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公开(公告)号：CN115114982A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210752982.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请提供一种边缘计算中面向深度学习的分布式模型训练方法，包括：从待分类数据的历史数据库中采集数据，构建初始数据集；所述初始数据集中的包括训练集S、测试集Q，并将训练集S的数据平均分为N个训练子集Si，采用一维卷积构建N个基于ResNet网络的训练模型，并初始化模型参数；将N个训练子集Si数据分别输入N个基于ResNet网络的训练模型进行基于数据并行的分布式训练；每训练完一批数据，会将各模型参数进行汇聚，得到优化后的参数，并将新参数下发给各网络继续训练；当基于ResNet网络的训练模型的分布式训练次数达到预设阈值时，输出模型参数，得到训练结果。本申请基于数据并行的分布式模型训练方法可以在相同模型精度下，明显提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN118965228A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411113341.X
申请日：2024-08-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及航天器故障检测技术领域，特别涉及一种基于遥测数据特征预测的航天器异常检测方法。包括：对航天器遥测数据进行归一化处理；以第一LSTM神经网络提取遥测数据特征，实现数据降维；以时间窗口划分降维后的航天遥测数据；训练第二LSTM神经网络；计算第二LSTM神经网络的预测特征值和原始特征值的误差，误差大于阈值的数据归为异常；评估第二LSTM神经网络模型。本发明通过将神经网络的特征提取模型和预测模型进行融合，解决高维、非线性难题下的时间序列遥测数据异常检测难题，能够在较高的异常检测精度下减少模型训练时间和模型内存，显著提高异常检测效率。
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公开(公告)号：CN118408548A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410442591.1
申请日：2024-04-12
Applicant: 重庆大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及无人机控制技术领域，特别涉及一种基于SE‑PPO算法的无人机路径规划方法。包括：固定验证仿真环境，获取无人机所处空间的任务起点和终点；以SE算法生成由任务起点到终点的多直线组合路径；以PPO算法优化多直线组合路径，获取目标飞行路径；控制无人机执行目标飞行路径。本发明考虑了无人机动力学约束、无人机飞行的安全和效率以及优化器的泛化能力，提出了一种三维地图中基于双层优化器的无人机路径规划方法，该方法能在地图改变或新增随机障碍物的前提下，依然能快速规划出高质量的路径，且能始终保持路径与障碍物之间的距离，降低无人机与障碍物碰撞的风险。
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公开(公告)号：CN115118705A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210751181.6
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供一种基于微服务的工业边缘管控平台，包括：基础设施层、基础服务层、聚合业务层、API网关层以及用户展示层；所述基础设施层用于对平台运行提供基础环境、网络、存储功能；所述基础服务层用于对平台需求进行拆解和抽象；所述聚合业务层用于对所述基础服务进行的聚合，每个聚合服务会涉及到多个基础服务，通过对基础服务的拼接，共同构建一个完整的抽象业务；所述API网关层用于对所述工业边缘管控平台提供API网关服务，所述用户展示层用于部署前端服务以及实现与用户进行Web交互。本申请通过基础设施层、基础服务层、聚合业务层、API网关层、用户展示层构建基于微服务的工业边缘管控平台，有效提高了平台的资源利用率。
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公开(公告)号：CN112729675B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011501615.4
申请日：2020-12-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G01L27/00
Abstract: 本发明提供一种基于维纳非线性模型的压力传感器标定装置温度建模方法，步骤如下：以△T为采样间隔，对压力传感器标定装置的空气流量以及标定装置的温度进行采集，得到采样数据；将采样数据中的空气流量作为输入变量，标定装置的温度作为输出变量构建存在噪声数据的压力传感器标定装置温度动态识别维纳模型，使用变分贝叶斯的方法对维纳模型变量的分布和常数变量的值优化；采集新的空气流量，利用优化后维纳模型对标定装置温度进行识别，并根据标定装置温度对空气流量进行调节；本申请使用变分贝叶斯对存在噪声数据的压力传感器标定装置温度动态识别维纳模型参数进行估计优化，考虑到噪声、异常值和参数不确定性等因素，识别效果好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113419584B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110825352.0
