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公开(公告)号：CN102521653B
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201110375410.0
申请日：2011-11-23
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明属于多机器人搜救技术领域，是人工智能与机器人技术相结合的应用，特别是涉及一种井下多机器人联合搜救的生物刺激神经网络设备及其方法，设备包括机器人、射频阅读器、摄像机、超声波传感器、无线通讯系统、存储设备、位置射频标签以及地面搜救决策系统；其方法是将射频标签应用到井下位置标记中，并利用生物刺激神经网络方法实现多机器人联合搜救，当发生矿难时，可以快速完成井下的搜索，构建井下实时地图，并制定最佳搜救路径，本发明在煤矿等井下事故人员搜救中具有极大的现实意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN102704054B
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201210173421.5
申请日：2012-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: D01G23/06
Abstract: 本发明涉及一个基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统，属于自动控制及纺织机械技术领域，是智能控制技术的应用，系统包括三部分：（1）基于时间序列关联规则和支持向量机挖掘方法的棉条重量自调匀整单元；（2）基于核主元分析和支持向量机方法的棉箱气压智能控制单元；（3）基于决策树支持向量机的梳棉机智能匀整预警单元。本发明设计的系统不仅步骤合理，而且很大程度上提高了输出棉条的质量的稳定性，提高了生产效率，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN102207928B
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201110147186.X
申请日：2011-06-02
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的多Agent污水处理决策支持系统，将水污染源附近的污水处理厂抽象成具有一定属性的Agent主体，将强化学习与Agent概念相结合，定义强化学习的状态集、动作集；初始化强化学习中Q学习的参数，包括学习速率、折扣因子、Q值；各个Agent通过感知模块获得当前状态，并根据动作选择策略选择当前状态下最优动作；根据Q学习中的Q值公式进行Q值的计算与更新；一次学习过程结束，等待或者马上进入下一个学习过程，直到Q值收敛，得到最优决策。本发明从整个污水处理系统的全局出发，宏观调配污水处理厂的使用情况，具有较高的灵活性与自适应能力，并且可扩展性也非常高，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN102680849B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201210171856.6
申请日：2012-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G01R31/02
Abstract: 本发明属于机器视觉检测技术领域，是图像处理与模糊控制技术的应用，特别是涉及一种基于机器视觉与模糊控制的电缆线序识别方法及设备，主要包括采集标准模块图像和含有待处理电缆线序信息的图像、对采集的目标图像和标准图像进行差分、对差分后的图像预处理、提取图像中电缆线特征并计算其对应位置、计算目标电缆线与指定位置的夹角以及运用模糊规则控制步进电机带动目标电缆线旋转等步骤。本发明实现自动检测识别电缆线序并控制其旋转到指定位置，避免了人工识别带来的人为误差和视觉误差，降低了安全隐患，节省了人力物力，降低了生产成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102704054A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210173421.5
申请日：2012-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: D01G23/06
Abstract: 本发明涉及一个基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统，属于自动控制及纺织机械技术领域，是智能控制技术的应用，系统包括三部分：（1）基于时间序列关联规则和支持向量机挖掘方法的棉条重量自调匀整单元；（2）基于核主元分析和支持向量机方法的棉箱气压智能控制单元；（3）基于决策树支持向量机的梳棉机智能匀整预警单元。本发明设计的系统不仅步骤合理，而且很大程度上提高了输出棉条的质量的稳定性，提高了生产效率，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN102680849A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210171856.6
申请日：2012-05-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G01R31/02
Abstract: 本发明属于机器视觉检测技术领域，是图像处理与模糊控制技术的应用，特别是涉及一种基于机器视觉与模糊控制的电缆线序识别方法及设备，主要包括采集标准模块图像和含有待处理电缆线序信息的图像、对采集的目标图像和标准图像进行差分、对差分后的图像预处理、提取图像中电缆线特征并计算其对应位置、计算目标电缆线与指定位置的夹角以及运用模糊规则控制步进电机带动目标电缆线旋转等步骤。本发明实现自动检测识别电缆线序并控制其旋转到指定位置，避免了人工识别带来的人为误差和视觉误差，降低了安全隐患，节省了人力物力，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN102521653A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110375410.0
申请日：2011-11-23
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明属于多机器人搜救技术领域，是人工智能与机器人技术相结合的应用，特别是涉及一种井下多机器人联合搜救的生物刺激神经网络设备及其方法，设备包括机器人、射频阅读器、摄像机、超声波传感器、无线通讯系统、存储设备、位置射频标签以及地面搜救决策系统；其方法是将射频标签应用到井下位置标记中，并利用生物刺激神经网络方法实现多机器人联合搜救，当发生矿难时，可以快速完成井下的搜索，构建井下实时地图，并制定最佳搜救路径，本发明在煤矿等井下事故人员搜救中具有极大的现实意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN102207928A
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201110147186.X
申请日：2011-06-02
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的多Agent污水处理决策支持系统，将水污染源附近的污水处理厂抽象成具有一定属性的Agent主体，将强化学习与Agent概念相结合，定义强化学习的状态集、动作集；初始化强化学习中Q学习的参数，包括学习速率、折扣因子、Q值；各个Agent通过感知模块获得当前状态，并根据动作选择策略选择当前状态下最优动作；根据Q学习中的Q值公式进行Q值的计算与更新；一次学习过程结束，等待或者马上进入下一个学习过程，直到Q值收敛，得到最优决策。本发明从整个污水处理系统的全局出发，宏观调配污水处理厂的使用情况，具有较高的灵活性与自适应能力，并且可扩展性也非常高，具有较高的实用价值。
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