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公开(公告)号：CN118445591B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410654394.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 江苏海洋大学 , 蓝湾海洋资源开发技术创新中心
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/27 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于序列特征分解算法的化工灾害预测方法，旨在通过高效分解和分析化工生产数据，准确预测潜在的灾害风险。该方法结合了序列特征分解(SFDL)和树突状学习模型(DLM)，通过将时间序列数据分解为季节性、趋势性和残差分量，使用深度学习技术精确模拟和预测化工过程中的动态变化。SFDLM算法不依赖于传统的数学模型构建，直接从实际数据中学习特征，有效处理非线性问题，提高预测的准确性和实时性。通过实验比较，该算法在多个数据集上显示出较低的均方误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差，显着优于现有的Elman、MLP、LSTM、ANFIS、SVM和SARIMA算法。本发明适用于化工企业的安全管理，能显著提升灾害预测的准确性和效率，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118333474B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410487571.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 江苏海洋大学 , 蓝湾海洋资源开发技术创新中心
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种求解海岛综合能源系统容量规划问题的方法，旨在有效解决海岛综合能源系统配置优化这类高维度、多目标、多约束的复杂优化问题。通过细致的能源系统配置优化建模，使用记忆库类别划分和针对不同记忆库设计的克隆变异策略，有效平衡全局搜索与局部搜索能力，提升求解精度和效率。在算法初期通过扩大搜索范围以增强全局搜索能力，在算法后期通过精细调整以提高局部搜索效率，避免了陷入局部最优解的问题。该方法在综合成本降低、能源利用率提升以及系统可靠性增强方面展现出显著优势，为海岛综合能源系统的规划与优化提供了一种高效、可行的新途径，对于促进清洁能源利用和环境保护具有积极影响。
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公开(公告)号：CN114154822B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202111390744.5
申请日：2021-11-23
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于改进交叉熵算法的鲁棒泊位岸桥分配方法，S1：构建离散概率分布矩阵M；S2：生成样本；S3：计算最早靠泊时间tbj(ES)；S4：插入缓冲区；S5：计算样本的目标函数值；S6：选择H个精英样本，更新M矩阵：为提高样本的多样性，改善传统交叉熵CEA过早收敛的现象，提高算法的局部搜索能力，对搜索过程中找到的H个精英解的邻近区域进行更深入的搜索；S7：令迭代次数tce＝tce+1，判断是否满足M矩阵中只有0、1元素的终止条件，是则终止迭代输出最优解，否则返回第S2步继续迭代；本方法解决现有泊位岸桥分配方法中存在难以求解计划期长、船舶数量较多和未考虑到实际场景中的不确定因素的问题，以提高集装箱码头作业效率。
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公开(公告)号：CN120014628A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510019919.3
申请日：2025-01-07
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06V20/68 , G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于梭状动态神经元模型的水果图像分类方法，该方法通过引入具有生物学启发的梭状动态神经元模型，结合神经元自适应性、非线性变换及局部特征抽取等机制，有效提升了对水果图像中复杂特征的学习和识别能力。该方法能够更好地适应各种复杂环境条件，提升了分类精度，并且具有较好的模型泛化能力，能够在数据较少或标注困难的情况下进行高效的训练。此外，本发明的梭状动态神经元模型还具有较强的生物学解释性，能够为神经网络模型提供更为直观的生物学机制支持，拓展了图像分类方法在生物学领域的应用前景。
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公开(公告)号：CN118396320A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410609203.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 江苏海洋大学 , 蓝湾海洋资源开发技术创新中心
