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公开(公告)号：CN119670311B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510186052.0
申请日：2025-02-20
Applicant: 安徽大学 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 新疆信息产业有限责任公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 国网新疆电力有限公司吐鲁番供电公司 , 国网新疆电力有限公司克州供电公司 , 国网伊犁伊河供电有限责任公司 , 国网新疆电力有限公司精河县供电公司
Abstract: 本申请公开了一种基于配电网单线图增量图的移动端调取方法及系统，涉及电力操作系统技术领域，其包括获取目标区域的电网拓扑图；将所述电网拓扑图进行网格化处理，形成拓扑网格图；记录所述拓扑网格图中各个初始单元的初始位置；获取新建单元和所述初始单元的连接关系；基于所述连接关系，将所述新建单元载入所述拓扑网格图中；获取更新后的所述拓扑网格图中各个初始单元的变后位置，若所述初始单元的变后位置超出预设的可视范围，则对超出所述可视范围的所述初始单元的位置进行相似还原。本申请具有缩短操作人员对更新之后电网拓扑图的适应时间的效果。
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公开(公告)号：CN111310768B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010063895.9
申请日：2020-01-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于鲁棒性背景先验和全局信息的显著性目标检测方法。该方法包括以下步骤：构建待检测图像的超像素标签矩阵；构建待检测图像的超像素权重矩阵；筛选瞬态节点和吸收节点；构建待检测图像的马尔科夫转移矩阵，并计算瞬态节点吸收时间；构建马尔科夫转移矩阵的显著性特征图；根据权重矩阵，计算超像素点的前背景概率；构建鲁棒性背景先验显著特征图；将马尔科夫转移矩阵的显著性特征图和鲁棒性背景先验显著特征图进行叠加整合，并利用所有超像素点的显著性值，生成超像素点的综合显著性检测图。本发明整合了鲁棒性背景先验方法和全局信息，得到的显著性目标更均匀，能更有效地计算图像的显著性值。
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公开(公告)号：CN119002275B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411104675.0
申请日：2024-08-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种处理含参数不确定性和输入时延系统的自适应鲁棒MPC方法，包括以下步骤：建立含有参数不确定性和输入时延的离散线性系统；建立针对无穷时域优化控制问题；基于估计系统、误差传递系统，建立基于时变更新率的自适应更新律并在线更新系统的估计参数；基于在线更新的系统的估计参数，针对无穷时域优化控制问题，采用椭球体参数化法简化优化过程，使用Tube‑MPC设计控制器，得到离线优化问题和在线优化问题；求解离线优化问题和在线优化问题，得到优化结果。本发明提出的控制方法具有计算效率高、适应性强和鲁棒性好的优点，可广泛应用于自动控制、工业过程控制等领域，尤其适用于存在参数不确定性和输入时延的复杂系统。
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公开(公告)号：CN112785532B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110037140.6
申请日：2021-01-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于加权直方图分布伽玛校正的奇异值均衡图像增强算法。根据内窥镜图像亮度的不同，将图像分成暗图像、中等亮度图像和亮图像。对于暗图像，采用截断伽玛值的加权直方图分布伽玛校正；中等亮度图像将图像分成低对比度和中等对比度，根据对比度不同确定伽玛值；对于亮度图像，采用基于负像的加权直方图分布伽玛校正；同时提出了一种加权自适应奇异值均衡方法，自适应确定加权参数。然后将提出的自适应伽玛校正用于基于小波变换的加权自适应奇异值均衡。针对不同亮度采用相对应的伽玛校正方法，有效避免了图像的细节和边缘的丢失、对直方图进行剪切，避免了图像的过度增强、图像亮度保持较好，颜色不失真。
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公开(公告)号：CN112785532A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110037140.6
申请日：2021-01-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于加权直方图分布伽玛校正的奇异值均衡图像增强算法。根据内窥镜图像亮度的不同，将图像分成暗图像、中等亮度图像和亮图像。对于暗图像，采用截断伽玛值的加权直方图分布伽玛校正；中等亮度图像将图像分成低对比度和中等对比度，根据对比度不同确定伽玛值；对于亮度图像，采用基于负像的加权直方图分布伽玛校正；同时提出了一种加权自适应奇异值均衡方法，自适应确定加权参数。然后将提出的自适应伽玛校正用于基于小波变换的加权自适应奇异值均衡。针对不同亮度采用相对应的伽玛校正方法，有效避免了图像的细节和边缘的丢失、对直方图进行剪切，避免了图像的过度增强、图像亮度保持较好，颜色不失真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119002275A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411104675.0
