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公开(公告)号：CN117872851A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311760373.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及车载自平衡控制系统技术领域，且公开了一种车载自平衡控制系统，包括系统硬件设计模块、系统软件设计模块、电机驱动模块、电源降压模块、姿态传感器模块、OLED模块、蓝牙模块、编码电机模块、红外传感器模块、系统软件设计。该车载自平衡控制系统，工作时电源采用11.1V电压的锂电池供电，经过LM2596S降压模块输出5V电压给主控板和各个模块供电；系统通过MPU6050六轴传感器采集小车的姿态信息，包括倾角、加速度、角速度等信息，单片机将姿态信息经过卡尔曼滤波处理后去结合PID控制算法驱动电机模块和编码电机，蓝牙模块用于连接上位机，实现蓝牙遥控功能，OLED显示小车状态参数和采集的数据，红外感应模块感应障碍物并实现避障。
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公开(公告)号：CN117850306A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311806087.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及智慧校园技术领域，且公开了一种智慧园区物联网智能感知与控制系统，由温湿度传感器模块、烟雾传感器模块、电机驱动模块、步进电机驱动模块、OLED显示模块、热释电红外传感器模块、蜂鸣器报警模块、WIFI模块以及电源模块组成。该智慧园区物联网智能感知与控制系统，该系统可以实时采集教室内的温湿度和烟雾浓度，并且通过OLED显示实时感知数据，在温度过高时自动开启直流电机控制风扇，可在起火时自动响应蜂鸣器报警；同时使用热释电感应人体红外，在有人进入教室后，自动开启灯光，教室无人时则自动关闭教室的设施设备；管理员可通过手机远程控制教室内的照明、风扇以及通过步进电机控制的窗帘，有利于教室的智能管理并达到节能的目的。
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公开(公告)号：CN112070171A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010953102.0
申请日：2020-09-11
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于实例选择和特征选择的优化数据集的方法。该方法先用基于Jaccard索引的Relief‑F算法筛选出数据集中高质量的实例集，然后对筛选后的实例集运用Relief‑F算法再对数据集的特征进行筛选。实验结果证明我们提出的数据集预处理方法与传统的数据集预处理方法和最新的数据集预处理方法相比，该方法不仅可以有效地降低数据集中冗余的实例和特征，而且提高了数据集分类的精确度。
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公开(公告)号：CN111562837A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010368714.3
申请日：2020-05-02
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F1/3234 , G06F1/329 , G06F9/48
Abstract: 一种多CPU/GPU异构服务器的功耗控制方法。首先用户将作业提交到服务器功耗控制框架，其中的作业调度器接收到作业后初始化，获取作业信息；接着，作业调度器将作业信息发送到功耗控制器，对信息进行绑定后，功耗控制器内部的最佳选择方法按照作业信息选取一种策略给每个处理组件分配功率预算。然后每个处理组件向功耗控制器返回功耗情况，按照返回的功耗情况，功耗控制器中的最佳选择方法自我更新，完成后方法重置。本发明以服务器吞吐量最大化为目标，提出了一种采用强化学习的功耗控制方法，其时间复杂度是多项式时间，可以适用于处理在线的、大规模作业；采用强化学习的方法自动选取策略，能够自我学习、自我更新，可以适用于各种不同场景。
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公开(公告)号：CN111240804A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010028878.1
申请日：2020-01-12
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于资源管理的云数据中心成本优化方法。本发明通过在工作流-前端虚拟机提出一种基于蚁群最优化方法的工作流资源管理方法，解决具有相互依赖关系的工作流在前端虚拟机上的资源管理问题。在前端虚拟机-后台服务器层，提出基于贪心策略的多类型虚拟机部署方法，将虚拟机更加快速的部署到物理机上，进而减少费用开销。基于在两层架构上的资源管理框架，将费用作为一个优化指标，形成一种基于资源管理的云数据中心成本优化方法。形成的两层联合资源管理具有高度的自动化，可以使资源分配的更加有序，提高整体资源的利用率，有效的减少时间，节省费用成本，提高服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109919485A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910168725.4
