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公开(公告)号：CN116184349B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310110081.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 南通大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/536 , G01S13/42 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种基于相位回归的调频连续波雷达超分辨定位方法，属于人工智能定位技术领域，解决了调频连续波雷达定位低分辨率、高计算复杂度的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1：建立平面直角坐标系，确定每个天线接收到的中频混合信号表达式；步骤2：确定目标物体的初始位置；步骤3：通过建立回归优化模型，使用目标优化算法使天线阵列的预测相位最大逼近它们的实际相位，确定目标物体的最终位置。本发明的有益效果为：本发明能够高了距离和角度分辨率，并且降低了计算复杂度，提高了算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114611209A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210222558.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种基于回溯算法的飞行器质心平衡供油策略分析方法，属于航天飞行技术领域，解决了飞行过程中未考虑到质心平衡对飞行器控制的问题。其技术方案为：包含以下步骤：S1：设计一个飞行器系统质心定位模型；S2：在飞行器系统质心定位模型的基础上，利用回溯算法原理分析，研究不同供油策略对飞行器质心平衡的影响。本发明的有益效果是：本发明设计的飞行器质心平衡供油策略分析方法会根据供油油箱类型和飞行状态自动调整供油策略，使得飞行器在飞行过程中保持质心平衡，进而可以有效保证飞行器的平稳飞行，让飞行器沿着既定航线飞行。
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公开(公告)号：CN114611209B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210222558.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种基于回溯算法的飞行器质心平衡供油策略分析方法，属于航天飞行技术领域，解决了飞行过程中未考虑到质心平衡对飞行器控制的问题。其技术方案为：包含以下步骤：S1：设计一个飞行器系统质心定位模型；S2：在飞行器系统质心定位模型的基础上，利用回溯算法原理分析，研究不同供油策略对飞行器质心平衡的影响。本发明的有益效果是：本发明设计的飞行器质心平衡供油策略分析方法会根据供油油箱类型和飞行状态自动调整供油策略，使得飞行器在飞行过程中保持质心平衡，进而可以有效保证飞行器的平稳飞行，让飞行器沿着既定航线飞行。
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公开(公告)号：CN116797033A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310345234.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06N5/01 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于极端梯度提升算法的疾病管控模糊综合评价方法，属于疫情管理与控制技术领域，解决了目前未考虑使用随机搜索和五折交叉验证结合的方法迭代确定极端梯度提升(XGBoost)算法模型的最优超参数的问题，其技术方案为：包含以下步骤：S1：数据获取与预处理；S2：确定发放蔬菜包前、后疾病管控效果的评价指标；S3：分别构建发放蔬菜包前、后疾病管控效果的模糊综合评价模型。本发明的有益效果是：本发明设计的模糊分析方法会采用随机搜索和五折交叉验证结合的方法自动确定XGBoost回归模型的最优超参数，以使得模型在最小均方差根误差的基础上筛选出有显著贡献的评价指标。
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公开(公告)号：CN116580831A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310344446.5
申请日：2023-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/243 , G06F18/15
Abstract: 本申请公共开了基于机器学习的环境金属暴露下2型糖尿病诊断方法，其中包括一种环境金属暴露下2型糖尿病诊断模型构建方法，该方法包括：基于NHANES数据集，对NHANES数据集进行数据清洗，获取第一数据集；利用随机森林算法筛选第一数据集的特征，获取特征数据集；基于XGBoost分类器、随机森林分类器和LightGBM分类器，构建XRL分类器；基于XRL分类器和特征数据集，进行2型糖尿病诊断分析。本申请将具有最优超参数的XGBoost、随机森林(Randomforest)和LightGBM分类器构建为XRL分类器，并额外考虑尿液和饮食中金属暴露物对2型糖尿病的潜在影响，提升了2型糖尿病的预测精度与分类准确率，从而促进生活方式和饮食干预2型糖尿病。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432900A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310222242.4
