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公开(公告)号：CN117078487A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311105119.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q50/26 , G06F16/9537 , G06Q30/0204 , G06F18/2321
Abstract: 本发明提供了一种应急物资选址优化方法、电子设备及可读存储介质，属于数据挖掘和优化技术领域。解决了现有应急物资投放点不合理的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：获取某市小区和路口的数据；S2：计算各行政区域综合人口密度；S3：初步规划投放点数量及选址；S4：全局靶向优化投放点数量及选址。本发明的有益效果为：有利于完善城市的应急管理系统。
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公开(公告)号：CN113609794B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110760964.6
申请日：2021-07-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/28 , G06Q50/30 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于后视效应及预期效应的改良交通流分析方法，步骤1：在格子流体力学模型的基础上，设计一个带有判断当前流量密度的阶跃函数项的后视最优速度函数项及一个考虑司机预期效应影响的流量差项；步骤2：利用线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响；步骤3：利用非线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响。本发明的有益效果为：通过在交通流仿真过程中发现，预期时间的增加或向后看的权重系数增加都会对交通流的稳定有明显的促进作用，可以有效缓解交通拥堵，使司机拥有一个更加安全及舒适的行驶体验。
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公开(公告)号：CN113609794A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110760964.6
申请日：2021-07-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/28 , G06Q50/30 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于后视效应及预期效应的改良交通流分析方法，步骤1：在格子流体力学模型的基础上，设计一个带有判断当前流量密度的阶跃函数项的后视最优速度函数项及一个考虑司机预期效应影响的流量差项；步骤2：利用线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响；步骤3：利用非线性稳定性分析，研究后视效应及预期效应对交通流的影响。本发明的有益效果为：通过在交通流仿真过程中发现，预期时间的增加或向后看的权重系数增加都会对交通流的稳定有明显的促进作用，可以有效缓解交通拥堵，使司机拥有一个更加安全及舒适的行驶体验。
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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：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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN116797033A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310345234.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06N5/01 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于极端梯度提升算法的疾病管控模糊综合评价方法，属于疫情管理与控制技术领域，解决了目前未考虑使用随机搜索和五折交叉验证结合的方法迭代确定极端梯度提升(XGBoost)算法模型的最优超参数的问题，其技术方案为：包含以下步骤：S1：数据获取与预处理；S2：确定发放蔬菜包前、后疾病管控效果的评价指标；S3：分别构建发放蔬菜包前、后疾病管控效果的模糊综合评价模型。本发明的有益效果是：本发明设计的模糊分析方法会采用随机搜索和五折交叉验证结合的方法自动确定XGBoost回归模型的最优超参数，以使得模型在最小均方差根误差的基础上筛选出有显著贡献的评价指标。
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公开(公告)号：CN116430726A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310306020.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于减法聚类和模糊神经网络的涡轮机组控制方法，属于工业自动化控制技术领域。解决了广义预测控制方法中未考虑到使用带有轮廓指数的减法聚类算法和模糊神经网络导致非线性系统控制性能下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：数学建模超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用减法聚类算法、轮廓指数和平均轮廓系数确定最优聚类数和模糊规则数；S3：构建基于柯西型隶属度函数的模糊神经网络；S4：构建局部广义预测控制器。本发明的有益效果为：本发明利用带有轮廓指数的减法聚类算法自动确定最优聚类数及模糊神经网络中最优模糊规则数和模糊集数，在提升涡轮机组非线性系统的控制精度的同时降低控制成本。
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公开(公告)号：CN116227570A
公开(公告)日：2023-06-06
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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