公开(公告)号：CN118466349A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410699813.8

申请日：2024-05-31

Applicant: 安徽大学江淮学院

Inventor： 韩钰 ,  郑金亮 ,  王紫玉 ,  王磊

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明公开了基于人工智能的设备自动化控制方法及装置，涉及自动化控制技术领域，该基于人工智能的设备自动化控制方法及装置。通过S1、数据收集；S2、数据预处理；S3、模型设计；S4、模型训练；S5、模型评估；S6、系统集成；S7、异常处理；S8、持续优化。解决了目前人工智能设备自动化控制方法对输入数据的变化较为敏感，输入数据的微小变化可能会导致算法产生不一致的输出结果，从而降低了算法鲁棒性的问题。通过运用人工智能技术，可以对设备的数据进行实时分析和处理，基于数据驱动的决策，实现更高效的设备自动化控制。相比传统的基于规则的控制方法，人工智能方法能更好地适应不同的工作情况和外部环境变化。

公开(公告)号：CN118509858A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410698876.1

申请日：2024-05-31

Applicant: 安徽大学江淮学院

Inventor： 韩钰 ,  郑金亮 ,  王紫玉 ,  王磊

IPC: H04W16/14 ,  H04B17/382 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的共享频谱处理方法，本发明涉及无线通信技术领域。该基于机器学习的共享频谱处理方法，包括以下步骤：S1、利用频谱感知技术获取当前频谱使用情况，建立频谱数据库并制定频谱共享规则；S2、建立机器学习模型；S3、将S1中获取到的频谱使用情况数据输入S2中建立的机器学习模型中进行训练；S4、利用训练后的机器学习模型预测新的频谱使用情况，并利用反馈机制对训练后的机器学习模型进行改进；使用机器学习算法来预测未来的频谱使用情况，帮助提前做出频谱分配和调度决策，使共享频谱更加智能化、灵活化和自适应，以满足不断变化的通信需求和频谱利用要求。