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公开(公告)号：CN104349356B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201310335322.7
申请日：2013-08-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分进化的视频传感器网络覆盖增强实现方法，以监测区域覆盖率为目标函数，利用差分进化算法的全局优化能力协同调整视频节点感知方向以减少网络覆盖盲区。涉及多媒体传感器网络覆盖控制和智能计算两个领域。首先根据监测区域实际环境，将连续的二维平面离散化，并将坐标信息上传给控制中心；然后，随机部署一定数量的视频节点，各节点将坐标信息、感知方向发送给汇聚节点；汇聚节点汇总转发信息至控制中心，以视频节点感知方向角为决策变量，监测区域覆盖率为目标函数，通过差分进化算法变异、交叉、选择三项操作逐步逼近最佳节点感知方向以获得覆盖率的最大化，并发布节点方向控制指令至视频传感器网络以调整节点感知方向。
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公开(公告)号：CN108549234A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810448285.3
申请日：2018-05-11
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于动态变值的多目标优化控制方法，属于复杂工业过程建模和优化控制领域。本发明根据污水处理机理模型，通过改进传统的控制方法，设计3个动态变值跟踪控制器，并对每个优化周期内各控制器的设定值进行动态优化，实现第4、5反应单元的溶解氧浓度和第2反应单元的硝态氮浓度的动态变值跟踪控制，解决了传统控制方式跟踪难度大的问题；通过以各控制器的设定值为辅助变量，对能耗和罚款进行软测量建模。最后利用智能决策多目标粒子群算法对控制器设定值进行寻优，得到每个优化周期内最优的设定值组合，达到了均衡能耗和出水水质两个指标的效果，使得在保证出水水质的前提下，能耗和罚款同时保持在一个较低的水平。
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公开(公告)号：CN107451102A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710632197.4
申请日：2017-07-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进自训练算法的半监督高斯过程回归软测量建模方法。用于带有缺失主导变量的训练数据集的化工过程软测量建模。该方法采用自训练算法估计缺失的主导变量样本，并根据得到的估计样本对原有训练数据的影响，筛选出泛化能力强的样本加入到原始样本集中，从而构成新的训练样本集进行建模。该方法一方面实现估计样本的有效筛选，提高半监督模型精度；另一方面筛选准则简单，不需要划分完整数据集，且不受模型结构的限制。该方法可以提高产品质量，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN107272655A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710599054.8
申请日：2017-07-21
Applicant: 江南大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0243
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段ICA-SVDD的间歇过程故障监测方法。用于工艺机理复杂并存在多个操作阶段的间歇过程。针对一些间歇过程具有的多阶段性和数据分布非高斯性问题，采用一种改进的阶段划分和故障监测方法。首先根据各个时间片的相似度和K均值算法进行阶段划分，然后对各阶段分别利用独立成分分析方法提取出非高斯的特征信息，最后引入支持向量数据描述算法对独立成分和剩余的高斯残差空间分别建立统计分析模型，实现对整个过程的故障监测。应用于一个实际的半导体蚀刻过程的故障监测，结果表明该方法对多阶段间歇过程具有更佳的监测效果。
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公开(公告)号：CN106569982A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610543007.7
申请日：2016-07-11
Applicant: 江南大学
IPC: G06F17/18
CPC classification number: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种带奇异点检测补偿的GPR在线软测量方法及系统，解决了软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点影响预测结果这一问题。本发明所述的方法首先对训练样本利用高斯过程回归(GPR)方法进行建模，得到GPR软测量模型；然后对新来查询样本采用拉依达准则进行奇异点检测，当新来查询样本被确定为奇异值时，利用辅助模型对奇异值进行修补，然后再利用GPR软测量模型对修补后查询样本点进行预测；否则，直接使用GPR软测量模型对新来查询样本点进行预测。本发明用于最终实现对化工过程重要指标的在线估计，提升了工业系统在运行期间的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106093854A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610415476.0
