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公开(公告)号：CN115561817A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211245507.4
申请日：2022-10-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重注意力机制的沙漠地震去噪方法，包括如下步骤：步骤一、构建初始基于多重注意力机制的去噪网络，包括依次连接的均值漂移层、卷积层、主激活函数层、第一增强注意力模块、监督注意模块、第二增强注意力模块、卷积层和均值漂移层；步骤二、对所述初始基于多重注意力机制的去噪网络进行训练，获得理想基于多重注意力机制的去噪网络；步骤三、将原始含噪地震信号输入所述理想基于多重注意力机制的去噪网络中，获得去噪的地震信号。本发明具有在低信噪比的情况下也能抑制随机噪声，恢复信号的特点。
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公开(公告)号：CN114444663A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210106005.7
申请日：2022-01-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间卷积网络的供水管网泄漏检测与定位方法，包括如下步骤：步骤一、构建供水管网泄漏检测网络模型；其中，所述供水管网泄漏检测网络模型包括卷积模块，时间卷积模块、泄漏检测模块和泄漏定位模块；所述时间卷积模块中包括多个残差块，所述残差块中设置有通道注意力结构；步骤二、对所述供水管网泄漏检测网络模型进行训练得到优化供水管网泄漏检测网络；步骤三、通过压力传感器采集供水管网中多个节点的压力数据，并将所述压力数据输入所述优化供水管网泄漏检测网络；通过所述检测泄漏模块得到泄漏管道，以及通过所述泄漏定位模块得到所述泄漏管道的泄漏位置。
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公开(公告)号：CN112215278A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011072371.2
申请日：2020-10-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种采用遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法，具体步骤为：对交通事故数据进行简单清洗；将蜻蜓算法嵌入到遗传算法中干预交叉操作，通过蜻蜓算法找出最佳交叉点位置，来提高遗传算法的寻优速度；将蜻蜓算法嵌入到遗传算法中干预变异操作，通过蜻蜓算法计算出的“食物”、“天敌”基因位置的是否选用，设置不同的基因位置变异概率，来提高算法的收敛速度。将数据特征筛选结果作为一种遗传算法和蜻蜓算法相结合的多维数据特征选择方法的输入，输出结果为算法选择出的数据特征。实验证明，本方法对于不同的分类器均有较好的表现，验证了本发明的特征选择方法是有效的，且具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109140241A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810952014.1
申请日：2018-08-21
Applicant: 吉林大学
IPC: F17D5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的管道泄漏定位方法，包括以下步骤：步骤一、选择管道一端作为起点，沿同一方向将管道依次均分为多段，并依次均匀安装多个压力传感器，按顺序分别依次对每段管道编号为1,2,...,i,...,N，对压力传感器进行编号为1,2,...,j,...,M；其中M为传感器数量；N为管道段数；步骤二、依次采集压力传感器处压力分别为y1,y2,...,yj,...,yM；步骤三、构建基于压缩感知的管道泄漏定位公式，通过压缩感知算法可求得权值向量X＝[x1,x2,…,xN]T，步骤四、根据权值向量对泄漏点处进行定位，得到泄漏点距离起点距离L。本发明提供的定位方法在强干扰的小泄漏情况下，仍可以进行精准定位。
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公开(公告)号：CN106781177A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611193104.4
申请日：2016-12-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G08B17/00 , G08B29/18 , A62C37/36 , G05B19/042
CPC classification number: G08B17/00 , A62C37/36 , G05B19/042 , G08B29/188
Abstract: 本发明公开了基于单片机的智能消防联动系统与逃生诱导系统，系统是实时的检测火灾发生的概率，将火灾概率通过无线进行传输，下位机根据计算的融合数据和设定好的阈值的比较判断火灾情况，当火灾概率达到预警或者是报警时采取有效的措施去控制灾情，根据具体的算法计算出最优的逃生路径，及时有效的疏散人群，并且去监测消防设备的状态。该系统在智能消防领域有着重要应用，它可以实时的检测火灾发生的概率，还可以及时的实施灭火，可以让人们提早的发现火灾事故，做好发生火灾的准备，从而避免经济上的重大损失以及悲剧的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106652308A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611157716.8