申请日：2019-03-06
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明适用于水资源配置领域，提出了一种基于NSGA-II的水资源配置的多目标优化方法，包括：将水资源配置约束优化问题转化为包含两个目标的多目标优化问题，第一目标为最大化人们生活用水效益，第二目标为最大化工业用水效益；建立相应的多目标优化模型，多目标优化模型的特征是以最大化第一和第二目标函数值，采用基于NSGA-II进化算法对多目标优化模型进行求解。通过将水资源配置这一复杂的约束优化问题转化为包含两个多目标优化问题并利用多目标优化方法克服传统方法求解的不足，满足人们日常生活用水的同时对可利用的水资源在区域间和各用水部门进行最优化的分配，实现综合效益最大。
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公开(公告)号：CN118246566A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410192220.2
申请日：2024-02-21
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及大数据和云计算技术领域，具体涉及一种基于主从博弈的训练损失优化激励方法，提出云端数据中心‑本地数据中心‑终端用户的三层模式，基于主从博弈的训练损失优化激励方法，首先，在激励预算分配有限的情况下，分析终端用户和本地数据中心的效益博弈是否达到均衡状态。其次，为进一步降低模型训练的损耗，在终端用户和本地数据中心之间设计一种优化模型损失的激励算法来使得全局模型训练的损失值达到最小。最后通过实验仿真与对比证明本发明能够有效激励终端用户积极参到模型训练，并能有效降低全局模型训练损失值，解决在联邦学习训练过程中终端用户不会主动参与模型训练的技术问题。
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公开(公告)号：CN116346821A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310283873.7
申请日：2023-03-22
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及大数据和云计算技术领域，具体涉及一种面向云数据中心的通信开销最优化方法，包括基于全局云端数据中心、本地数据中心和终端用户构建联邦学习架构并建立通信传输；在全局云端数据中心初始化上一轮全局模型参数；每个终端用户基于全局模型参数得到局部模型和评估成本；本地数据中心基于评估成本选择出最优局部模型以及相应的终端用户；未经选择的终端用户向本地数据中心发送三元向量化模型参数及演化方向；全局云端数据中心结合最优局部模型和三元向量化模型参数及演化方向进行全局模型更新并修改同步参数用以调节最优局部模型与其他三元向量化模型参数的同步迭代更新，得到最终全局模型，并将其作为下一轮训练的初始化全局模型。
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公开(公告)号：CN111562837B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010368714.3
申请日：2020-05-02
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F1/3234 , G06F1/329 , G06F9/48
Abstract: 一种多CPU/GPU异构服务器的功耗控制方法。首先用户将作业提交到服务器功耗控制框架，其中的作业调度器接收到作业后初始化，获取作业信息；接着，作业调度器将作业信息发送到功耗控制器，对信息进行绑定后，功耗控制器内部的最佳选择方法按照作业信息选取一种策略给每个处理组件分配功率预算。然后每个处理组件向功耗控制器返回功耗情况，按照返回的功耗情况，功耗控制器中的最佳选择方法自我更新，完成后方法重置。本发明以服务器吞吐量最大化为目标，提出了一种采用强化学习的功耗控制方法，其时间复杂度是多项式时间，可以适用于处理在线的、大规模作业；采用强化学习的方法自动选取策略，能够自我学习、自我更新，可以适用于各种不同场景。
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公开(公告)号：CN114564575A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210058001.6
申请日：2022-01-19
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于倾斜随机森林的处理大量文本中识别不良文本的方法，包括读取文本数据；对文本数据进行预处理，得到文本向量；建立不良文本词典对所述文本向量进行不良率判断，若判断不合格则将所述文本向量定义为不良文本；若判断合格则得到文本集合并执行下一步；基于文本集合，利用随机森林构建倾斜随机森林分类模型；利用倾斜随机森林分类模型对文本向量进行分类，得到文本分类结果，通过倾斜随机森林分类模型得出的分类结果准确率较高，解决了传统的随机森林算法分类的准确率较低的问题。
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