一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法

    公开(公告)号:CN116796221A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310301807.8

    申请日:2023-03-27

    Abstract: 本发明公开了一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法,包括S1:对原始脑电信号进行采样、处理和特征提取;S2:对目标域数据和源域数据进行特征降维;S3:对降维后的数据进行深度域自适应;S4:进行标签预测;S5:选取不同的被试者作为目标域,重复S2‑S4;S6:在跨批次实验中,选择其中一个试验批次作为目标域数据,剩下的数据作为源域数据,执行S3‑S4。本发明将联合分布自适应与深度卷积神经网络相结合,联合分布自适应方法同时考虑源域数据和目标域数据的边缘分布与条件分布的差异,提高域适应能力;采用三层网络进行多层深度域自适应,通过多层适应,可以很好的弥合边缘分布与条件分布下的域差异,提高网络的迁移能力。

    一种水务系统设备故障的事件触发异步检测方法

    公开(公告)号:CN113985197A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111208898.8

    申请日:2021-10-18

    Inventor: 张俊锋 李强 于飞

    Abstract: 本发明属于自动控制领域,公开了一种水务系统设备故障的事件触发异步检测方法,包括步骤1、建立水务系统的状态空间模型;步骤2、建立水务系统的事件触发条件;步骤3、建立加权故障模型;步骤4、建立事件触发异步滤波器模型;步骤5、构造水务系统的故障检测模型;步骤6、引入阈值报警故障检测机制;步骤7、设计水务系统的事件触发故障检测滤波器。本发明基于正半马尔科夫跳变系统模型、自适应事件触发策略、异步检测策略和滤波故障检测方法,对供水管中水的流速进行数据采集,提出了一种城市水务系统设备的故障检测方法,此方法可以对城市水务控制供水的设备进行实时有效的故障检测,从而有效改善供水不稳以及断水的问题。

    一种水务系统设备故障的事件触发异步检测方法

    公开(公告)号:CN113985197B

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202111208898.8

    申请日:2021-10-18

    Inventor: 张俊锋 李强 于飞

    Abstract: 本发明属于自动控制领域,公开了一种水务系统设备故障的事件触发异步检测方法,包括步骤1、建立水务系统的状态空间模型;步骤2、建立水务系统的事件触发条件;步骤3、建立加权故障模型;步骤4、建立事件触发异步滤波器模型;步骤5、构造水务系统的故障检测模型;步骤6、引入阈值报警故障检测机制;步骤7、设计水务系统的事件触发故障检测滤波器。本发明基于正半马尔科夫跳变系统模型、自适应事件触发策略、异步检测策略和滤波故障检测方法,对供水管中水的流速进行数据采集,提出了一种城市水务系统设备的故障检测方法,此方法可以对城市水务控制供水的设备进行实时有效的故障检测,从而有效改善供水不稳以及断水的问题。

    一种改善网络拥塞现象的分布式预测控制方法

    公开(公告)号:CN110011929B

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN201910331343.9

    申请日:2019-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种改善网络拥塞现象的分布式预测控制方法。本发明具体实现步骤如下:步骤1、分析实际通信网络数据包传输动态,并建立状态空间模型;步骤2、设计加权矩阵的多胞体结构表示方法;步骤3、设计系统的线性增益性能指标和混合性能指标;步骤4、设计通信网络数据包的数量分布式模型预测状态反馈控制律。本发明通过数据采集、模型搭建、性能指标优化、约束控制及分布式控制器设计等手段,确立了一种基于正系统模型的分布式预测控制方法,用于改善网络拥塞现象,利用该方法可以有效实现大规模复杂通信网络数据包的平稳发送与接收,减少网络负载影响,提高网络传输质量等。

    一种改善网络拥塞现象的分布式预测控制方法

    公开(公告)号:CN110011929A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910331343.9

    申请日:2019-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种改善网络拥塞现象的分布式预测控制方法。本发明具体实现步骤如下:步骤1、分析实际通信网络数据包传输动态,并建立状态空间模型;步骤2、设计加权矩阵的多胞体结构表示方法;步骤3、设计系统的线性增益性能指标和混合性能指标;步骤4、设计通信网络数据包的数量分布式模型预测状态反馈控制律。本发明通过数据采集、模型搭建、性能指标优化、约束控制及分布式控制器设计等手段,确立了一种基于正系统模型的分布式预测控制方法,用于改善网络拥塞现象,利用该方法可以有效实现大规模复杂通信网络数据包的平稳发送与接收,减少网络负载影响,提高网络传输质量等。

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