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公开(公告)号：CN105006122B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201510372749.3
申请日：2015-07-01
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种自动巡检机器人无线接口通讯方法，该无线接口通讯方法提供了一种主/从机消息帧结构，通讯过程中控制台为主机，自动巡检机器人为从机，消息帧的传输严格服从主/从应答机制。在通讯方法中，主机消息帧根据实际需要分别定义了起始位、地址域、功能域（包括功能模块编码、方法编码、数据长度）、数据域、错误检测域。从机消息帧分别定义了：起始位、地址域、功能域（包括被访问功能模块编码、被访问方法编码、数据长度、状态位）、数据域、错误检测域。本发明提出了一种有效的自动巡检机器人无线接口通讯方法，保证了控制台和巡检机器人之间的有效通信，控制不仅提供发送足够的控制信息，还能获取巡检机器人的实时信息和状态反馈。
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公开(公告)号：CN108197809B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201711497688.9
申请日：2017-12-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于维度最优转换的权值共享深度网络的实时调度方法，包括：步骤1.获取采集实际调度场合的实时数据和调度数据作为训练数据；步骤2.对步骤1中获得的实时数据进行处理，处理成为满足深度网络输入的多层二维矩阵形式；步骤3.使用步骤2中的多层二维矩阵与步骤1中获得的调度数据分别作为深度网络的输入输出，对深度网络进行训练；步骤4.将步骤3中训练好的卷积神经网络，使用在实际的调度环境中；进行实际的网络调度。
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公开(公告)号：CN108537366A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810219230.5
申请日：2018-03-16
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于最优卷积二维化的水库调度方法，包括：步骤1.基于多目标最优化算法的输入数据卷积化处理；步骤2.基于卷积神经网络的动态调度模型构建；步骤3.评估模型和调整方案生成，包括训练部份和实时调度部分。本发明结合深度神经网络算法，和权值共享技术，通过大数据系统提供的大量调度历史数据训练深度人工神经网络理解调度场景内的隐含知识。研究输入水库动态精细化综合调度数据的时间空间关联性，通过权值共享的神经元链接方式减少模型构建中每层的权值数量，增加模型的深度，从而使网络充分认知水库动态精细化综合调度，并发现水库动态精细化综合调度过程中更深层次的结构，最终完成响应快，准确性高的对动态调度模型构建过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106127336A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610454529.X
申请日：2016-06-20
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标飞蛾算法的小型水电站优化调度方法，本发明方法首先收集目标小型水电站数据，并结合库容、水量、发电调度、供水、边界条件约束建立目标为发电量最大与生态缺水量最小的数学模型。其次将建立的模型作为目标函数带入多目标飞蛾算法中进行优化计算，通过算法进行优化计算后，最终返回含有优化调度方案的集合，决策者可参考给出的优化调度方案集合最终制定调度方案。本发明方法着重提高小型水电站优化调度的准确性与高效性，解决现有技术在模型与方法上存在的问题，对推动小型水电站优化调的发展，提高经济效益都有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN108537366B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810219230.5
申请日：2018-03-16
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于最优卷积二维化的水库调度方法，包括：步骤1.基于多目标最优化算法的输入数据卷积化处理；步骤2.基于卷积神经网络的动态调度模型构建；步骤3.评估模型和调整方案生成，包括训练部份和实时调度部分。本发明结合深度神经网络算法，和权值共享技术，通过大数据系统提供的大量调度历史数据训练深度人工神经网络理解调度场景内的隐含知识。研究输入水库动态精细化综合调度数据的时间空间关联性，通过权值共享的神经元链接方式减少模型构建中每层的权值数量，增加模型的深度，从而使网络充分认知水库动态精细化综合调度，并发现水库动态精细化综合调度过程中更深层次的结构，最终完成响应快，准确性高的对动态调度模型构建过程。
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公开(公告)号：CN108197809A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711497688.9
申请日：2017-12-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于维度最优转换的权值共享深度网络的实时调度方法，包括：步骤1.获取采集实际调度场合的实时数据和调度数据作为训练数据；步骤2.对步骤1中获得的实时数据进行处理，处理成为满足深度网络输入的多层二维矩阵形式；步骤3.使用步骤2中的多层二维矩阵与步骤1中获得的调度数据分别作为深度网络的输入输出，对深度网络进行训练；步骤4.将步骤3中训练好的卷积神经网络，使用在实际的调度环境中；进行实际的网络调度。
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公开(公告)号：CN105006122A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510372749.3
申请日：2015-07-01
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种自动巡检机器人无线接口通讯协议，该无线接口通讯协议提供了一种主/从机消息帧结构，通讯过程中控制台为主机，自动巡检机器人为从机，消息帧的传输严格服从主/从应答机制。在通讯协议中，主机消息帧根据实际需要分别定义了起始位、地址域、功能域（包括功能模块编码、方法编码、数据长度）、数据域、错误检测域。从机消息帧分别定义了：起始位、地址域、功能域（包括被访问功能模块编码、被访问方法编码、数据长度、状态位）、数据域、错误检测域。本发明提出了一种有效的自动巡检机器人无线接口通讯协议，保证了控制台和巡检机器人之间的有效通信，控制不仅提供发送足够的控制信息，还能获取巡检机器人的实时信息和状态反馈。
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