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公开(公告)号：CN108387673A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810187796.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种混合物成分闪速定性识别方法，首先，将待测对象的样本送入DAD检测系统获得DAD数据X并建立数学模型；然后，从标准光谱曲线库中提取待识别物质的标准光谱曲线s*；再将X和s*输入含噪识别算法进行识别，获得阳性或者阴性的识别结果；所述含噪识别算法通过引入一个行向量wT，得到公式yT＝wT×X→s*T，以判断DAD数据X中是否包含光谱曲线s*；如果数据X中存在向量s*T，则yT和s*T将在形态上一样，否则，yT和s*T在形态上具有较大差别，因此，建立含噪向量误差模型；然后采用牛顿法求解公式计算雅各比矩阵，得到牛顿迭代公式计算曲线yT；最后，判断DAD数据X中是否含有目标成分的光谱s*T。本发明能够快速实现溶液中特定组成物质的定性识别。
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公开(公告)号：CN111105104A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN202010104278.9
申请日：2020-02-20
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似日和RBF神经网络的短期电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测领域，短期电力负荷预测中选取合适的相似日作为训练样本可以简化训练过程并提高预测精度，为了减小夏季积温效应对相似日选取的影响，本发明通过将温度和其他负荷影响因素分别计算相似度，从而根据计算得到的综合相似度来选取相似日，此外，为了提高RBF神经网络的预测效果，将训练样本先用减聚类进行聚类，根据聚类结果设置模糊c-means聚类的初值，运用模糊c-means聚类来优化RBF神经网络的隐含层参数，最后结合相似日和改进RBF神经网络进行短期电力负荷预测，本发明可以明显提高短期电力负荷预测的准度。
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公开(公告)号：CN110212522A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910489923.0
申请日：2019-06-05
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时滞依赖矩阵泛函的变时滞广域电力系统稳定性分析方法，本方法从泛函构造的角度上进一步研究时滞影响下广域电力系统的稳定性问题，获得具有更小保守性的结论。首先，本方法构造具有时滞依赖矩阵的新型Lyapunov-Krasovskii泛函，引入了区别于常数矩的新型时滞依赖矩阵，其引入不仅能更多利用电力系统中的时滞信息，并且充分考虑了时滞变化率对电力系统稳定运行区域的影响，对降低系统保守性起到至关重要的作用，有效降低电力系统稳定判据的保守性。其次，本方法将积分项 分割成两个积分段进行分段处理，对泛函导数进行解析，这样不仅利用了更多的时滞信息，降低了结果的保守性，同时也能避免因分割区域过多而带来的计算负担。
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公开(公告)号：CN107544939A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710758594.6
申请日：2017-08-29
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种区间变时滞不确定线性系统的鲁棒稳定性分析方法，包括：获取区间变时滞不确定线性系统的标称系统；构建Lyapunov-Krasovskii泛函，并基于Lyapunov-Krasovskii泛函确定所述标称系统是否稳定，其中，构建的Lyapunov-Krasovskii泛函包括多重积分，并且Lyapunov-Krasovskii泛函的导数基于Wirtinger型单双重积分不等式和凸组合方法确定；在所述标称系统稳定时，确定所述区间变时滞不确定线性系统的鲁棒稳定性。通过本发明的技术方案，基于构建的多重积分Lypunov–Krasovskii泛函分析区间变时滞不确定线性系统的鲁棒稳定性，能够获取到较小的保守性结果。
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公开(公告)号：CN108387673B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201810187796.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种混合物成分闪速定性识别方法，首先，将待测对象的样本送入DAD检测系统获得DAD数据X并建立数学模型；然后，从标准光谱曲线库中提取待识别物质的标准光谱曲线s*；再将X和s*输入含噪识别算法进行识别，获得阳性或者阴性的识别结果；所述含噪识别算法通过引入一个行向量wT，得到公式yT＝wT×X→s*T，以判断DAD数据X中是否包含光谱曲线s*；如果数据X中存在向量s*T，则yT和s*T将在形态上一样，否则，yT和s*T在形态上具有较大差别，因此，建立含噪向量误差模型；然后采用牛顿法求解公式计算雅各比矩阵，得到牛顿迭代公式计算曲线yT；最后，判断DAD数据X中是否含有目标成分的光谱s*T。本发明能够快速实现溶液中特定组成物质的定性识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104901781B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201510287092.0
申请日：2015-05-28
Applicant: 河南理工大学
IPC: H04L1/06 , H04B7/0456 , H04L25/03
Abstract: 本发明公开了Y信道中的空时码传输方法及译码方法，适用于三个用户且用户和中继节点都配置两根天线的Y信道。在多址阶段，每个用户对其调制信号进行Alamouti编码以及预编码，并且按照一定的规则将预编码后的码字发送两次，中继节点对接收信号进行线性操作以减少相互干扰的码字的数量，然后再利用Alamouti码字对应的等效信道矩阵的正交特性进行译码；在广播阶段，中继节点将多址阶段译码得到的信号进行Alamouti编码后分两次发送出去，三个用户利用Alamouti码字对应的等效信道矩阵的正交特性译码中继节点发送的信号，进而得到自身的期望接收信号。
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公开(公告)号：CN106249599A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610856679.3
申请日：2016-09-28
Applicant: 河南理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络预测的网络化控制系统故障检测方法，包括构建RBF神经网络系统、构建系统故障检测函数、系统稳定性判定运算及构建系统故障判定运算函数等四步。本发明系统构成及计算过程简单，计算效率及运行精度具相对较高，通过采用改进的RBF神经网络的预测控制器有效预测出系统输出数据信息，从而有效抵消丢包给系统带来的不良影响，并在对得到的预测输出值采用反馈校正进行修正的基础上通过调整学习效率来使误差变小、训练次数降低，从而得到更好的收敛性和更快的预测速度。同时，当系统发生故障时，能够根据所设计的故障观测器及判定准则快速检测出故障的发生。
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公开(公告)号：CN102411784B
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201110205338.7
申请日：2011-07-13
Applicant: 河南理工大学
IPC: G06T7/40
Abstract: 本发明涉及一种数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法，包括：采集图像并输入计算机；计算图像的边缘图；计算图像中各点的对偶点、特征长度与特征能量，获得特征长度分布图与特征能量分布图；阈值约束下在特征能量分布图上进行局部极大值点检测；利用局部极大值点确定椭圆的焦点、长轴与短轴；利用特征能量与椭圆周长之比验证并剔除不合理的椭圆；根据到椭圆的两个焦点距离之和等于长轴这一约束确定椭圆的边界点；输出椭圆相关信息。本发明提供的方法能够简单快速地获取图像中的椭圆信息。
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公开(公告)号：CN118067584A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410075640.2
申请日：2024-01-18
Applicant: 河南理工大学
IPC: G01N15/08
Abstract: 多期构造运动作用下煤层渗透率测试方法，包括以下测试步骤：（1）实验样品制作；（2）组装多期构造运动作用下煤层渗透率测试装置并进行气密性检测，该多期构造运动作用下煤层渗透率测试装置包括流体注入测试组件、样品装载组件、废弃流体收集组件、构造应力模拟组件和计算机，实验样品置入样品装载组件中；（3）通过构造应力模拟组件对实验样品加载构造应力状态；（4）流体注入测试组件工作，进行渗透率测试实验；（5）计算机对实验数据进行记录并处理。本发明能模拟多期构造运动作用下煤层变形并对其渗透率进行测试，以便为煤层气井的井位布置、有利区预测和产能准确预测提供渗透率参数。
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