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公开(公告)号：CN115331384B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211006065.8
申请日：2022-08-22
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算的作业平台火灾事故预警系统，系统主要包括摄像头的部署，边缘计算端和云端平台。摄像头用于实时获取视频信息；智能预警系统以边缘端设备为载体，用于实现作业平台火灾事故预警，将结果展示在边缘端服务器上；云端服务器用于智能预警系统模型的训练以及参数的更新。本系统的目的是为了实现对作业平台的火灾检测识别的实时检测功能，通过4G或5G传输来实现报警信息的迅速确认，完成联动报警功能。充分利用边缘计算的优势，有效提高视频传输以及实时处理的响应速度，提高作业平台的安全性，大大降低了计算成本和能源损耗。同时也充分利用了人工智能给人类带来的便利，降低了人工资源的消耗。
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公开(公告)号：CN115331384A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211006065.8
申请日：2022-08-22
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算的作业平台火灾事故预警系统，系统主要包括摄像头的部署，边缘计算端和云端平台。摄像头用于实时获取视频信息；智能预警系统以边缘端设备为载体，用于实现作业平台火灾事故预警，将结果展示在边缘端服务器上；云端服务器用于智能预警系统模型的训练以及参数的更新。本系统的目的是为了实现对作业平台的火灾检测识别的实时检测功能，通过4G或5G传输来实现报警信息的迅速确认，完成联动报警功能。充分利用边缘计算的优势，有效提高视频传输以及实时处理的响应速度，提高作业平台的安全性，大大降低了计算成本和能源损耗。同时也充分利用了人工智能给人类带来的便利，降低了人工资源的消耗。
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公开(公告)号：CN107943946B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201711190418.3
申请日：2017-11-24
Applicant: 重庆科技学院 , 重庆市九龙坡区天宝实验学校
Abstract: 本发明提供一种基于Apriori算法的试题库知识点间关联性挖掘方法，包括步骤S1：将智能题库系统日志表内的用户学习行为数据整理成关联规则模型所需要的数据结构，并导入关联规则模型；其中，用户做的全部知识点被记为一个事务，一道试题对应一个知识点，一个知识点称为一个项；步骤S2：在关联规则模型内寻找用户学习行为数据中最大的频繁项集Lk；步骤S3：根据最大频繁项集Lk产生关联规则；步骤S4：将导出的知识点间的关联规则按照从低年级至高年级的顺序进行排列。本发明通过Apriori算法找出用户知识点间的频繁项集，产生关联规则，运用这种关联规则对用户进行智能推荐，使用户对其薄弱的知识点达到逐步掌握的目的。
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公开(公告)号：CN104168451B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201410360321.2
申请日：2014-07-25
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种智能视频监控中的打斗检测方法，该方法采用动态能量特征来量化视频画面中发生打斗情况的可能性，动态能量特征包括动能、势能和混乱程度，这里动能需要运动速度和物体质量，势能需要物体质量和物体之间的距离，混乱程度需要物体总的运动方向和物体内部各点的运动方向，物体质量、运动速度和方向是不好获得的，本方案将物体质量简化为物体在视频画面中所占比例，物体的运动速度和方向则在之前背景差分提取前景的基础上，采取光流法获取物体内部每个点的运动方向和速度，最后结合相应的控制流程，有效实现了视频画面中的打斗检测，算法复杂度低，运算速度快，误判率低，稳定性好。
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公开(公告)号：CN105721086B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201610141612.1
申请日：2016-03-11
Applicant: 重庆科技学院
IPC: H04B17/391 , H04B17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于UKFNN的无线信道场景识别方法，包括以下步骤：采集连续路段的信道数据作为训练样本；确定分段数目并得到连续信道数据分段模型；利用AP算法对每一段数据进行区域划分；将训练样本进行标记，建立连续信道数据分区模型；将待测数据带入分段模型，判断出属于哪一路段；将待测数据带入分区模型，判断出属于哪一区域。有益效果：模型建立复杂性低和计算量少，提高模型的精度；采用AP算法进行聚类，无需指定聚类数目，使信道识别方法更加简单，构建模型更加容易，能准确的识别出采集自该连续路段测试数据属于哪一路段、哪一区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105404142B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510750094.9
