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公开(公告)号：CN116244657A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310394434.3
申请日：2023-04-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/2431 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络和集成学习的列车轴温异常识别方法，该方法为：采集城轨列车实际运行中的运行数据，预处理后得到一个类别不平衡的二分类数据集，划分为训练集与测试集；利用训练集中的异常数据样本训练生成对抗网络的构造器与判别器，并使用贝叶斯优化算法实现网络的自动调参；利用训练好的生成对抗网络模型合成异常样本，与原始训练集共同构建一个类别平衡的训练集；使用交叉委员会过滤技术对噪声样本进行过滤筛选；利用AdaBoost方法构建轴温异常识别分类器，利用训练集训练该集成学习模型，将测试集输入得到检验结果。本发明解决了城轨列车轴温异常样本缺失和数据不平衡问题，提高了轴温异常识别的准确度和正确率。
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公开(公告)号：CN114219274B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111517699.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习适应机器状态的车间调度方法，该方法基于多智能体Actor Critic的深度强化学习框架，结合机器运行效率值获取单步动作的奖惩值，经验池记录全部工件智能体状态、动作、即时奖励以及各机器的实时效率值，指导Actor网络进行网络参数修正，最终获得考虑机器运载情况下的最优车间调度方案。相比于现有技术，本方法能够快速建立机器故障情况下的调度策略，减少出现机器状态变化时引起的重调度时间，更具有灵活性，符合实际车间生产情况，提高车间生产效率。
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公开(公告)号：CN112734172B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011568657.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序差分的深度强化学习算法，用以求解相关并行机的混合流水车间调度问题，该算法将卷积神经网络与强化学习中的TD学习进行结合，依据输入的状态特征进行行为选取，更加符合实际订单响应式生产制造系统的调度决策过程。通过把调度问题转化为多阶段决策问题，用卷积神经网络模型拟合状态价值函数，把制造系统加工状态特征数据输入模型，采用时序差分法训练模型，将启发式算法或分配规则作为调度决策候选行为，结合强化学习奖惩机制，为每次调度决策选取最优组合行为策略。与现有技术相比，本发明提出的算法具有实时性强、灵活性高等优势。
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公开(公告)号：CN110845285B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201810949268.8
申请日：2018-08-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种降低高氯酸铵吸湿性的方法。所述方法按高氯酸铵、聚丙烯酸酯橡胶、氟橡胶的质量比为96:3:1～98:1:1，将高氯酸铵加入氟橡胶的乙酸乙酯溶液中，边研磨边缓慢滴加聚丙烯酸酯橡胶的乙酸乙酯溶液，晾干，去除乙酸乙酯，得到表面包覆聚丙烯酸酯橡胶和氟橡胶的高氯酸铵。本发明采用包覆法，使用聚丙烯酸酯为包覆材料，氟橡胶为交联剂对AP进行包覆，操作方法简易、安全可靠，得到的复合粒子包覆均匀，吸湿性明显下降。
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公开(公告)号：CN112734172A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011568657.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序差分的深度强化学习算法，用以求解相关并行机的混合流水车间调度问题，该算法将卷积神经网络与强化学习中的TD学习进行结合，依据输入的状态特征进行行为选取，更加符合实际订单响应式生产制造系统的调度决策过程。通过把调度问题转化为多阶段决策问题，用卷积神经网络模型拟合状态价值函数，把制造系统加工状态特征数据输入模型，采用时序差分法训练模型，将启发式算法或分配规则作为调度决策候选行为，结合强化学习奖惩机制，为每次调度决策选取最优组合行为策略。与现有技术相比，本发明提出的算法具有实时性强、灵活性高等优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116147525A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310404235.6
申请日：2023-04-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法及系统，该方法为：受电弓滑板上方左、右两侧分别部署一个激光测距仪；两个激光测距仪连续采集受电弓滑板轮廓数据；将两个激光测距仪连续采集的数据分别转换成3D数据，得到两片三维点云；特征点识别：对两片三维点云中的磨耗区域进行特征点提取；点云融合：根据得到的特征点，利用广义相关熵改进ICP算法，结合距离约束实现两片三维点云的配准，完成受电弓轮廓检测。所述系统包括两个激光测距仪、数据处理计算模块，数据处理计算模块包括三维点云生成单元、特征点识别单元和点云融合单元。本发明成本低、原理简单、实用性强，对物理位置的依赖低，消除了因安装或者设备位移导致的误差。
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公开(公告)号：CN110845285A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201810949268.8
申请日：2018-08-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种降低高氯酸铵吸湿性的方法。所述方法按高氯酸铵、聚丙烯酸酯橡胶、氟橡胶的质量比为96:3:1～98:1:1，将高氯酸铵加入氟橡胶的乙酸乙酯溶液中，边研磨边缓慢滴加聚丙烯酸酯橡胶的乙酸乙酯溶液，晾干，去除乙酸乙酯，得到表面包覆聚丙烯酸酯橡胶和氟橡胶的高氯酸铵。本发明采用包覆法，使用聚丙烯酸酯为包覆材料，氟橡胶为交联剂对AP进行包覆，操作方法简易、安全可靠，得到的复合粒子包覆均匀，吸湿性明显下降。
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公开(公告)号：CN104490784A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410790575.8
申请日：2014-12-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61K9/127 , A61K31/352 , A61K47/34 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种叶酸靶向超声促发凌草甲素脂质微泡、制备及其应用。由下述方法制备获得：称取磷脂类成分，胆固醇和叶酸偶联的高分子复合物，加入溶剂溶解，减压蒸发溶剂，脂质在圆底烧瓶底部形成较为均匀的脂质薄膜，再加入适量包含有冬凌草甲素的PBS缓冲液继续旋转0.5h～2h，在4-5℃内放置过夜使其充分水化，加入适量玻璃珠，再充入惰性气体后机械振荡0.5h～2h，制备得到携带冬凌草甲素叶酸靶向脂质微泡。超声介导下对其抗肿瘤活性进行初步研究，体内研究证实其显著抑制叶酸受体高表达的肝癌、乳腺癌和胃癌的生长。
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公开(公告)号：CN116147525B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310404235.6
申请日：2023-04-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法及系统，该方法为：受电弓滑板上方左、右两侧分别部署一个激光测距仪；两个激光测距仪连续采集受电弓滑板轮廓数据；将两个激光测距仪连续采集的数据分别转换成3D数据，得到两片三维点云；特征点识别：对两片三维点云中的磨耗区域进行特征点提取；点云融合：根据得到的特征点，利用广义相关熵改进ICP算法，结合距离约束实现两片三维点云的配准，完成受电弓轮廓检测。所述系统包括两个激光测距仪、数据处理计算模块，数据处理计算模块包括三维点云生成单元、特征点识别单元和点云融合单元。本发明成本低、原理简单、实用性强，对物理位置的依赖低，消除了因安装或者设备位移导致的误差。
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公开(公告)号：CN114219274A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111517699.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习适应机器状态的车间调度方法，该方法基于多智能体Actor Critic的深度强化学习框架，结合机器运行效率值获取单步动作的奖惩值，经验池记录全部工件智能体状态、动作、即时奖励以及各机器的实时效率值，指导Actor网络进行网络参数修正，最终获得考虑机器运载情况下的最优车间调度方案。相比于现有技术，本方法能够快速建立机器故障情况下的调度策略，减少出现机器状态变化时引起的重调度时间，更具有灵活性，符合实际车间生产情况，提高车间生产效率。
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