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于改进蜣螂优化算法的泊位岸桥调度方法。旨在解决传统的泊位岸桥调度解决方案常因算法局部最优和计算效率不足而难以满足现代港口的高效运作需求的问题。本方法通过自适应透镜成像策略增强全局搜索能力，利用正弦因子在算法迭代周期内动态调整探索与开发的平衡，提高算法的适应性和效率。随机维度高斯变异进一步增强局部搜索效率和寻优精度，特别适用于复杂的泊位岸桥调度问题。本发明包含的IDBO算法不仅提高了解决方案的质量，还提升了计算速度，使其能够有效处理大规模的优化问题，优化结果在实际应用中展示了显著的成本节约和效率提升。此外，该算法能够灵活应对港口运营中的多变条件和突发事件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117852712B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410036378.0
申请日：2024-01-10
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06Q30/0201 , G06F17/10 , G06Q10/0631 , H02J3/14 , H02J3/28 , H02J3/38
Abstract: 本发明提供一种海岛综合能源系统的优化方法，涉及能源系统优化技术领域，本发明综合运用风能、太阳能、波浪能和海水建立了包含“电‑热‑冷‑水”的多储能海岛综合能源系统架构；本发明提出了一个双层配置优化模型：上层模型以最小化综合投资成本为目标，优化设备数量；下层模型则侧重于最小化供需偏差，优化电价和储能最大功率。在传统克隆选择算法的基础上，引入自适应差分变异算子和混合变异算子，提升了算法的收敛速度和搜索精度。这种海岛综合能源系统的优化方法，能有效提升能源的利用效率，降低运行成本，增强系统的整体性能和可靠性，对于资源有限的海岛环境具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN112908408B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110236438.X
申请日：2021-03-03
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于进化算法与存档更新的蛋白质结构预测方法，首先确定蛋白质的构象方式，随机产生随机种群，定义解空间；其次定义多目标的适应度函数，收敛性函数和方向多样性函数；根据多目标适应度值的大小和以及收敛性函数值，选择具有更优收敛性个体放入杂交池；将杂交池中的个体分别进行改进的变异和交叉操作；利用非支配排序、收敛性函数和方向多样性函数，选择出后代精英个体放入存档中；通过新的存档更新策略，维护种群的质量和多样性；最后通过基于聚类的决策方式，在存档中选择最终的个体。该方法优势是利用收敛性函数和方向多样性函数为选择指示，既能保证种群收敛又能维护种群的多样性。
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公开(公告)号：CN113242665A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110494364.X
申请日：2021-05-07
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种异构数据采集与存储装置，包括壳体，所述壳体中开设有工作室，所述工作室内对称固定设置有两块侧板，两块所述侧板之间固定设置有存储模块和采集模块，所述存储模块和采集模块均通过固定机构固定设置在两个侧板上，且所述存储模块与采集模块通过连接线路向连接，所述存储模块上还设有与之对应的清灰装置。本发明能够在带动天线转动的同时持续对存储模块进行扫动，即提高了信号接收的效果又有效的避免灰尘在存储模块上的沉积导致穿线短路的问题，存储模块和采集模块均能够快速拆装，方便的对设备的检查和维护，本发明还能够对内部的缆线进行梳理，有效的避免缆线缠结折断的问题，大大提高了缆线的使用寿命。
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公开(公告)号：CN113242665B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110494364.X
申请日：2021-05-07
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种异构数据采集与存储装置，包括壳体，所述壳体中开设有工作室，所述工作室内对称固定设置有两块侧板，两块所述侧板之间固定设置有存储模块和采集模块，所述存储模块和采集模块均通过固定机构固定设置在两个侧板上，且所述存储模块与采集模块通过连接线路向连接，所述存储模块上还设有与之对应的清灰装置。本发明能够在带动天线转动的同时持续对存储模块进行扫动，即提高了信号接收的效果又有效的避免灰尘在存储模块上的沉积导致穿线短路的问题，存储模块和采集模块均能够快速拆装，方便的对设备的检查和维护，本发明还能够对内部的缆线进行梳理，有效的避免缆线缠结折断的问题，大大提高了缆线的使用寿命。
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公开(公告)号：CN114154822A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111390744.5
申请日：2021-11-23
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进交叉熵算法的鲁棒泊位岸桥分配方法，S1：构建离散概率分布矩阵M；S2：生成样本；S3：计算最早靠泊时间tbj(ES)；S4：插入缓冲区；S5：计算样本的目标函数值；S6：选择H个精英样本，更新M矩阵：为提高样本的多样性，改善传统交叉熵CEA过早收敛的现象，提高算法的局部搜索能力，对搜索过程中找到的H个精英解的邻近区域进行更深入的搜索；S7：令迭代次数tce＝tce+1，判断是否满足M矩阵中只有0、1元素的终止条件，是则终止迭代输出最优解，否则返回第S2步继续迭代；本方法解决现有泊位岸桥分配方法中存在难以求解计划期长、船舶数量较多和未考虑到实际场景中的不确定因素的问题，以提高集装箱码头作业效率。
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