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公开(公告)号：CN115587532A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211177131.8
申请日：2022-09-26
Applicant: 广东海洋大学 , 浙江工业大学工程设计集团有限公司 , 景森设计股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06T17/10 , G06F16/2458 , G06F18/2433 , G06F119/06
Abstract: 本实施例公开的工业建筑能耗工况异常监测方法、系统和存储介质，通过导入园区工业建筑的建筑模型信息，根据预设能耗评估数据库计算获取园区内各工业建筑的设计能耗指标；然后通过计算获取各工业建筑的实际能耗指标作为对标能耗指标，根据设计能耗指标与对标能耗指标的差别程度来筛选能耗超标建筑物并进行标示；同时获取历史样本负荷日中与被预测日在设定条件下相似度较高的若干历史负荷日作为被预测日的相似日；查询获取相似日历史能耗指标，将相似日历史能耗指标与对标能耗指标进行比对，将比对差值超过预设阈值的对标能耗指标对应的工业建筑进行能耗工况异常标示，从而可对标示异常的工业建筑进行后期能耗优化。
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公开(公告)号：CN115618719A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211176375.4
申请日：2022-09-26
Applicant: 广东海洋大学 , 浙江工业大学工程设计集团有限公司 , 景森设计股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06T17/10 , G06T17/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G08B17/10 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种工业建筑内的火灾烟雾监测预警方法、系统和存储介质，通过从建筑信息模型中获取建筑火情边界条件和从传感器系统中获取火源参数，然后根据建筑火情边界条件和火源参数，通过RANS方程得到在工业建筑内充分扩散的烟雾状态，获取三维速度场并计算该建筑的内各排烟口的二维截面仿真流量；如果各排烟口的二维截面仿真流量均小于设计排烟量则不触发后续防护动作，否则计算各排烟口的融合流量，并在融合流量大于设计排烟量时触发预设火灾防护指令。该方法通过各工况下的二维截面仿真流量、以及融合流量各层次的判断逻辑，可以准确实现火灾烟雾的监测报警，可有效减少消防机器设备的紧急动作，避免虚警率过高影响正常的生产活动。
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公开(公告)号：CN116523790B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202310510108.4
申请日：2023-05-08
Applicant: 广东海洋大学 , 浙江工业大学工程设计集团有限公司
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像去噪优化方法、系统和存储介质，通过构建基于先验驱动和结构性损失函数的deep CNN模型PDSNet，该模型利用学习遥感图像的隐式先验知识和添加结构性损失函数，可以更准确地识别出图像中的关键信息，从而实现精准去除噪声的同时保留更多的图像纹理和细节信息。基于该PDSNet网络的SAR图像去噪优化方法在真实图像上比现有的方法具有更强的噪声抑制能力，同时也能很好地保存原始噪声图像的边缘信息，有助于将合成孔径雷达图像应用于检测、分类等相关工作。
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公开(公告)号：CN116523790A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310510108.4
申请日：2023-05-08
Applicant: 广东海洋大学 , 浙江工业大学工程设计集团有限公司
IPC: G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像去噪优化方法、系统和存储介质，通过构建基于先验驱动和结构性损失函数的deep CNN模型PDSNet，该模型利用学习遥感图像的隐式先验知识和添加结构性损失函数，可以更准确地识别出图像中的关键信息，从而实现精准去除噪声的同时保留更多的图像纹理和细节信息。基于该PDSNet网络的SAR图像去噪优化方法在真实图像上比现有的方法具有更强的噪声抑制能力，同时也能很好地保存原始噪声图像的边缘信息，有助于将合成孔径雷达图像应用于检测、分类等相关工作。
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公开(公告)号：CN113465150A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110770128.6
申请日：2021-07-07
Applicant: 浙江工业大学工程设计集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种根据气象数据调整建筑物新风量设计运行的节能方(℃)是房间，K是当前时刻的室温；Tbak(℃)是不计当前时刻空调、自然通风、邻室通风、邻室传热的影响时，房间K的室温。有益效果：在公共建筑物运行时，根据室外气候变化情况，反馈并控制暖通设备新风处理系统，合理利用室外≤26℃时的低温空气处理室内冷负荷，达到节能效果。具体操作是当室外气温≤26℃时，采用全新风处理室内冷负荷，当室外气温＞26℃时，将新风系统改为最小新风量运行，并启用制冷空调处理室内冷负荷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117614270A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311674687.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 广东海洋大学