申请日：2024-08-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种处理含参数不确定性和输入时延系统的自适应鲁棒MPC方法，包括以下步骤：建立含有参数不确定性和输入时延的离散线性系统；建立针对无穷时域优化控制问题；基于估计系统、误差传递系统，建立基于时变更新率的自适应更新律并在线更新系统的估计参数；基于在线更新的系统的估计参数，针对无穷时域优化控制问题，采用椭球体参数化法简化优化过程，使用Tube‑MPC设计控制器，得到离线优化问题和在线优化问题；求解离线优化问题和在线优化问题，得到优化结果。本发明提出的控制方法具有计算效率高、适应性强和鲁棒性好的优点，可广泛应用于自动控制、工业过程控制等领域，尤其适用于存在参数不确定性和输入时延的复杂系统。
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公开(公告)号：CN119788231A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510266218.X
申请日：2025-03-07
Applicant: 安徽大学 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 新疆信息产业有限责任公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 国网新疆电力有限公司吐鲁番供电公司 , 国网新疆电力有限公司克州供电公司 , 国网伊犁伊河供电有限责任公司 , 国网新疆电力有限公司精河县供电公司 , 浙江正泰仪器仪表有限责任公司
IPC: H04J3/06 , G06F16/21 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的多层叠加延迟修正方法及系统，涉及延迟修正技术领域。根据延迟来源的识别结果，选择对应的测量方法进行延迟测量，得到延迟测量数据；根据延迟测量数据建立延迟数学模型，并通过将延迟数学模型与预设的数字孪生模型的模拟数据进行对比，调整延迟数学模型的参数；将延迟数学模型中每一条数据添加时间戳，并确保物理系统中的各个处理模块与数字孪生模型中的对应组件时间戳一致；将实际数据曲线与虚拟数据曲线整合比较，得到延迟的特征曲线，根据延迟的特征曲线计算因延迟引起的误差，并对延迟数据进行修正。本发明避免延迟会导致系统的稳定性下降、控制精度降低以及动态性能变差不良后果。
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公开(公告)号：CN119670311A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510186052.0
申请日：2025-02-20
Applicant: 安徽大学 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 新疆信息产业有限责任公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 国网新疆电力有限公司吐鲁番供电公司 , 国网新疆电力有限公司克州供电公司 , 国网伊犁伊河供电有限责任公司 , 国网新疆电力有限公司精河县供电公司
Abstract: 本申请公开了一种基于配电网单线图增量图的移动端调取方法及系统，涉及电力操作系统技术领域，其包括获取目标区域的电网拓扑图；将所述电网拓扑图进行网格化处理，形成拓扑网格图；记录所述拓扑网格图中各个初始单元的初始位置；获取新建单元和所述初始单元的连接关系；基于所述连接关系，将所述新建单元载入所述拓扑网格图中；获取更新后的所述拓扑网格图中各个初始单元的变后位置，若所述初始单元的变后位置超出预设的可视范围，则对超出所述可视范围的所述初始单元的位置进行相似还原。本申请具有缩短操作人员对更新之后电网拓扑图的适应时间的效果。
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公开(公告)号：CN115271515A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210962880.5
申请日：2022-08-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于学习型多种群进化算法的柔性作业车间节能调度方法，包括：第一：构建待加工工件集；第二：构建待加工工件集的最大完工时间和总能耗模型；第三：设定相应的约束条件，构建多目标柔性作业车间节能调度模型；第四：根据待加工工件集，使用学习型多种群进化算法对所述多目标柔性作业车间节能调度模型进行求解，得到一组生产加工方案；第五：从一组生产加工方案中选择所需的生产加工方案对待加工工件集进行生产加工。本发明能获得耗时短、能耗低的最优生产加工方案，从而能提高生产加工效率并降低能耗。
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公开(公告)号：CN111310768A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010063895.9
申请日：2020-01-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于鲁棒性背景先验和全局信息的显著性目标检测方法。该方法包括以下步骤：构建待检测图像的超像素标签矩阵；构建待检测图像的超像素权重矩阵；筛选瞬态节点和吸收节点；构建待检测图像的马尔科夫转移矩阵，并计算瞬态节点吸收时间；构建马尔科夫转移矩阵的显著性特征图；根据权重矩阵，计算超像素点的前背景概率；构建鲁棒性背景先验显著特征图；将马尔科夫转移矩阵的显著性特征图和鲁棒性背景先验显著特征图进行叠加整合，并利用所有超像素点的显著性值，生成超像素点的综合显著性检测图。本发明整合了鲁棒性背景先验方法和全局信息，得到的显著性目标更均匀，能更有效地计算图像的显著性值。
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