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公开(公告)号：CN117455248A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311204398.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N7/01 , G06N3/126
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于风险的应急方案多目标优化决策方法及装置，包括构建事故应急方案，通过应急情景元间的因果与逻辑关系建立应急方案失效的动态贝叶斯评估模型。基于失效关联关系，利用图形评审技术确定应急方案多目标评估模型。考虑约束变量影响，选择区间层次分析法得到控制变量权重。利用快速精英非支配排序遗传算法获得优化解集，进而改进应急方案。本实施例的方法，结合动态贝叶斯网络，考虑应急情景元间的失效逻辑关系和约束变量权重影响，构建多目标事故应急优化模型，对事故应急方案进行更新和优化，有利于应急效能提升。
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公开(公告)号：CN119559790A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411746299.5
申请日：2024-12-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/01 , B60W20/10 , G06N3/092 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种车路云通讯架构下的能效优化任务管理方法及相关装置，涉及混合动力汽车能效优化技术领域，该方法包括：获取目标路段混合动力车辆的状态，通过混合动力系统能效优化任务管理策略模型，得到混合动力车辆对应的控制指令，将控制指令发送至所述混合动力车辆；其中，状态包括发动机转速、车辆速度和动力电池荷电状态；控制指令包括动力电池和发动机的输出功率分配比；混合动力系统能效优化任务管理策略模型是根据目标路段若干车辆的历史速度数据生成的代表性驾驶工况训练得到的。本申请能够实现对同一路段上行驶的所有混合动力车辆进行能效优化任务管理，提升了混合动力系统能量优化任务管理效率和准确性，并扩展了适用范围。
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公开(公告)号：CN115577934B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202211225326.5
申请日：2022-10-09
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于多智能体强化学习的应急方案更新方法及装置，包括构建事故应急方案，通过应急情景元间的功能共振关系，确定多条应急链路。基于情景元奖励值，利用强化学习确定自适应性应急方案。考虑约束变量影响，选择区间层次分析法计算控制变量权重。融合多目标函数，建立应急时间、成本与暴露风险多目标优化模型。根据多目标优化结果，优化应急方案。本实施例的方法，结合强化学习，考虑应急情景元间的功能共振关系和约束变量权重影响，构建多目标事故应急优化模型，对事故应急方案进行更新和优化，有助于应急能力的韧性提升。
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公开(公告)号：CN114302024A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111624653.3
申请日：2021-12-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种电子轰击CMOS成像方法及装置，该方法包括：获取图像灰度值；根据所述图像灰度值选择器件的工作模式，所述工作模式包括昼模式和夜模式；根据所述器件的工作模式和所述图像灰度值调节所述器件的高压电源和曝光时间。所述电子轰击CMOS成像方法通过自动调节高压电源及曝光时间，实现了高效成像的效果。
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公开(公告)号：CN119229263A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411744926.1
申请日：2024-12-02
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70
Abstract: 本申请公开了一种非结构化环境下基于视觉的无人平台运动规划方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括获取目标RGB图像；将目标RGB图像输入至训练好的可通过性代价图模型中，得到与目标RGB图像具有相同高宽的可通过性代价图；根据可通过性代价图，利用MPPI算法，在设定运动空间中进行动作采样，得到采样轨迹；以非结构化环境的可通过性和到终点的距离为指标，对采样轨迹进行代价计算，确定通过非结构化环境的最优动作。基于本申请的运动规划方法，可在非结构化环境中实现更高效的运动规划和控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116263878A
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211225274.1
申请日：2022-10-09
IPC: G06N7/00 , G06N20/00 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种锂离子电池热失控风险预测方法及装置，包括获取锂离子电池热失控机理知识，采用故障树描述锂离子电池热失控演化过程，将故障树结构映射至锂离子电池热失控动态贝叶斯网络模型，获得锂离子电池热失控风险量化结果，将动态贝叶斯网络量化结果作为机器学习模型的输入，得到热失控风险预测结果。本实施例的方法，融合多重热失控致因和多源数据，可以预测电池热失控演化趋势，预测结果较为准确，有助于防控锂离子电池热失控事故。
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公开(公告)号：CN114302024B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111624653.3
申请日：2021-12-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种电子轰击CMOS成像方法及装置，该方法包括：获取图像灰度值；根据所述图像灰度值选择器件的工作模式，所述工作模式包括昼模式和夜模式；根据所述器件的工作模式和所述图像灰度值调节所述器件的高压电源和曝光时间。所述电子轰击CMOS成像方法通过自动调节高压电源及曝光时间，实现了高效成像的效果。
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公开(公告)号：CN115577934A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211225326.5
申请日：2022-10-09
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于多智能体强化学习的应急方案更新方法及装置，包括构建事故应急方案，通过应急情景元间的功能共振关系，确定多条应急链路。基于情景元奖励值，利用强化学习确定自适应性应急方案。考虑约束变量影响，选择区间层次分析法计算控制变量权重。融合多目标函数，建立应急时间、成本与暴露风险多目标优化模型。根据多目标优化结果，优化应急方案。本实施例的方法，结合强化学习，考虑应急情景元间的功能共振关系和约束变量权重影响，构建多目标事故应急优化模型，对事故应急方案进行更新和优化，有助于应急能力的韧性提升。
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公开(公告)号：CN114723323A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210458514.6
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种融合物理知识的数据驱动风险分析方法及装置，包括获取并处理事故数据，通过物理知识预先判断风险关联关系，确定节点变量之间的强制关系，选择贝叶斯搜索算法、贪婪算法和PC算法进行结构学习，构建数据驱动模型，结合期望最大化算法开展参数学习，量化节点变量间的概率分布，从k折交叉验证结果中选择具有较好学习性能的致因关联关系模型，通过风险传播效应，考虑不同风险对整个网络的依赖性和敏感性以确定风险优先级。本实施例的方法，结合物理知识，考虑井喷事故数据不足且不平衡，挑选不同结构学习算法结合参数学习建立井喷事故致因演化模型，分析井喷事故风险关联关系和重要度，有助于事故风险预防和控制。
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公开(公告)号：CN119211889A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411234303.X
申请日：2024-09-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种面向智能网联车辆的时间敏感网络路由规划方法及系统，涉及车载通信技术领域，该方法包括获取智能网联车辆的域集中式电子电气架构网络拓扑模型，构建加权有向图，基于链路评估模型计算链路路径可靠性概率，采用以太网帧标记法标记信息流优先级；用NSGA2算法生成主路径路由表；基于加权有向图和可靠性概率，用改进Dijkstra算法确定冗余路径路由表。基于本申请的规划方法，可实现车辆内部通信的实时性和数据传输的可靠性。
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