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公开(公告)号：CN114400051A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111673032.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明属于稳态及稳态检测技术领域，公开了一种熟料煅烧的稳态检测方法、系统、介质、设备及终端，熟料煅烧过程的稳态描述；建立熟料煅烧安全规则；基于所建立的熟料煅烧安全规则，构建基于改进滑动窗口的熟料煅烧稳态检测算法。通过本发明监测熟料煅烧过程的稳定性，以便更好地保证安全生产、使得生产过程趋于稳定。本发明给出了熟料煅烧稳态的定义、表示及特点，然后综合T检验方法和ARX模型的优点，可以更好的对熟料煅烧过程进行稳态检测。本发明的改进滑动窗口相对于步进窗口和常规的滑动窗口，更适合熟料煅烧过程的稳态检测；基于T检验和ARX模型的稳态检测方法相比于单独的T检验和单独的ARX模型，其稳态检测效果更优秀。
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公开(公告)号：CN111645073B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010472301.X
申请日：2020-05-29
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机器人导航技术领域，公开了一种机器人视觉语义导航方法，包括以下步骤：建立场景图像集以及语音指令集；标注所述场景图像集中每一场景图像的图像特征，标注所述语音指令集中每一语音指令的语音特征；结合同一时间的图像特征和语音特征构建语义图谱，得到语义图谱集，标注所述语义图谱集中每一语义图谱的语义特征；融合同一时间的图像特征、语音特征以及语义特征构建状态向量，得到状态向量集；标注所述状态向量集中每一状态向量对应的动作序列，以所述状态向量集作为训练样本对对深度强化学习模型进行训练，得到导航模型；根据所述导航模型对机器人进行导航控制。本发明能够实现不在机器人视野范围内物体的导航。
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公开(公告)号：CN110555406A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910820113.9
申请日：2019-08-31
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Haar-like特征及CNN匹配的视频运动目标识别方法，包括以下步骤：1)对视频目标图像进行Haar-like特征提取；2)对视频利用滑动窗口，在加速度特征中提取FFT系数；3)将步骤1)和步骤2)生成的特征进行特征融合；4)利用分类器根据融合特征对视频进行目标识别，得到初步识别结果；5)将识别结果作为输入，利用CNN提取特征；6)将提取到的CNN特征转换为紧凑的二进制编码；7)对给定视频，直接提取CNN特征并转换为紧凑的二进制编码；8)将步骤6)中得到的二进制编码和步骤7)得到的二进制编码利用汉明距离进行比较，输出汉明距离较小的视频图像。本发明方法可以同时关注全局信息以及余部信息，提高视频目标的识别准确率。
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公开(公告)号：CN104462460A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410784396.3
申请日：2014-12-16
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种构造REST风格的本体标注可视化系统的方法，该方法包括：S100系统处理以本体作为处理的基本对象，使得机器明白数据本身的逻辑含义；S200利用关系数据库来持久存储解析后的本体数据，以便能快速、便捷地访问、操作本体数据；S300利用本体数据对获取的信息进行REST风格服务的自动语义标注，以对REST风格中的服务进行扩展，提取本体数据；S400将本体可视化呈现，提供针对一般用户与专家用户的不同策略；S500采用REST架构风格建立支持异构的、跨浏览器平台的本体可视化的Web工程，使用户能方便地访问、服务器能更高效地工作。本发明在可视化以及Web服务层面：将这些实现在基于rest架构风格的Web工程中，嵌入本体可视化技术，达到方便查看的目的。
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公开(公告)号：CN114334025B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111673005.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明属于水泥熟料煅烧技术领域，公开了一种水泥熟料煅烧环境变量的构建及验证方法，根据水泥厂数据，构建熟料煅烧数据池；根据数据池中的数据，构建水泥熟料煅烧环境变量和基于ICA的环境特征数据提取，得到熟料煅烧环境变量；以水泥熟料煅烧环境的主要变量和环境变量分别构建水泥熟料煅烧过程安全性、质量性的预测模型，并通过分析这些模型的预测结果以验证环境变量的有效性。本发明从水泥熟料煅烧环境中提取出环境变量，它既能体现出环境的变化趋势，又能够在短时间保持稳定，易于更好地完成熟料煅烧系统的预测和模拟等任务，利于实现水泥熟料煅烧的智能化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110263185B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201910575949.