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公开(公告)号：CN113988400A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111235557.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 重庆工商大学 , 重庆高新区飞马创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于PEARSON‑LSTM多步长融合网络的AQI指数预测方法，包括如下步骤：先通过采集模块获取两个月内的空气质量指数AO，并进行测试集和培训集的分割，根据预测数据库内的数据通过长短期记忆神经网络模块进行多步骤预测，根据多步骤预测后的数据建立预测模型；将培训模型与预测模型利用PEARSON相关系数模块进行比对衡量，确认培训模型与预测模型之间定距变量间的线性关系，得到培训模型与预测模型之间的相似度；最后根据培训模型、预测模型和相似度确定待预测的AQI指数；本发明通过采集模块、长短期记忆神经网络模块和PEARSON相关系数模块的配合实现了基于PEARSON‑LSTM多步长融合网络进行多步骤预测，提高了AQI预测的准确性。
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公开(公告)号：CN106527124B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201611071224.7
申请日：2016-11-29
Applicant: 重庆工商大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本申请公开了一种基于非线性神经模糊控制器的电磁阀式减振器控制方法，包括以下步骤：通过智能控制理论中的非线性神经网络方法对电磁阀式减振器的输入模糊变量，即减振平台的垂直振动加速度和垂直振动速度，输出模糊变量，即阻尼力系数的隶属度函数进行深度优化。最后通过此控制内核对电磁阀式减振器进行实时控制。本发明解决了电磁阀式减振器复杂的非线性特性问题，在兼顾乘坐舒适性和操作稳定性的同时，可以提减振效果、改善机动车的行驶性能，延长机动车的使用寿命。其能够方便地应用到各种机动车的半主动悬架系统上。
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公开(公告)号：CN106441946B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201611032945.7
申请日：2016-11-15
Applicant: 重庆工商大学
IPC: G01M17/04
Abstract: 本申请公开了一种基于振动信号的车辆液压减震器故障识别方法及系统，该方法包括以下步骤：在车辆的液压减震器上下两端分别安装振动传感器；采集减震器在正常、泄漏、卡死、断簧、失效这些状态下两个振动传感器的时域信号，从采集的信号中提取训练集数据；利用训练集数据来训练故障识别模型；将训练好的模型用于车辆液压减震器故障识别。本发明成本较低、算法简单、故障识别结果可靠等特点。
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公开(公告)号：CN113988400B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111235557.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 重庆工商大学 , 重庆高新区飞马创新研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/22 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于PEARSON‑LSTM多步长融合网络的AQI指数预测方法，包括如下步骤：先通过采集模块获取两个月内的空气质量指数AO，并进行测试集和培训集的分割，根据预测数据库内的数据通过长短期记忆神经网络模块进行多步骤预测，根据多步骤预测后的数据建立预测模型；将培训模型与预测模型利用PEARSON相关系数模块进行比对衡量，确认培训模型与预测模型之间定距变量间的线性关系，得到培训模型与预测模型之间的相似度；最后根据培训模型、预测模型和相似度确定待预测的AQI指数；本发明通过采集模块、长短期记忆神经网络模块和PEARSON相关系数模块的配合实现了基于PEARSON‑LSTM多步长融合网络进行多步骤预测，提高了AQI预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109166281A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811167665.6
申请日：2018-10-08
Applicant: 重庆工商大学
IPC: G08B21/12
Abstract: 本发明公开了一种深度信念网络的印染车间VOCs监测预警系统，包括分组监测机构、网络学习机构以及预警机构，将印染车间等面积的分为多个监测区域；所述分组监测机构设置有多组，每个所述印染车间的监测区域内有一组分组监测机构；分组监测机构包括气体检测仪和单片机，网络学习机构包括CPU、深度信念网络和蓝牙模块，预警机构包括蓝牙配对模块、控制器和报警器。本发明通过CPU和深度信念网络设置，对多组分组监测机构得到的VOCs数据进行训练和学习，得到深度信念网络模型，从而在后续的监测过程中，只要得到任意一个气体检测仪测得的VOCs数据，即可通过深度信念网络模型得到对应的准确的高排量的印染机器，实用性很强，非常值得推广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107247088A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710413657.4
