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公开(公告)号：CN116227570B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202310173917.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06N3/08 , G06F18/2321 , G06N3/043 , G06N3/044 , G06F30/27
Abstract: 本发明提供了一种基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法，属于技术领域。解决了现有的预测方法中未考虑到历史输入数据的分布密度和聚类特性导致非线性系统输出的预测精度下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：构建超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用DBSCAN聚类算法自动确定聚类数、局部线性子模型数和模糊规则数，并设计模糊规则；S3：构建循环模糊神经网络。本发明的有益效果是：本发明利用DBSCAN聚类算法自动确定模糊神经网络中最优模糊集数目，在降低计算复杂度的同时获得更高的系统建模预测精度，从而提高超临界锅炉涡轮机组输出的控制性能。
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公开(公告)号：CN117558443B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311571347.7
申请日：2023-11-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种出血性脑卒中患者病情发展与疗效评估的智能分析方法，属于脑卒中治疗技术领域。解决了目前未考虑使用箱线图和Spearman相关系数结合的方法分析出血性脑卒中患者的病情发展和疗效评估的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、筛选数据并进行数据预处理；S2、使用K‑mean聚类方法划分患者亚组；S3、利用箱线图分析不同治疗方法对血肿体积的治疗效果；S4、利用箱线图分析不同治疗方法对水肿体积的治疗效果；S5、利用Spearman相关系数分析血肿体积变化与水肿体积变化之间的关系。本发明的有益效果为：该智能分析方法提供患者病情的发展状况分析和相关治疗方法的效果评估，便于医生根据分析结果对患者进行快速诊疗。
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公开(公告)号：CN116184349A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310110081.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 南通大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/536 , G01S13/42 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种基于相位回归的调频连续波雷达超分辨定位方法，属于人工智能定位技术领域，解决了调频连续波雷达定位低分辨率、高计算复杂度的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1：建立平面直角坐标系，确定每个天线接收到的中频混合信号表达式；步骤2：确定目标物体的初始位置；步骤3：通过建立回归优化模型，使用目标优化算法使天线阵列的预测相位最大逼近它们的实际相位，确定目标物体的最终位置。本发明的有益效果为：本发明能够高了距离和角度分辨率，并且降低了计算复杂度，提高了算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115964574A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211612818.X
申请日：2022-12-15
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/335 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供了一种基于数据挖掘的智慧交通安全舆情热度评估方法，属于数据挖掘技术领域，解决了现有的舆情监控系统无法实现舆情主题热度自动评估的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、获取智慧交通安全舆情数据；S2、预处理智慧交通安全舆情数据；S3、利用LDA主题模型进行智慧交通安全舆情主题提取；S4、利用LSTM神经网络模型预测各主题下的文本情感；S5、构建多因素主题热度模型并识别最热主题。本发明的有益效果为：采用多因素主题热度模型综合考虑主题评论量、单篇转发量、单篇评论量、单篇点赞量及情感评分这5个指标，根据不同用户等级为单篇转发量、单篇评论量、单篇点赞量及情感评分四个指标设置权重。
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公开(公告)号：CN116184349B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310110081.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 南通大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/536 , G01S13/42 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种基于相位回归的调频连续波雷达超分辨定位方法，属于人工智能定位技术领域，解决了调频连续波雷达定位低分辨率、高计算复杂度的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1：建立平面直角坐标系，确定每个天线接收到的中频混合信号表达式；步骤2：确定目标物体的初始位置；步骤3：通过建立回归优化模型，使用目标优化算法使天线阵列的预测相位最大逼近它们的实际相位，确定目标物体的最终位置。本发明的有益效果为：本发明能够高了距离和角度分辨率，并且降低了计算复杂度，提高了算法的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117850238A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410035021.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种信息物理系统的新型记忆事件触发控制方法，属于网络控制技术领域。解决了信息物理系统中通信资源受限的技术问题。其技术方案为：构建信息物理系统模型，设计新型记忆事件触发机制，构造状态反馈控制器，形成记忆事件触发控制系统的闭环模型；利用李雅普诺夫稳定性方法和LMI技术，联合设计新型记忆事件触发机制和状态反馈控制器，导出闭环信息物理系统带有H∞性能指标的渐近稳定充分条件；利用非线性解耦技术，得到事件触发参数与状态反馈控制器增益。本发明的有益效果为：解决通信资源受限的问题，在维持系统性能不变的情况下，进一步减少准稳态过程中的事件触发次数，在系统性能和通信资源之间实现更理想的权衡。
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公开(公告)号：CN117369340A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311571349.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 南通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种DoS攻击下网络控制系统基于记忆控制器的主动控制方法，属于网络控制技术领域。解决了在DoS攻击下网络控制系统缺乏适当控制信号而导致系统性能不稳定的技术问题。其技术方案为：在DoS攻击休眠期间应用状态反馈控制器进行控制，而在DoS攻击活跃期间利用记忆控制器重构系统状态信号，实现全程的控制信号更新与系统受控。本发明的有益效果为：本发明考虑实际环境中存在的外部干扰的情况下，在DoS攻击期内应用记忆控制器不仅能有效降低系统计算负载，还能使系统获得对DoS攻击与外部干扰更强的抵抗能力。
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公开(公告)号：CN117151389A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311089773.7
申请日：2023-08-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N5/01 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种批量设备测试流程优化方法、系统、存储介质及设备，属于动态调度技术领域。解决了复杂环境下的带阻塞动态调度的技术问题。其技术方案为：优化方法，包括以下步骤：S1：获取测试工序和待测设备数据；S2：计算不同工位增设数下的等待时间邻接矩阵D；S3：构建工位寻优决策模型求解最优工位分布；S4：基于深度优先搜索求解最优测试流程；系统包括数据获取模块、邻接矩阵计算模块和核心算法处理模块；计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；计算机设备包括存储器、处理器及计算机程序。本发明的有益效果为：本发明满足顾客需求的高质量产品。
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公开(公告)号：CN115757776A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211386155.4
申请日：2022-11-07
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于SQ‑LDA主题模型的交通安全舆情分析方法。本发明包括以下步骤：S1、获取交通安全社交软件舆情数据；S2、预处理交通安全社交软件舆情数据；S3、利用基于SQ‑LDA主题模型进行特征主题提取；S4、可视化交通安全社交软件舆论热点。本发明的SQ‑LDA主题模型中样本质量负采样方法则是根据梯度计算样本信息量，以区分高、低质量负样本，过滤掉低质量负样本并最大化正样本概率及最小化高质量负样本概率，进而有效挖掘并分析交通安全社交软件舆情数据。本发明设置主题下关键词的频次概率阈值，当关键词的频次概率超过所设置的频次概率阈值时，将触发该主题下的关键词舆情预警，为社会舆情预警提供必要的技术支撑。
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公开(公告)号：CN117558443A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311571347.7
申请日：2023-11-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种出血性脑卒中患者病情发展与疗效评估的智能分析方法，属于脑卒中治疗技术领域。解决了目前未考虑使用箱线图和Spearman相关系数结合的方法分析出血性脑卒中患者的病情发展和疗效评估的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、筛选数据并进行数据预处理；S2、使用K‑mean聚类方法划分患者亚组；S3、利用箱线图分析不同治疗方法对血肿体积的治疗效果；S4、利用箱线图分析不同治疗方法对水肿体积的治疗效果；S5、利用Spearman相关系数分析血肿体积变化与水肿体积变化之间的关系。本发明的有益效果为：该智能分析方法提供患者病情的发展状况分析和相关治疗方法的效果评估，便于医生根据分析结果对患者进行快速诊疗。
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