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公开(公告)号：CN104778298A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510038931.5
申请日：2015-01-26
Applicant: 江南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于EGMM的高斯过程回归软测量建模方法。用于复杂多变、噪声非高斯性的化工过程。工业过程建立的软测量预测模型往往会产生预测误差，然而模型预测误差常常包含了丰富的有用信息，因此可以从这些预测误差中提取信息用于对模型的输出进行补偿，从而改进所建立的软测量模型。首先，选择合适的变量组成误差数据，优化得到合适的高斯成分的个数；然后用EGMM对误差数据进行拟合；当新的数据到来时，用建立的GPR模型进行预测输出，并通过EGMM模型求得条件误差均值，对输出进行补偿得到更加精确的结果。能够对关键变量进行更加精确的预测，从而提高产品质量，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN104349356B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201310335322.7
申请日：2013-08-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，以监测区域覆盖率为目标函数，利用差分进化算法的全局优化能力协同调整视频节点感知方向以减少网络覆盖盲区。涉及多媒体传感器网络覆盖控制和智能计算两个领域。首先根据监测区域实际环境，将连续的二维平面离散化，并将坐标信息上传给控制中心；然后，随机部署一定数量的视频节点，各节点将坐标信息、感知方向发送给汇聚节点；汇聚节点汇总转发信息至控制中心，以视频节点感知方向角为决策变量，监测区域覆盖率为目标函数，通过差分进化算法变异、交叉、选择三项操作逐步逼近最佳节点感知方向以获得覆盖率的最大化，并发布节点方向控制指令至视频传感器网络以调整节点感知方向。
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公开(公告)号：CN104699894B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510038932.X
申请日：2015-01-26
Applicant: 江南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于实时学习的高斯过程回归多模型融合建模方法。用于复杂多变的多阶段性的化工过程。该方法是一种在线不断更新的多模型策略。用高斯混合模型对过程的不同阶段进行辨识，并采用一种自适应实时学习方法，不断更新所建立的高斯过程回归模型。当新的数据到来时，在每个不同的阶段，基于欧式距离和角度原则选择部分相似的数据，用于建立局部的高斯过程回归模型。最终根据计算得到的新的数据隶属于每个不同阶段的后验概率，对局部模型进行融合输出。能够对关键变量进行精确预测，从而提高产品质量，降低生产成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104778298B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201510038931.5
申请日：2015-01-26
Applicant: 江南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于EGMM的高斯过程回归软测量建模方法。用于复杂多变、噪声非高斯性的化工过程。工业过程建立的软测量预测模型往往会产生预测误差，然而模型预测误差常常包含了丰富的有用信息，因此可以从这些预测误差中提取信息用于对模型的输出进行补偿，从而改进所建立的软测量模型。首先，选择合适的变量组成误差数据，优化得到合适的高斯成分的个数；然后用EGMM对误差数据进行拟合；当新的数据到来时，用建立的GPR模型进行预测输出，并通过EGMM模型求得条件误差均值，对输出进行补偿得到更加精确的结果。能够对关键变量进行更加精确的预测，从而提高产品质量，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN104699894A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510038932.X
申请日：2015-01-26
Applicant: 江南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于实时学习的高斯过程回归多模型融合建模方法。用于复杂多变的多阶段性的化工过程。该方法是一种在线不断更新的多模型策略。用高斯混合模型对过程的不同阶段进行辨识，并采用一种自适应实时学习方法，不断更新所建立的高斯过程回归模型。当新的数据到来时，在每个不同的阶段，基于欧式距离和角度原则选择部分相似的数据，用于建立局部的高斯过程回归模型。最终根据计算得到的新的数据隶属于每个不同阶段的后验概率，对局部模型进行融合输出。能够对关键变量进行精确预测，从而提高产品质量，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN104349356A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201310335322.7
申请日：2013-08-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，以监测区域覆盖率为目标函数，利用差分进化算法的全局优化能力协同调整视频节点感知方向以减少网络覆盖盲区。涉及多媒体传感器网络覆盖控制和智能计算两个领域。首先根据监测区域实际环境，将连续的二维平面离散化，并将坐标信息上传给控制中心；然后，随机部署一定数量的视频节点，各节点将坐标信息、感知方向发送给汇聚节点；汇聚节点汇总转发信息至控制中心，以视频节点感知方向角为决策变量，监测区域覆盖率为目标函数，通过差分进化算法变异、交叉、选择三项操作逐步逼近最佳节点感知方向以获得覆盖率的最大化，并发布节点方向控制指令至视频传感器网络以调整节点感知方向。
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公开(公告)号：CN202956641U
公开(公告)日：2013-05-29
申请号：CN201220616645.4
申请日：2012-11-19
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418 , B41F33/16
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种基于ARM9系列微控制器和ZigBee无线通讯技术的曲面胶印机，包括：由工业控制机构成的上位机监控端、由ARM9系列微控制器构成的下位机监控端、数据库服务器、Web服务器和远程监控端构成。其中，上位机监控端和下位机监控端采用ZigBee无线通信技术传输采集数据和上位机监控指令。上位机监控端与数据库服务器相连传输待存储的现场数据信息和数据库服务器的控制指令信息。上位机监控端与Web服务器相连传输数据交换请求及应答信息。远程监控端分别与Web服务器相连传输客户端的请求信息和应答信息。本实用新型实现了曲面胶印机通过ARM9系列微控制器控制大饲服电机同步印刷，具有印刷工艺简单、自动化程度高、印面图案清晰美观、印刷成本低等特点。
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公开(公告)号：CN202522908U
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201220138776.6
申请日：2012-04-01
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418 , H04L29/08
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本实用新型公开了一种自动化与通信领域的污水处理过程监控系统，包括：由工业控制机构成的上位机监控端、由嵌入式处理器构成的下位机监控端、数据库服务器、GSM服务器、Web服务器和远程监控端。其中，上位机监控端和下位机监控端采用ZigBee无线通信技术传输采集数据和上位机监控指令。上位机监控端与数据库服务器相连传输待存储的现场数据信息和数据库服务器的控制指令信息。上位机监控端分别与Web服务器和GSM服务器相连传输数据交换请求及应答信息。数据库服务器分别与Web服务器和GSM服务器相连传输存储用户控制指令。本实用新型实现了工业污水处理过程的实时监测和智能闭环控制，简单可靠，成本低，效率高。
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