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公开(公告)号：CN113538312B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202110829368.9
申请日：2021-07-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T3/4038 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种实时低光照图像增强方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取低光照基准数据集；设计基于金字塔结构的低光照增强网络；通过低光照基准数据集对低光照增强网络进行训练，得到低光照增强网络模型；采用低光照增强网络模型对低光照图像进行处理，实现图像的实时光照增强。本发明设计的轻量化金字塔结构的低光照增强方法，能够实现具有良好的视觉效果和色彩保真度的图像光照增强，其中深度可分离密集卷积块和多尺度深度可分离密集卷积块在减小模型参数量和计算量的同时，提升了特征提取性能，进而提高低光照增强效果。本发明适用于嵌入式平台的实时低光照增强。
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公开(公告)号：CN114330810B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202111237064.X
申请日：2021-10-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06N3/006
Abstract: 本发明针对多约束多目标车辆路径优化问题，设计了一种基于自适应多约束差分进化算法的车辆路径优化方法，将车辆使用数目和总行驶距离作为优化目标，采用多目标差分进化算法，自适应调整多个进化机制，利用可行解引导的差分变异策略，提高解集的收敛性，设计基于约束支配准则的评估机制进行选择操作，提高最优解的多样性，获得最佳的车辆路径优化方案，降低了企业运输成本，增加了物流配送效益。
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公开(公告)号：CN113589684A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110554384.1
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于自调整多任务粒子群算法的污水处理过程优化控制方法，属于污水处理领域。为了平衡出水水质和能耗的关系并实现优化设定值的在线快速求解，本发明建立基于数据的污水处理过程多任务优化模型，描述控制变量与出水水质、能的关系，采用自调整多任务粒子群优化算法求解污水处理过程硝态氮SNO和溶解氧SO浓度的优化设定值，并使用PID控制器对优化设定值进行跟踪控制，从而在保证出水水质的情况下降低能耗，并实现污水处理过程在线优化控制。
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公开(公告)号：CN113538312A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110829368.9
申请日：2021-07-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种实时低光照图像增强方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取低光照基准数据集；设计基于金字塔结构的低光照增强网络；通过低光照基准数据集对低光照增强网络进行训练，得到低光照增强网络模型；采用低光照增强网络模型对低光照图像进行处理，实现图像的实时光照增强。本发明设计的轻量化金字塔结构的低光照增强方法，能够实现具有良好的视觉效果和色彩保真度的图像光照增强，其中深度可分离密集卷积块和多尺度深度可分离密集卷积块在减小模型参数量和计算量的同时，提升了特征提取性能，进而提高低光照增强效果。本发明适用于嵌入式平台的实时低光照增强。
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公开(公告)号：CN111399455B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202010219077.3
申请日：2020-03-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种基于运行过程信息的城市污水处理实时优化控制方法属于污水处理领域。城市污水的再生回用是缓解水资源短缺对社会经济发展影响的有效方法，其优化控制目标是减少能源消耗和排污费用。本发明以最小化能源消耗和排污费用作为优化目标，使用污水处理实时运行数据，获得运行过程信息，设计基于运行过程信息的多目标差分进化算法，获得溶解氧浓度和硝态氮浓度的动态优化设定值，以曝气量和内循环回流量为控制量，氧传递系数和内回流量为操作量，对优化设定值进行跟踪，有效减少了能源消耗和排污费用，提高了城市污水处理的社会效益与经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106354014A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610952790.2
申请日：2016-10-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明设计了一种基于多目标差分进化算法的污水处理过程优化控制方法，针对污水处理过程中溶解氧DO和硝态氮SNO浓度难于同时优化控制的问题。城市污水处理系统在保证出水水质符合国家规定排放标准的前提下，力求降低能耗，其中溶解氧DO和硝态氮SNO浓度的优化与控制是实现污水处理过程稳定运行和节能减排的重要环节。本发明将通风耗能AE，泵送耗能PE，以及向受纳水体排放污染物需要支付的费用EQ作为优化目标，利用改进型多目标差分进化算法求解溶解氧DO和硝态氮SNO浓度的优化设定值，以曝气量和内循环回流量为控制量，进行精准的跟踪控制，从而保证出水水质达标，降低了污水处理过程的运行成本，提高了污水处理过程的效益。
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公开(公告)号：CN115857341B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202211495313.X
申请日：2022-11-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多任务约束的污水处理过程优化控制方法，属于污水处理领域。为了实现污水处理过程中多任务约束并行优化控制，本发明构建污水处理过程多任务约束优化模型，描述具有出水水质约束的脱氮任务和除磷任务优化目标，设计基于自适应罚函数的污水处理过程多任务粒子群优化设定方法，求解污水处理过程溶解氧、硝态氮、甲醇流量和聚合氯化铝流量优化设定值并设计多任务控制器完成优化设定值的跟踪控制，从而促进污水处理过程生物脱氮任务和生物除磷任务的并行约束优化。
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公开(公告)号：CN117648947A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311529513.7
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N5/04 , G06F16/901 , G06F40/279 , G06F40/295 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗实体图网络实现多跳推理自动问答的方法，构建一个基于图神经网络解决多跳推理自动问答任务的通用框架，并将对抗训练的思想引入模型训练。具体包括：文档构建实体图方法，根据给定自然语言文本段落将其转换为实体图结构；图神经网络嵌入，使用词嵌入模型为实体图节点生成单词级特征的嵌入和上下文级特征的嵌入；图神经网络推理方法，在实体图上使用关系图卷积网络作为不同实体之间信息传递的方法，网络中的结点通过聚合邻居结点的信息来更新自身特征表示；对抗训练，在已经完成嵌入的实体图上添加对抗干扰，以生成全新的对抗实体特征表示；最后，基于对抗实体图网络实现多跳推理自动问答。
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公开(公告)号：CN115713154A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211439766.0
申请日：2022-11-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 水库调度的目标是在保证水库安全运行的前提下，最大限度地提高水库效益，其中水库供水期平均出力和水库年发电量是实现水库调度稳定运行和提高发电效益的关键。本发明针对水库调度过程中供水期平均出力和年发电量难于同时优化的问题，设计了一种基于改进型多目标遗传算法的水库调度优化方法，将水库供水期平均出力和年发电量作为优化目标，利用改进型多目标遗传算法，求解水库一年中每个月的最优水位值，从而保证水库安全稳定运行，并有效提升了水库供水期平均出力和年发电量。
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