申请日：2023-03-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/27 , G06F18/232 , G06F18/15 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了基于CRITIC权重法和气候影响模型的绿色GDP指标分析方法，属于国民经济核算技术领域，解决了绿色GGDP计算模型指标选择过程未考虑原始指标数据的客观属性而降低GGDP准确性及气候变化的减缓效果的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、利用随机森林填充算法与离差标准化进行数据预处理；S2、构建GGDP计算模型；S3、构建C‑GGDP气候影响模型和C‑GDP气候影响模型；S4、分析GGDP替代GDP的可行性。本发明的有益效果为：新的GGDP计算模型根据全球各国的原始数据将那些对GGDP影响作用较小的指标予以剔除，再自动筛选出主要指标用于模型计算。
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公开(公告)号：CN116430726A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310306020.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于减法聚类和模糊神经网络的涡轮机组控制方法，属于工业自动化控制技术领域。解决了广义预测控制方法中未考虑到使用带有轮廓指数的减法聚类算法和模糊神经网络导致非线性系统控制性能下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：数学建模超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用减法聚类算法、轮廓指数和平均轮廓系数确定最优聚类数和模糊规则数；S3：构建基于柯西型隶属度函数的模糊神经网络；S4：构建局部广义预测控制器。本发明的有益效果为：本发明利用带有轮廓指数的减法聚类算法自动确定最优聚类数及模糊神经网络中最优模糊规则数和模糊集数，在提升涡轮机组非线性系统的控制精度的同时降低控制成本。
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公开(公告)号：CN116227570A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310173917.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06N3/08 , G06F18/2321 , G06N3/043 , G06N3/044 , G06F30/27
Abstract: 本发明提供了一种基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法，属于技术领域。解决了现有的预测方法中未考虑到历史输入数据的分布密度和聚类特性导致非线性系统输出的预测精度下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：构建超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用DBSCAN聚类算法自动确定聚类数、局部线性子模型数和模糊规则数，并设计模糊规则；S3：构建循环模糊神经网络。本发明的有益效果是：本发明利用DBSCAN聚类算法自动确定模糊神经网络中最优模糊集数目，在降低计算复杂度的同时获得更高的系统建模预测精度，从而提高超临界锅炉涡轮机组输出的控制性能。
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公开(公告)号：CN116088544A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211631382.9
申请日：2022-12-19
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多目标的无人机控制方法，包括：确定多个用于发送信号的发送端无人机在第一坐标系中的发送坐标；基于用于接收信号的接收端无人机与发送端无人机以及原点的连线之间的夹角，获取接收端无人机在第一坐标系中的初始坐标；基于多个接收端无人机的初始坐标与多个预设条件，获取无人机编队优化模型；基于无人机编队优化模型以及多目标混合遗传算法，确定位置发生偏移的接收端无人机的调整位置。本申请通过方位AOA无源定位方法确定无人机的初始位置，设置最大迭代次数，将遗传算法与均值聚类，粒子群算法等多种算法结合。利用结合的多目标混合遗传算法对接收信号的无人机迭代调整，使无人机编队达到预定调整位置。
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公开(公告)号：CN113920724B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111151905.5
申请日：2021-09-29
Applicant: 南通大学
IPC: G08G1/01 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于混合道路切换控制器的改良交通流分析方法，属于物理科学与工程技术领域，解决了仿真结果未考虑到混合道路切换控制器对交通流影响的问题，其技术方案为：包含以下步骤：S1：在格子流体力学模型的基础上，设计一个切换控制函数项，该项函数体现车辆控制器会根据道路类型自动切换至相应的控制器，使交通流仿真贴近于真实交通流；S2：利用控制理论分析，研究切换控制器对交通流的影响。本发明的有益效果是：本发明设计的切换控制器会根据混合道路类型自动切换至直道或弯道控制器，使得模拟的交通系统更加贴近真实的交通流，进而可以有效减少交通拥堵现象以及稳定交通流，让司机置身于一个更加安全及舒适的驾驶环境。
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