公开(公告)号：CN116095122A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310156919.9

申请日：2023-02-23

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张红伟 ,  韩洋 ,  孙世荣 ,  龚正 ,  甘肃 ,  刘孜昂 ,  赵余懿

IPC: H04L67/12 ,  G08B21/16 ,  G08B17/10 ,  G08B21/22 ,  G08B21/20 ,  G08B21/18 ,  G08B13/196 ,  G08B5/38 ,  G07C9/00

Abstract: 本发明公开一种基于物联网的家庭安防系统，包括测控端、执行端、控制端、应用端。控制端分析测控端采集的各种数据并作出相应的决策，依据不同的决策控制执行端去执行相应的动作。应用端显示测控端采集的各种数据、控制端的各种控制状态，还用于对控制端下发各种指令，控制控制端对测控端、执行端做相应的动作。本发明通过将家庭内部划分为三个方面，分别实现相对应的控制和监测，并采集精准度更高的数据，实时上传到网络端，通过这种方式可以实现远程和进程监测和控制的目的。本发明能够保证数据在远程或者进程传输过程中数据的完整性与精确性，完善的信息终断，能够适用于多种操作平台，无论在手机或者平板中都可以实现检测和控制的功能。

公开(公告)号：CN117972629A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410132060.2

申请日：2024-01-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张红伟 ,  孙世荣 ,  孙涛 ,  阮鹏 ,  赵树云 ,  徐昊翔 ,  王悦 ,  刘孜昂

IPC: G06F18/25 ,  G08G1/042 ,  G08G1/14 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明涉及停车位状态检测技术领域，更具体的，涉及一种基于融合滤波的停车位状态检测方法及系统。本发明对目标停车位处地磁传感器的地磁原始信号进行了基于小波去噪与卡尔曼滤波相结合的融合滤波处理，比传统的仅使用小波去噪处理效果更好，能够滤除的大部分外界干扰，信号曲线更加平滑，具有更好的连续性。本发明处理得到的融合滤波信号在车位状态发生变化时数据会快速增大或减小，并且基于融合滤波信号计算出的滑动标准差序列变化幅度还可以增大一个数量级，更加能够反映磁场强度变化情况，因此基于滑动标准差序列进行阈值判断可以有效降低阈值选取造成的误判、漏判。本发明解决现有方法中信号滤波处理效果不佳、检测准确率偏低的问题。

公开(公告)号：CN117610428A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311673638.7

申请日：2023-12-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张红伟 ,  王悦 ,  陆风旭 ,  孙世荣 ,  阳登江 ,  刘孜昂 ,  黄娅桐

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2337 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F111/10 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及新能源汽车锂电池工况参数预测技术领域，具体涉及基于模糊时间序列的新能源汽车锂电池工况参数预测方法、装置、介质。本发明的方法包括以下步骤：步骤一，获取锂电池工况参数原始历史数据集X，并对进行小波去噪，得到去噪后的历史数据；步骤二，基于Xd计算工况参数残差Xg；步骤三，根据Xg预测工况参数数据的变化趋势。本发明先是利用小波变换的多分辨分离能力对锂电池工况参数原始历史数据集X进行去噪处理，降低数据的噪声干扰；再将神经网络作为拟合函数的基础，并将该拟合函数作为一个非线性函数来逼近去噪后的历史数据Xd，进而得到更准确的残差数据Xg；接着选择对Xg进行模糊处理，使用模式匹配方法预测数据，可提高工况参数预测准确度。

公开(公告)号：CN117993586A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410149380.9

申请日：2024-02-02

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张红伟 ,  阳登江 ,  孙世荣 ,  王悦 ,  徐昊翔

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/0832 ,  G06Q30/0283 ,  G06N3/126 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明涉及冷链配送路径规划技术领域，具体涉及，基于改进遗传算法的冷链配送优化方法及系统。本发明的方法包括：步骤一，建立最小成本的目标函数Z；步骤二，设定求解目标函数Z的约束条件；步骤三，基于改进遗传算法按照约束条件求解目标函数Z，得到全局最优解、及其对应的全局最优路径MinRoute。本发明的目标函数考虑了车载制冷设备的碳排放量，更加贴近实际情况。本发明在求解时，对遗传算法也进行了改进，一方面将上一代优秀个体替换掉下一代不优秀的个体，保证了个体整体的质量；另一方面，引入了自适应机制来维持交叉、突变的动态平衡，以减少优秀个体交叉突变的可能性，从而提升局部搜索能力、改善早熟收敛的不足。

公开(公告)号：CN117077021A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311097713.X

申请日：2023-08-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张红伟 ,  龚正 ,  孙世荣 ,  孙涛 ,  阮鹏 ,  王悦 ,  孟玥儿 ,  刘孜昂

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  H03F1/32

Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于维度加权K近邻算法的数字预失真方法及系统。本发明对当前原始信号U’进行分类，将具有相似特征的信号元素归为一类、共构成了N路，并为每一路信号配备了针对于该路信号的、训练好的预失真改进模型，处理得到N路当前预失真信号，并反向合成为总预失真信号X，再通过目标功率放大器处理得到当前放大信号Y。本发明解决了现有方法存在局限性、灵活性较差的问题，本发明输出的放大信号具有更高的抗干扰能力、更强的信号质量和更高的预测精度。