IPC: H02M3/157
Abstract: 本发明公开了基于神经网络的Buck变换器导通模式切换控制方法，包括：建立Buck变换器的状态空间平均模型，采集Buck变换器在DCM和CCM下的输出电压和电感电流代入状态方程，利用神经网络的反向传播的特性，获得不同工况下精准的状态模型；根据状态模型进行EMPC设计，生成可视化控制律分布图；采集DCM和CCM的可视化控制律作为第二神经网络的训练数据，通过前向传播获得神经网络输出，将神经网络输出与EMPC得到的最优占空比比较得到误差；通过第二神经网络对EMPC进行高度拟合，完成离线训练；将训练好的神经网络参数提取到FPGA，对输入数据进行加权求和计算，得到控制Buck变换器所需的占空比。
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公开(公告)号：CN114004339A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111341765.8
申请日：2021-11-12
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , H05B47/105 , H05B47/11 , H05B47/115
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的城市照明系统调节方法、装置和存储介质，通过设置于智能路灯上的各传感器获取该路灯下方路面的车流量、车速值和环境亮度作为初始数据；将初始数据通过BLS宽度学习中的特征提取和节点增强后，合并作为模糊神经网络的训练扩展值；构建FNN模糊神经网络，在模糊神经网络FNN的离线学习阶段应用粒子群算法PSO对模糊神经网络的学习算法部分进行优化，获取网络的最优初始解并得到优化后的改良神经网络，输入训练扩展值对改良神经网络进行训练。通过该城市照明系统调节方法实现城市照明系统中路灯亮度的智能控制。
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公开(公告)号：CN112069876A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010698221.6
申请日：2020-07-20
Applicant: 广东海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应带微分梯度优化的手写体识别方法。在用于手写体识别的BP神经网络参数优化算法中，本发明通过结合传统控制理论思想，将常用的梯度下降算法进行重新整合、变形；然后，在常规梯度下降算法中加入微分环节进行超前的校正，通过误差的变化率预报误差信号的未来变化趋势，从而提高精度；最后利用存储的指数衰减的过去平方梯度的平均值自适应地调整学习率，从而加快训练速率。本发明所提供的方法引入微分环节可以有效地提高训练速率，通过误差的变化率预报误差信号的未来变化趋势。并且学习率可以自适应调整，即当训练接近最优值是由于累积过去平方梯度增大而学习率减小，避免学习率过大而跳过最优点。
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公开(公告)号：CN118983799A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411145765.4
申请日：2024-08-20
Applicant: 广东海洋大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06F18/2431 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06N5/01
Abstract: 本发明属于风电功率预测技术领域，公开一种区域风电功率预测方法、装置及介质，提出判定时间关联性与波动性强弱的系数指标，对风电场进行特性分析，将风电场归类为4种情况，并设计不同的预测方法。对于时间关联性强、波动性强的风电场，采用经验模态分解降噪和主成分分析对数据降维，结合CNN‑LSTM模型进行预测。对于时强波弱、时弱波强、时弱波弱的风电场，分别采用BiLSTM、随机森林和液态神经网络，通过异常值处理、数据填充和特征选择来优化预测精度。最终通过选用bagging集成学习、adaboost集成学习、LightGBM集成学习进行预测，通过比较其优劣性进一步筛选并提升模型效果，选取最优的集成方法以预测整个区域的总预测功率。
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公开(公告)号：CN114004339B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111341765.8
申请日：2021-11-12
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06N3/043 , G06N3/086 , H05B47/105 , H05B47/11 , H05B47/115
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的城市照明系统调节方法、装置和存储介质，通过设置于智能路灯上的各传感器获取该路灯下方路面的车流量、车速值和环境亮度作为初始数据；将初始数据通过BLS宽度学习中的特征提取和节点增强后，合并作为模糊神经网络的训练扩展值；构建FNN模糊神经网络，在模糊神经网络FNN的离线学习阶段应用粒子群算法PSO对模糊神经网络的学习算法部分进行优化，获取网络的最优初始解并得到优化后的改良神经网络，输入训练扩展值对改良神经网络进行训练。通过该城市照明系统调节方法实现城市照明系统中路灯亮度的智能控制。
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