申请日：2017-06-05
Applicant: 重庆工商大学
IPC: G01N29/02
Abstract: 本发明公开了一种快速测定尿液中肌酐的超声方法，属于尿液样本的理化检验技术领域。包括如下步骤：(1)样品处理，将待测的尿液用甲酸酸化，离心分离，离心后的溶液过0.25μm聚醚砜水相滤膜，将过滤后的溶液用纯水稀释5000倍；(2)标准曲线的配置，用纯水配制不同浓度的肌酐标准曲线溶液，根据肌酐溶液的标准浓度与峰高的比值，建立肌酐的线性回归方程；(3)样品测定，将处理后的样品用超声诊断仪分析，测得分析物与峰高的比值，代入该方程，求得样品待测液中的肌酐的含量。本发明提供的方法针对尿液样本优化了前处理方法，并用超声诊断仪进行分析，灵敏度更高，前处理简单，需要的样品量少，操作简便、快速、准确、灵敏度及重复性好的优点。
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公开(公告)号：CN107202652A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710421069.5
申请日：2017-06-07
Applicant: 重庆工商大学
IPC: G01K11/26
CPC classification number: G01K11/265
Abstract: 本发明属于声表面波检测技术领域，具体涉及一种利用声表面波检测汽车减震器温度的系统，包括声表面波传感器、无线温度采集器、DSP芯片、液晶显示屏，所述的声表面波传感器和无线温度采集器均设置四个，所述的一个声表面波传感器和一个无线温度采集器构成一个温度检测组，所述的四个温度检测组分别安装在汽车的四个减震器上，所述每个温度检测组中声表面波传感器的输出端与无线温度采集器的输入端连接，所述四个无线温度采集器的输出端均与DSP芯片的输入端连接，所述DSP芯片的输出端与安装在汽车驾驶室的液晶显示屏的输入端连接。其目的是：解决减震器温度的传统检测方法存在不准确、容易受环境温度影响、以及触摸操作不便等诸多的问题。
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公开(公告)号：CN106908414A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710112140.1
申请日：2017-02-28
Applicant: 重庆工商大学
Abstract: 本发明公开了基于光纤传感器的尿液比重测量系统，涉及尿液监测领域，用于解决现有的技术侧重于尿比重的单次测量的问题。它包括采集单元、信号处理单元、主控计算机、尿液通道、尿液导向管、用于控制尿液导向管通断的尿管控制阀、清洗通道、用于控制清洗通道通断的清洗控制阀，所述尿液通道包括第一尿液通道、第二尿液通道和第三尿液通道，所述第一尿液通道和第三尿液通道通过第二尿液通道连通，形成排液腔，所述第二尿液通道高于第一尿液通道。基于非接触式测量，提高故障检测率。实现连续的动态监测尿比重。本发明还公开了基于光纤传感器的尿液比重测量方法。
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公开(公告)号：CN104343878B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410520188.2
申请日：2014-09-30
Applicant: 重庆工商大学
Abstract: 本发明提供一种振动能量的控制系统与方法，当振动体系当前产生的振动力大于蓄电池作用下的最大发电阻尼力时，利用振动能量驱动油泵油马达带动发电电动机开始动作，让发电电动机工作于发电状态，为蓄电池充电；当振动体系当前产生的振动力大于蓄电池作用下的最大发电阻尼力时，利用蓄电池中的电能驱动控制发电电动机产生减振力，以抵消振动力。因此，本发明实现了将振动能量转换为电能储存在蓄电池中，实现的能量的再利用，且当振动能量较大、又可以利用蓄电池中的电能驱动控制发电电动机产生减振力来抵消振动力，相比于现有技术需要引入外界能量来生成减振力的方案节约了能量。
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公开(公告)号：CN114021782A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111233849.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 重庆高新区飞马创新研究院 , 重庆工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RF‑LSTM复合网络的PM2.5指数预测方法，通过采集模块采集PM2.5浓度值和相关指标数据，并根据PM2.5浓度值和相关指标数据解析出PM2.5成分含量数据，得到PM2.5成分含量数据库，提取PM2.5成分含量数据库不同阶段的数据，通过RF‑LSTM复合网络神经模块分别进行预测，得到预测参数库，根据预测参数库建立预测模型，并将不同阶段预测模型进行评估，评估完成后再将相邻两个阶段的预测模型之间确认线性关系，据线性关系的规律预测三个新阶段的新预测模型，再量测新预测模型的尺寸得到预测的PM2.5指数；本发明通过采集模块、RF‑LSTM复合网络神经模块的配合，使其可以基于RF‑LSTM复合网络进行预测，一定程度上提高PM2.5指数的预测精度。
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