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明属于水泥熟料热耗技术领域，公开了一种新型干法水泥熟料生产热耗知识图谱的构建方法，以水泥熟料生产热耗知识为中心，通过划分基础知识、深度知识和综合应用知识之间的关系，构建结构化的新型干法水泥熟料生产热耗知识图谱；采用分布式代理的模式，基于基础知识、深度知识和综合应用知识三个层次特性设计代理及相应子代理，通过将指令分配给代理执行，使用户获取相关知识。本发明从基础层面、深度层面、应用层面三个层面对热耗进行分析，发现实体与实体之间的潜在关系，进而找出影响热耗的关键因素以及降低热耗的有效且高效的方法，从而达到降低能耗的直接目的，最终实现水泥产业优化。
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公开(公告)号：CN109033511A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810619340.0
申请日：2018-06-15
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明属于水泥工业技术领域，公开了一种结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法及系统,利用数据挖掘和机器学习技术，对水泥生产的窑系统数据进行不同角度、不同粒度的影响热耗的不同因素分析，实时反映窑系统中的热工设备工况状态及热耗情况，并建立相应的窑系统按小时热耗模型、窑系统按天热耗模型、窑系统按周热耗模型；并进行优化参数，对水泥窑系统生产过程中热耗情况进行数据分析。本发明对水泥生产的窑系统数据进行不同角度、不同粒度的影响热耗的不同因素分析，反映窑系统中的主要热工设备工况状态及热耗情况，并建立相应的热耗模型，为水泥企业根据生产的实际，调整相应生产策略，以降低煤耗，达到节能的目的。
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公开(公告)号：CN104462460B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201410784396.3
申请日：2014-12-16
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种构造REST风格的本体标注可视化系统的方法，该方法包括：S100系统处理以本体作为处理的基本对象，使得机器明白数据本身的逻辑含义；S200利用关系数据库来持久存储解析后的本体数据，以便能快速、便捷地访问、操作本体数据；S300利用本体数据对获取的信息进行REST风格服务的自动语义标注，以对REST风格中的服务进行扩展，提取本体数据；S400将本体可视化呈现，提供针对一般用户与专家用户的不同策略；S500采用REST架构风格建立支持异构的、跨浏览器平台的本体可视化的Web工程，使用户能方便地访问、服务器能更高效地工作。本发明在可视化以及Web服务层面：将这些实现在基于rest架构风格的Web工程中，嵌入本体可视化技术，达到方便查看的目的。
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公开(公告)号：CN105809345A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610130235.1
申请日：2016-03-08
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于API管理与虚拟化的Service?BIM服务平台，虚拟化层，向云平台迁移和在不同平台拓展，屏蔽传统Web服务器与云平台硬件资源的差异，对资源进行统一定义与描述，使资源的分配与调度标准化；SOA层对Service?BIM核心业务流程与服务及消费者对资源的使用方式进行规范与描述。本发明更具有战略性，与传统SOA架构相比，Service?BIM架构不仅便于向云平台迁移，更能对服务进行API级别的管理，以实现更细粒度的服务治理；本发明以进度控制为研究对象，以BIM和SOA为基础，提出了Service?BIM架构，并据此给出了进度控制解决方案。
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公开(公告)号：CN114400051B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111673032.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明属于稳态及稳态检测技术领域，公开了一种熟料煅烧的稳态检测方法、系统、介质、设备及终端，熟料煅烧过程的稳态描述；建立熟料煅烧安全规则；基于所建立的熟料煅烧安全规则，构建基于改进滑动窗口的熟料煅烧稳态检测算法。通过本发明监测熟料煅烧过程的稳定性，以便更好地保证安全生产、使得生产过程趋于稳定。本发明给出了熟料煅烧稳态的定义、表示及特点，然后综合T检验方法和ARX模型的优点，可以更好的对熟料煅烧过程进行稳态检测。本发明的改进滑动窗口相对于步进窗口和常规的滑动窗口，更适合熟料煅烧过程的稳态检测；基于T检验和ARX模型的稳态检测方法相比于单独的T检验和单独的ARX模型，其稳态检测效果更优秀。
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