申请日：2016-06-14
Applicant: 江南大学
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI测距的空气质量监测点网络定位的方法，步骤为：Ⅰ、获取RSSI值；Ⅱ、建立RSSI测距模型；Ⅲ、RSSI测距初步估算；Ⅳ、基于RSSI的测量距离矫正；Ⅴ、目标监测节点的定位；其应用RF无线通信模型，无需求出路径衰减指数，推导出简便的距离估算方法，减少了环境因素对测距的不良影响，选取相对距离误差系数进行测距校正，获得精度较高的距离信息，定位估算部分采用递推最小二乘的定位算法估计未知监测节点的坐标。仿真试验表明，本算法将非线性观测方程线性化，从而采用线性方法求解，既降低了位置计算复杂性，充分考虑已有的网络先验信息的同时又达到了良好的定位效果。
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公开(公告)号：CN106056127A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610214929.3
申请日：2016-04-07
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256
Abstract: 实际工业过程的特征以及各种参数会随时间推移而改变，传统离线方法建立的软测量模型不能自适应的调整模型参数。本专利提出一种局部与整体结合的模型更新方法来解决这类问题。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归(GPR)方法进行离线建模，得到预测输出值及预测误差；对离线模型得到的预测误差进行分析，当误差均值大于某一预设阈值时对GPR模型进行整体更新即同时更新其协方差矩阵和协方差函数的参数；否者，只对GPR模型进行局部更新即只更新其协方差矩阵。最后利用误差高斯混合模型(EGMM)对更新后的GPR模型预测输出进行补偿得到最终的预测结果。本专利通过实际的工业污水处理过程进行建模仿真验证了所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN105913078A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610214742.3
申请日：2016-04-07
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6226 , G06K9/6278
Abstract: 本发明公开了一种改进自适应仿射传播聚类的多模型软测量方法。用于具有多工况特征的化工生产过程。该方法利用差分进化算法对自适应仿射传播聚类算法进行改进，对偏置参数和阻尼系数进行局部范围内寻优，划分得到更优的子数据集，并建立各个高斯过程回归子模型。当新的数据到来时，利用基于子模型预测性能的贝叶斯融合方法自适应地计算出当前数据隶属于各个子模型的后验概率，并对各子模型的预测值进行融合得到最终输出，实现对生产过程中关键变量的精确预测，从而降低生产成本，提高产品质量。
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公开(公告)号：CN103424206A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310345135.7
申请日：2013-08-09
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种白酒窖池发酵温度无线监测系统及方法，属于白酒窖池发酵温度监测领域。该监测系统包括上位机、LED显示屏和至少一个汇聚节点，一个窖池车间中的窖池分为一个组，一个组设有一个汇聚节点和与组内窖池数对应的测温节点，组内所有测温节点均无线连接该组的汇聚节点，上位机按组号通过汇聚节点依次读取各组测温节点的检测数据，并对读取完的组进行睡眠操作，等待下一次读取，最后上位机对读取的所有数据进行处理、存储，并通过LED显示屏将监测信息发布。本发明实现了白酒窖池发酵温度的全程无线自动监控，运行成本低，监测精度高。
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公开(公告)号：CN101950165B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201010248472.0
申请日：2010-08-09
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 本发明公开了一种黄酒开耙控制系统及其应用，包含工控机、PLC、温度传感器、智能仪表和现场执行器，属于轻工过程先进控制领域。工控机设有数据库和人机交互界面，前者用于存储数据，后者用于状态信号的集中显示和控制参数的设定或修改；PLC执行工控机的程序指令；温度传感器采集各发酵罐内的温度信息；智能仪表显示温度并将温度信号传送至数据库；当发酵罐内温度等参数满足设定条件时，工控机向PLC发出程序指令，驱动现场执行器动作，实现罐内料液的开耙。本发明提供的一种黄酒开耙的控制系统，使黄酒酿造工艺中最复杂的过程实现了自动化控制，解决了手工操作造成黄酒品质不稳定等问题，为黄酒酿造过程的全自动化控制奠定了基础。
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