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公开(公告)号：CN104238364A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410491448.8
申请日：2014-09-23
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 二重随机跳变系统的有限时间控制方法，涉及多重随机跳变系统的多重概率描述以及随机系统在有限短时间内的暂态性能控制。首先，用高斯概率密度函数来描述二重随机跳变系统的概率随机分布特性；其次，通过放宽对系统李雅普诺夫能量函数在采样时刻严格递减的条件，定义新的二重随机跳变过程在各模态下有限短时间稳定性定义；再次，针对系统的能量有界干扰设计控制器，使得闭环系统的过程轨迹在平衡点的一定范围内受限运动，从而放弃对渐进稳定的要求。本发明针对生产实际要求的短时间工作系统，考虑二重随机跳变现象，通过放宽对系统能量函数的要求，从时间角度为降低一般渐进稳定的工程保守性提供了思路。
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公开(公告)号：CN104238363A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410488529.2
申请日：2014-09-23
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 多模态混杂系统的暂态性能控制方法，涉及既有确定性切换规律，又有随机跳变参数的混杂系统在有限短时间内的暂态性能控制。首先，从跳变转移概率角度来分析切换跳变系统在有限短时间内的暂态性能；其次，从跳变频率即每个模态的驻留时间角度来研究切换跳变系统的有限短时间控制方法；再次，允许系统的李雅普诺夫能量函数在切换时刻递增，获取使闭环系统的过程轨迹在平衡点的一定范围内受限运动的控制器存在条件；最后考虑时滞对系统的影响，研究有限短时间、滞后时间、驻留时间三种时间尺度下系统的暂态性能。本发明针对实际工业过程中存在的既有确定性切换又有随机跳变的混杂系统，综合考虑跳变概率以及跳变频率对系统暂态性能的影响，为解决既有确定性切换又有随机跳变的混杂系统在有限短时间内的控制问题提供了崭新视角。
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公开(公告)号：CN102647315A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210164484.4
申请日：2012-05-25
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明涉及互联网，单片机应用技术领域，具体为一种基于利用单片机及相关软件进行测试网速的装置。按照本发明提供的技术方案，所述便携网络流量检测装置，包括资源收发模块，分析处理模块及与所述分析处理模块连接的显示模块；所述资源收发模块根据用户需要向控制服务器发送测速请求信号(包括用户ID)，所述测速请求信号能触发控制服务器根据用户ID确定用户所属的IP分组和申请的配置带宽，向用户返回合适的测速服务器的数据资源；分析处理模块能接收数据资源，并能根据数据资源输出实时网络速度数据；显示模块接收实时网络速度数据，并能根据实时网络速度数据输出用于反映实时准确数值的网络速度。本发明结构紧凑，可以有效减少误差，提高数据的可靠性；且整个装置体积较小，便于携带，方便可靠。
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公开(公告)号：CN119799749A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510001277.4
申请日：2025-01-02
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及基因表达过程调控技术领域，尤其是指一种基因表达过程优化调控方法、系统及计算机存储介质，该方法包括：构建受调控基因表达过程的生物调控回路，得到基因表达过程的数学关系式；在弯曲度不恒为0的空间中，设计用于捕捉基因表达过程中的动态变化的控制器模型；基于控制器模型，建立求解调控输入量的矩阵方程，根据矩阵方程，得到使得受调控基因的表达产物GFP浓度稳定的调控输入量；通过调控输入量控制受调控基因的表达过程，使其能够在细胞内核糖体数量波动的情况下，保持基因表达产物的浓度稳定。本发明根据不同情境下的核糖体扰动程度和GFP产物浓度的差异，计算出所需调控输入量，提升了基因表达过程的效率、普适性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118859696A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410761530.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及小型无人旋翼飞行器系统姿态校正技术领域，公开一种飞行器系统采样与控制分层协同设计方法、介质和设备，包括：设计小型无人旋翼飞行器系统的上层触发器和下层控制器，上层触发器计算使系统性能最优的初始采样间隔，下层控制器结合当前采样间隔时间，计算该时间段内最优控制输入；设计系统的稳定性条件并计算采样参数矩阵和控制器增益，上层触发器结合设置的静态采样条件计算下一允许的最大采样间隔，并以此不断计算下一时刻的最大采样间隔时间，下层控制器不断计算下一时间间隔内的最优控制输入；结合使用每个时刻的最优采样间隔时间和最优控制输入控制系统的运行。本发明可以减少系统通讯资源占用，提升系统控制性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118423620A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410505896.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 江南大学