申请日：2016-12-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ZigBee和Android的火灾信号监测系统，包括数据采集端的ZigBee设计、PC端设计、Web服务器端设计、以及Android客户端设计。主要功能在两方面：本系统包含一个基于ZigBee的无线传感器网络，可以通过手机端的App远程查看传感器数据，以曲线的和实时数据的形式显示各个不同节点的传感器组的数值，当采集到的环境信息超过设定好的阈值时，会自动发送火灾预警短信；视频监控终端集成Web服务器，只要能连入互联网，便可通过手机App来查看监控视频，并且可以通过App控制摄像头在一定范围内转动,以扩大监控范围。本发明只要利用一个手机APP，在任何有网的地方都可以监视房间内的信息，而且性能稳定可靠，便于推广使用，对于火灾的发生做到防患于未然。
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公开(公告)号：CN101562566A
公开(公告)日：2009-10-21
申请号：CN200910067055.3
申请日：2009-06-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种采用计算机程序的基于实时路由器缓存占有率的主动队列管理方法。该方法包括的步骤有相关参数的定义以及初始化；对于计算平均队列的权值(wq)动态调整；等待至新的数据包到达准备进行下一步计算；根据当前缓存占有率(Br)的实时变化来调整参数和计算丢弃概率(P)并以丢弃概率(P)丢弃数据包。其中采用wq＝(1.0－exp(－1.0/C)×(1/Br)计算计算平均队列的权值(wq)的值。尤其是能够依据网络负载的变化而自适应的调整平均队列长度的最小阈值(minth)和平均队列长度的最大阈值(maxth)的设置。从而达到改善RED方法依据经验值设定，使用静态参数不能与网络负载变化相符的不足。
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公开(公告)号：CN112020030B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010924300.4
申请日：2020-09-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊控制单神经元PID控制器的无线传感器网络的拥塞控制方法,该方法属于主动队列控制方法,可以克服现有方法存在的满队列造成网络崩溃的问题，该方法包括步骤如下：1)相关参数定义；2)PID方法的实现；3)NPID方法的实现；4)采用模糊控制算法对NPID方法进行改进，得到FNPID方法；5)计算出丢弃概率p(k)，在满队列之前以丢弃概率p(k)主动丢包。本发明使用主动队列管理方法FNPID保证网络不会出现满队列的情况，持续保持良好的控制效果，降低时延和丢包率、提高吞吐量，维持网络的较高性能。
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公开(公告)号：CN112020030A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010924300.4
申请日：2020-09-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊控制单神经元PID控制器的无线传感器网络的拥塞控制方法,该方法属于主动队列控制方法,可以克服现有方法存在的满队列造成网络崩溃的问题，该方法包括步骤如下：1)相关参数定义；2)PID方法的实现；3)NPID方法的实现；4)采用模糊控制算法对NPID方法进行改进，得到FNPID方法；5)计算出丢弃概率p(k)，在满队列之前以丢弃概率p(k)主动丢包。本发明使用主动队列管理方法FNPID保证网络不会出现满队列的情况，持续保持良好的控制效果，降低时延和丢包率、提高吞吐量，维持网络的较高性能。
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公开(公告)号：CN110167071A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910489319.8
申请日：2019-06-06
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种基于竞争的MAC层逐跳双向拥塞控制方法，克服现存无线传感器网络拥塞控制方法的时效性、公平性和效率性问题，包括以下步骤：1)拥塞检测；2)拥塞状况的传递：接收节点接收完数据包后，将发送一个ACK确认帧给发送节点，此时接收节点将自身的拥塞状况通过ACK传输到发送节点；3)拥塞状况分类：发送节点接收到下一跳节点的拥塞状况后，结合本身的拥塞状况将拥塞分为0-0，0-1，1-0，1-1；“0”表示未发生拥塞，“1表示发生拥塞”；4)拥塞控制过程：根据分类后的拥塞状况自适应调整竞争窗口以改变节点传输数据优先级，做出相应的控制处理；本发明使用点到点的拥塞控制方法，使得拥塞发生时能更加快速的启动拥塞缓解方法，缓解拥塞。
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