信号的小波能量作为原始特征集；利用MVU算法对原始特征集进行特征向量降维，在MVU算法中引入核函数将非凸二次规划转化为凸半正定最优化问题，得到预分类的低维PQD特征向量；将预分类的低维PQD特征向量作为分类器的输入，结合分类器算法完成PQD识别。由于特征向量个数的缩减和MVU算法的预分类，从而减轻了后续PQD的分类压力，减少了分类运算时间，提高了PQD识别准确率。
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公开(公告)号：CN104615748B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510074748.0
申请日：2015-02-12
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于Watir的物联网Web事件处理方法，首先创建物联网页面，对终端节点的属性描述到网页上并将网页部署到服务器上，采用自动化测试框架Watir方法加载到物联网动态页面，结合Web页面的结构和内容获取包含终端节点信息的HTML文档并对HTML文档进行解析，对解析后的数据进行预处理后添加事件，将某种条件下的事件数据保存，并显示到页面上。本发明实现了在满足事件条件下，实时抓取物联网多网页动态数据的目的，并且响应速度快、准确率高、可扩展性好，不会出现数据遗漏现象。
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