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解多参数控制方法，首先，利用BP神经网络对铝电解过程进行建模，然后利用改进的多目标细菌觅食算法优化铝电解生产过程模型参数，得到决策变量的最优解；其中改进的多目标细菌觅食算法关键在于利用Pareto熵的外部档案更新策略更新菌群，使得菌群以较快速度朝着Pareto前沿移动。有益效果：基于多目标细菌觅食算法优化铝电解参数，有效提高铝电解生产效率；使用Pareto熵的外部档案更新策略更新菌群，使得能够快速获取铝电解生产最优参数。
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公开(公告)号：CN104483829B
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201410849192.3
申请日：2014-12-31
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B11/01
Abstract: 本发明提供一种被控对象频域性能的获取方法和装置，该方法包括：a)确定被控对象的传递函数结构；b)对于所确定的被控对象，构造相应的神经网络；c)采集所述被控对象的多个数据样本；d)将所采集到的数据样本输入神经网络中，对该神经网络进行训练；e)获取该被控对象的相角裕量和剪切频率。使用该方法和装置获取被控对象频域性能时，只需用户输入被控对象的结构参数，就可迅速计算出该被控对象的频域性能参数，从而大大简化了获取被控对象频域性能参数的过程，因此，可以缩短控制器的设计时间。
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公开(公告)号：CN104714408B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410849162.2
申请日：2014-12-31
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种滞后超前校正器结构参数的获取方法和装置，该方法包括：a)确定自动控制系统被控对象和滞后超前校正器的传递函数结构、以及系统期望的频域特性；b)对于所确定的系统传递函数结构和期望的频域特性，构造相应的神经网络；c)采集所述系统的多个数据样本；d)将所采集到的数据样本输入神经网络中，对该神经网络进行训练；e)获取该校正器的结构参数。使得使用该方法和装置获取滞后超前校正器的结构参数时，只需用户输入系统被控对象的结构参数K、α、β和引入滞后超前校正器后系统期望的频域性能参数γ、ω，就可迅速计算出该校正器的结构参数，从而大大简化了滞后超前校正器结构参数的获取过程，因此，可以缩短滞后超前校正器的设计时间。
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公开(公告)号：CN103952724B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201410165336.3
申请日：2014-04-22
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 一种用于铝电解槽况故障诊断的优化权重相对主元分析方法，其特征在于：一，随机采集n组铝电解槽况数据组成原始测量样本集；二，得到标准化后样本矩阵X*；三，随机产生相对转换矩阵Λ；四，得到相对化样本矩阵XR；五，对XR进行主元分析，计算SPE检验的误报率；六，利用遗传算法优化相对转换矩阵Λ，得到最优的相对转换矩阵Λ*；七，利用最优的相对转换矩阵Λ*，得到最优的相对化样本矩阵XRZ；八，实现铝电解槽况故障诊断。本发明利用遗传算法优化主元权重，将“均匀”分布的量突显出来，以便更好地提取出具有代表性的主元，从而提高铝电解槽况故障诊断的精确度。
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公开(公告)号：CN105426960A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510752612.0
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络与MBFO算法的铝电解节能减排控制方法，首先，利用BP神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后，利用基于拥挤距离的多目标细菌觅食优化算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最优解以及该最优解对应的电流效率和温室气体排放量，其中，在对生产过程模型进行优化时，需计算非劣解的拥挤距离并根据拥挤距离对外部档案进行更新，使菌群在寻优过程中快速朝目标移动，以确保在保证种群多样性前提下迅速收敛。该方法确定了铝电解生产过程中工艺参数的最优值，有效提高了电流效率，减少了温室气体排放量，真正达到节能减排的目的。
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