申请日：2021-07-21
Applicant: 中国人民解放军63798部队 , 重庆大学
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，属于温湿度预测技术领域。首先，建立了有/无送风情况下整流罩内温湿度机理模型对罩内温湿度进行预测，以获得整流罩内环境快速恢复过程中整流罩内环境温湿度及时反馈信息和开始时刻整流罩内环境初始状态温湿度参数值；然后，为实现整流罩内环境快速、安全恢复，设计了多变量动态矩阵控制器，包括模型预测、滚动优化和反馈校正三个要素，并在其滚动优化中引入约束条件，以防止结露现象和温湿度参数超出安全范围等不安全事件的发生；最后，为克服不可控输入的影响，采用前馈方式预先对其加以补偿。
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公开(公告)号：CN118709547A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410824196.X
申请日：2024-06-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N20/20 , G06N3/0985 , G06N5/01 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种非线性动态工业过程软测量建模方法、装置、介质及产品，涉及工业过程软测量建模技术领域，该方法包括：根据输入输出时间序列数据中每一输入变量的输入时间序列数据构建软测量模型输入矩阵，根据软测量模型输入矩阵和输入输出时间序列数据确定历史样本数据集；基于移动窗口技术和t检验的自适应局部区域划分方法，将历史数据集自适应地划分为多个具有差异性和多样性的局部区域；基于稳定核的正则化方法对局部区域分别构建局部多输入FIR模型，可有效避免模型阶数选择和变量选择问题；基于预测性能的自适应集成方法融合局部多输入FIR模型的输出，保证多个局部模型融合的准确性和快速性。
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公开(公告)号：CN114136538B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202111457681.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 一种基于随机变分贝叶斯学习的压力传感器标定装置温度建模方法，考虑了存在过程噪声,测量噪声以及参数不确定情况下的维纳非线性模型的辨识问题。根据随机优化的思想,将模型参数分为全局隐变量和局部隐变量,通过自然梯度下降方法计算全局隐变量对应的全局变分参数,实现对模型信息的更新。针对VBEM方法的局限性，只需要部分局部隐变量的信息即可实现对全局隐变量后验分布的更新,从而实现目标函数的最大化,可以显著降低变分推理的计算量,对于压力传感器温度建模的辨识具有显著的进步。
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公开(公告)号：CN116434838A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310214768.8
申请日：2023-03-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及生物基因表达技术领域，特别是一种基于随机变分贝叶斯的基因调控网络拓扑结构识别方法、系统及存储介质。步骤为：1)获取待识别基因表达数据集；2)采用基于状态空间模型的动态结构函数DSF建模重构基因调控网络模型；3)采用基于随机变分贝叶斯的方法对基因调控网络模型中的参数进行估计；4)采用前向选择方法对基因调控网络的拓扑结构进行识别，用ARD变量来更新网络模型，并使用下界函数J选择模型结构，绘制基因调控网络拓扑图。本发明利用基于部分数据的自然梯度，对全局变量的后验分布进行了更新，其计算成本远低于经典VI方法，适用于基因调控网络拓扑结构的识别。
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公开(公告)号：CN113468794B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202011598215.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆大学 , 中国人民解放军63798部队
IPC: G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种小型密闭空间温湿度预测及反向优化方法，属于温湿度预测技术领域。在特征向量选择方面，建立了基于随机森林的主要操作变量的筛选方法，解决了传统的数据关联模型中变量相对较少的情况。在模型预测方面采用了基于机器学习的GBDT模型预测，解决了传统机理建模调节参数多，模型控制复杂，对于复杂对象不易建模的问题。通过机器学习的方式得到预测结果，减少了无关或者影响因子小的变量对预测结果的影响，温湿度的预测结果更加准确。通过将GBDT模型引入到粒子群寻优算法中，从而实现对操作变量的反向优化，得到限定小型密闭空间温湿度数值下的操作变量值，为实现缺少反馈情况下小型密闭空间温湿度控制提供思路，并为降低控温过程能耗提供参考。
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