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公开(公告)号：CN112200314B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011056881.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 江苏大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0495 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于微柱自荐的HTM空间池快速训练方法及系统，通过重构空间池中微柱的结构，赋予微柱更多的信息来表达微柱的承载程度。利用微柱和输入的重叠值计算微柱的自荐状态，基于自荐状态和承载度构建微柱的激活规则。针对被激活的微柱，利用基于压缩编码的微柱突触调整规则，构建输入与微柱集合的映射，形成空间池的训练结果。本发明利用微柱的重叠值和承载度作为微柱激活的依据，能够保证被激活的微柱稀疏分布在空间池中，提高空间池中微柱的利用率；利用基于压缩编码的微柱突触调整规则，能够快速构建激活微柱与输入之间的映射，提高空间池的训练效率，并且在新输入的训练过程中，基于压缩编码的微柱突触调整规则不会更改已训练的内容，提高了空间池训练结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN112580799B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011433443.1
申请日：2020-12-10
Applicant: 江苏大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F15/16
Abstract: 本发明公开了一种面向多核处理器的并发HTM空间池设计方法，为减少训练时全局、线性搜索的时间开销，本发明设计基于分区的HTM空间池微柱激活策略；同时引入面向多核处理器的大数据处理方法，将分区机制与多核计算相结合，设计面向多核处理器的并发微柱激活方法，并在此基础上设计面向多核处理器的空间池并发学习方法，利用多个CPU计算核心的并发计算能力，并行完成空间池突触持久值的更新。该设计方法能有效减少HTM空间池训练的时间开销，并提高计算效率。
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公开(公告)号：CN111401547B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010116343.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种面向乘客流分析的基于循环学习单元的HTM设计方法，面向乘客流分析应用，在使用HTM分析乘客流时，提出使用面向乘客流分析的基于循环学习单时间池方法，利用具有循环学习能力的循环学习单元代替现有的HTM神经元，将HTM时间池和循环学习单元对序列数据的学习能力相互结合，加强HTM对同时蕴含时间跨度较短和较长规律的乘客流的学习功能；通过循环学习单元的训练方法，使得循环学习单元能学习乘客流数据中包含的特性，实现HTM对同时蕴含时间跨度较短和较长规律的乘客流更强的学习能力。本发明提高了HTM对同时蕴含时间跨度较短和较长规律的乘客流的学习功能，从而保证了在处理同时蕴含时间跨度较短和较长规律的乘客流时HTM的有效性和实用性。
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公开(公告)号：CN111612125B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010286624.X
申请日：2020-04-13
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种面向在线学习的新型HTM时间池方法及系统，利用空间池算法，获取表达当前输入的少量激活微柱；利用当前输入的位置信息，在激活微柱上生成学习细胞集和活跃细胞集；在学习细胞上对关联相邻输入的树突分支进行调整；利用缩小范围的活跃细胞集对下一次的输入进行预测。本发明利用当前输入的位置信息，在激活微柱上生成学习细胞集和活跃细胞集方式，能够针对当前序列进行学习，提高HTM学习准确性，并在在学习重复序列过程中，降低循环预测出现的可能性，提高HTM的学习效果；在学习细胞上对关联相邻输入的树突分支修改规则的调整，能够针对在线学习的特点，使得时间池算法通过一次训练，快速形成对序列的学习成果，提高HTM的学习效率。
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公开(公告)号：CN114169518A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111340465.8
申请日：2021-11-12
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部敏感哈希的HTM序列数据分析系统及方法。设计了基于局部敏感哈希算法的空间池微柱激活策略以改进现有HTM空间池多次迭代的训练方法。利用局部敏感哈希算法为输入数据建立哈希索引并据此快速选择活跃微柱，加快空间池SDR表征学习的速度，减少查找活跃微柱全局搜索的时空开销，同时局部敏感哈希函数的特性也增强了HTM抗噪性，保证HTM模型处理序列数据的高效性和实用性。本方法能够有效解决现有HTM在处理序列数据时训练耗时久，全局、线性搜索导致时间开销大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109118034B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810614303.0
申请日：2018-06-14
Applicant: 江苏大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供了一种驾驶行为三维定量综合评价方法，基于安全性的角度，根据模糊综合评价法，得出驾驶人不良驾驶行为的风险评价指数n1，构造驾驶行为安全评估模型D1；基于经济性的角度，根据节气门开度合理性隶属函数和稳定性评价函数，计算出经济性评价指数n2，构造驾驶行为经济评估模型D2；基于舒适性的角度，根据驾驶过程中各轴向加速度，确定舒适性评价指数n3，构造驾驶行为舒适评估模型D3；最后基于安全、经济、舒适评估模型，构造关于驾驶行为的三维综合评价模型P。从安全性、经济性、舒适性三方面着手综合评价，可以弥补传统驾驶行为评价方法的不足，使驾驶行为评价模型更加完整，结果更加完善。
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公开(公告)号：CN112580799A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011433443.1
申请日：2020-12-10
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多核处理器的并发HTM空间池设计方法，为减少训练时全局、线性搜索的时间开销，本发明设计基于分区的HTM空间池微柱激活策略；同时引入面向多核处理器的大数据处理方法，将分区机制与多核计算相结合，设计面向多核处理器的并发微柱激活方法，并在此基础上设计面向多核处理器的空间池并发学习方法，利用多个CPU计算核心的并发计算能力，并行完成空间池突触持久值的更新。该设计方法能有效减少HTM空间池训练的时间开销，并提高计算效率。
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公开(公告)号：CN112365721A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010958629.2
申请日：2020-09-14
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆异常行为识别、预警方法，首先通过阈值筛选疑似异常的车辆，然后通过观测点与车辆速度的函数关系最终确定疑似异常车辆的状态，该函数考虑了不同车道相同位置车辆的速度和当前车辆在观测点最近邻车辆的速度，当新的车辆通过观测点时，将新车辆的速度取代最开始车辆的速度，实现函数的实时更新。本发明针对车辆异常行为的识别更全面，预警更准确。
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公开(公告)号：CN112092722A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010895070.3
申请日：2020-08-31
Applicant: 江苏大学
IPC: B60Q1/44
Abstract: 本发明公开了一种基于车载雷达的分级点亮式制动示警尾灯，条状尾灯分为3个示警单元，每个示警单元的开关与ECU控制单元相连接，ECU控制单元分别连接车载速度传感器和车载雷达，通过车载速度传感器和车载雷达获取本车速度、后车速度、后车与本车的方位角度以及距离，根据本车速度与后车速度得到制动示警距离Lmax，并根据后车与本车的方位角度以及距离判断出后车是否与本车处于同一车道，ECU控制单元根据制动示警距离Lmax和两车之间的距离L计算车距差比i，ECU控制单元根据车距差比i分级点亮各个示警单元完成条状尾灯分级点亮、分级示警。
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公开(公告)号：CN111983457A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010678378.2
申请日：2020-07-15
Applicant: 江苏大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM神经网络的电池组SOH估算方法，首先采集实际运行一年以上的电动汽车的电池组充电数据，进行相关性分析，提取LSTM神经网络的输入特征；再利用SOC-电量增益法计算电池组最大可用容量，作为LSTM神经网络的输出特征；构建LSTM神经网络模型，确定LSTM神经网络输出值；最后，利用训练并验证后的LSTM神经网络模型估算电池组SOH。本发明LSTM神经网络的输入特征和输出特征均由实际运行一年以上的电动汽车的电池组充电数据获取，适用于电动汽车全状态、全气候运行时的电池组SOH估算，克服基于实验室验证的估算方法难以适应复杂的实际工作环境的问题。
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