IPC: F17D5/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及地下供水管网渗漏检测技术领域，尤其是指一种基于音频信号的地下供水管网渗漏检测方法及系统，该检测方法包括：采集地下管道的音频信号，对所述音频信号进行预处理，得到预处理后的音频信号；基于预处理后的音频信号，得到预处理后的音频信号的梅尔倒谱系数特征矩阵组；将梅尔倒谱系数特征矩阵组输入到提前构建好的地下管道渗漏检测模型中进行训练，得到训练后的检测模型；将待预测的音频信号输入到训练后的检测模型中，得到待预测的音频信号的异常分数，基于异常分数得到判断分数，根据所述判断分数和预设阈值的比较结果得到地下水管道的渗漏结果。本发明有效解决了目前的检漏方法存在的精度差、耗费大量人力和检测成本高的问题。
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公开(公告)号：CN118400182A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410809444.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 江南大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06F18/23213 , G06F18/2321 , G16Y10/35 , G16Y20/10 , G16Y20/30 , G16Y30/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/30 , G16Y40/50
Abstract: 本发明属于攻击检测技术领域，涉及一种CPS系统远程状态估计方法、装置及可读存储介质；获取#imgabs0#时刻传感器的CPS系统状态估计数据；对#imgabs1#时刻所有传感器的CPS系统状态估计数据进行聚类，得到受到攻击簇和未受到攻击簇；利用GMM聚类法对#imgabs2#时刻所有传感器的CPS系统状态估计数据进行重新聚类，得到受到攻击高斯分布簇及混合系数、未受到攻击高斯分布簇及混合系数；基于#imgabs3#时刻各个传感器的CPS系统状态估计数据属于未受到攻击高斯分布簇的权重、各个传感器的测量数据和#imgabs4#时刻待检测CPS系统的状态估计数据计算得到#imgabs5#时刻待检测CPS系统的状态估计数据，从而准确反映系统运行状态。
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公开(公告)号：CN116913391B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202310894031.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 江南大学
IPC: G16B40/00 , G06F30/20 , G06F17/15 , G06F111/04 , G06F119/18
Abstract: 本发明涉及一种生物制造过程的代谢通量优化求解方法和系统，方法包括：构建微生物发酵过程的通量平衡方程；将代谢通量作为待优化的控制变量，并根据通量平衡方程构建动力学方程系统，再结合发酵过程中的约束条件和目标函数构建基于动态优化问题的动态通量平衡分析模型；基于发酵过程生产周期的控制时域构建新时域，将代谢通量在新时域中进行重构；通过分段常量近似策略来参数化重构后的代谢通量；根据参数化后的代谢通量，将动态通量平衡分析模型由动态优化问题转换为静态优化问题；求解基于静态优化问题的动态通量平衡分析模型的最优代谢通量。本发明通过寻找微生物发酵过程中的最优代谢通量，进而有效提高产品品质和质量。
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公开(公告)号：CN117649877A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311601226.2
申请日：2023-11-27
Applicant: 江南大学
IPC: G16B20/30 , G16B40/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的转录因子结合位点预测方法及装置，属于生物信息技术领域。包括：获取待预测DNA序列，对待预测DNA序列进行预处理得到目标输入序列；将目标输入序列输入大语言模型中，输出全局特征矩阵；将全局特征矩阵输入卷积神经网络模块中，输出局部特征矩阵；将局部特征矩阵输入通道注意力模块中，输出通道强化特征矩阵；将通道强化特征矩阵输入空间注意力模块中，输出空间强化特征矩阵，将空间强化特征矩阵和局部特征矩阵进行残差连接得到强化局部特征矩阵；将强化局部特征矩阵输入全连接层，输出待预测DNA序列上存在转录因子结合位点的预测概率。本申请通过充分提取DNA序列的特征，提高了预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116778137A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310615964.6
申请日：2023-05-29
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，提出了一种基于深度学习的字轮式水表读数识别方法及装置，包括：获取字轮式水表图像，通过数字区域检测模型得到所述字轮式水表图像中的数字区域位置图像；将所述数字区域位置图像输入基于矫正分割算法的网络模型进行矫正和分割得到目标区域的裁剪图像；将所述目标区域的裁剪图像通过仿射变换后输入数字识别模型，产生一个10×Q的矩阵作为模型的输出。本发明提出的水表读数检测模型无需字符切割即可识别读数，实现了对字轮式水表读数的端到端的识别，提高了水表读数识别精度，另外，本发明提供的网络模型体积很小，便于在移动设备上部署，为水表数据的读取和复核提供更便捷的方式。
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