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公开(公告)号：CN101467515B
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN200810057551.6
申请日：2008-02-03
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： A01K15/02
摘要： 本发明一种用于机器人哺乳动物的制导方法，采取适当的微刺激信号，根据需要并适时地刺激鸟的丘脑腹前背中核与古纹状体，导致其主动逃避行为，从而制导鸟的飞行行为。本发明利用由微电刺激鸟上述特定神经核团导致的主动逃避行为来制导其运动行为，也即用微电刺激神经核团来虚拟“伤害”的原理来制导其运动行为。本发明一种用于机器人哺乳动物的制导方法的优点是：由于这种原理利用了鸟逃避伤害的本能，故其制导功能强大，因而无需对鸟事先训练。机器人鸟具有的巨大使用价值，鸟类与地面动物相比，有更大的活动空间、更快的运动速度，显然有更大的应用优势，现实和潜在用途是非常广泛的。
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公开(公告)号：CN1833490A
公开(公告)日：2006-09-20
申请号：CN200510104704.4
申请日：2005-12-31
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明公开一种智能动物的虚拟阳性强化方法，采取由PC机控制的发射站发出指令信号，由一个背在受训动物背部或固定在其他适宜位置的控制器电路接收指令信号，再由控制器电路作出相应刺激信号，并将刺激信号传输至已植入受训动物三个神经核团三对微电极中某一对或几对微电极，促使受训动物做出设定动作；其中两对微电极分别植入左、右两侧的体感皮层代表区S1，另外一对微电极植入受训动物团腹侧被盖区或中脑黑质。与现有技术相比，有了突破性的进展，选用神经核团范围得到拓宽，并被验证为有效刺激核团配组，能够达到甚至优于现有技术所能实现的强化训练效果。
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公开(公告)号：CN117951962B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410281577.8
申请日：2024-03-13
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明属于海水入侵模拟技术领域，提供了一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统，首先根据所述含水层海水入侵概念模型，建立含水层海水入侵数学模型；然后，对含水层海水入侵数学模型进行求解，得到均质下的模型参数；最后，以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画；具体的，对于不同的含水层，充分考虑水文地质参数的空间分布，以及是否存在特异值，选择不同的方法进行模拟以简单的方法，实现了对非均质含水层海水入侵模拟，并且充分考虑水文地质参数的空间分布，以及是否存在特异值，选择不同的方法进行模拟，能够高效、精确地对非均质含水层海水入侵演化规律进行模拟。
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公开(公告)号：CN117938691B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410338461.3
申请日：2024-03-25
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明涉及工业物联网信息安全技术领域，具体为一种工业物联网故障的诊断方法、系统、设备和存储介质，所述方法包括：搭建基于工业物联网设备、边缘节点本地服务器和中心服务器的联邦学习框架；采集工业物联网设备数据建立样本数据，对样本数据进行归一化、标签编码和数据增强处理，得到用于训练的故障数据；对故障数据进行张量表示融合处理，提取故障数据的特征矩阵；根据初始化的模型权重构建本地故障诊断模型；确定各边缘节点本地服务器的得分值，根据得分值选取最佳边缘节点；获取最佳边缘节点本地故障诊断模型训练更新的模型权重，并依次与各边缘节点本地服务器建立通信获取数据，进行全局模型权重更新。
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公开(公告)号：CN117938691A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410338461.3
申请日：2024-03-25
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明涉及工业物联网信息安全技术领域，具体为一种工业物联网故障的诊断方法、系统、设备和存储介质，所述方法包括：搭建基于工业物联网设备、边缘节点本地服务器和中心服务器的联邦学习框架；采集工业物联网设备数据建立样本数据，对样本数据进行归一化、标签编码和数据增强处理，得到用于训练的故障数据；对故障数据进行张量表示融合处理，提取故障数据的特征矩阵；根据初始化的模型权重构建本地故障诊断模型；确定各边缘节点本地服务器的得分值，根据得分值选取最佳边缘节点；获取最佳边缘节点本地故障诊断模型训练更新的模型权重，并依次与各边缘节点本地服务器建立通信获取数据，进行全局模型权重更新。
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公开(公告)号：CN112131516B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010902478.9
申请日：2020-09-01
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明提出了一种基于特征权值混合朴素贝叶斯模型的异常检测方法，属于故障检测领域。本发明通过对连续变量构建辅助二值变量将混合变量的相关性刻画进行统一，给与类别相关程度越大的变量分配越大的权值，构建能同时挖掘连续变量和二值变量信息的特征权值混合朴素贝叶斯模型。本发明与传统方法相比，因与类别相关程度更大的变量具有更大的特征权值，使得更具判别能力的变量对异常检测的贡献越大，从而对过程工业中异常的检测具有更高的性能。
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公开(公告)号：CN113885371A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111097150.5
申请日：2021-09-18
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种基于健康状态数据的混合变量过程监测方法，属于故障检测领域，在健康状态数据可获得的情况下，同时利用连续变量和二值变量信息对故障进行检测，该方法包括离线建模和在线检测两个阶段；其中，离线建模阶段通过采集健康状态数据进行训练得到故障检测模型，包括变量权值的计算、统计量和控制限的计算等；在线检测阶段可以在线实时采集新样本，然后利用该故障检测模型计算新样本的统计量，将该统计量与控制限进行比较，以此判断当前是否发生故障。本发明与传统基于连续变量的监测方法相比，能够同时利用连续变量和二值变量信息，故障检测能力更强。
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公开(公告)号：CN110702462B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201910940654.5
申请日：2019-09-30
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G01N1/14
摘要： 本发明公开一种实验用可拆卸的同时取样装置，包括若干个间隔顺序排列的塑料管和固定台，所述固定台任意一个侧面上开设有若干个第一通孔，所述塑料管与第一通孔可拆卸连接，所述固定台顶端开设有若干个第二通孔，所述第二通孔底端连通有空腔，所述空腔与第一通孔之间开设有插槽，所述插槽的长度与第一通孔的孔径相同，所述第二通孔内插入有第一连接杆，所述第一连接杆伸入空腔固接有挡板，所述挡板与第一通孔相适配，若干个所述第一连接杆远离固定台的一端通过第二连接杆固接，所述气泵固定在固定台的顶面上，本发明通过调整挡板进入第一通孔的面积即可任意调控最终出水的流量，同时实现了各个塑料管出水量的同步。
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公开(公告)号：CN113505496A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110889880.2
申请日：2021-08-04
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明公开了一种具有可调整能力的多工况混合变量异常检测方法，属于故障检测领域，主要针对被连续变量和二值变量同时监测的多工况过程，且工况可能发生变化的情况，具体包括离线建模阶段、在线检测和更新阶段；其中，离线建模阶段利用历史工况数据进行模型的构建和训练，得到采样标签计算公式；在实际在线检测时，当有新采样到来时，利用采样标签计算公式进行故障的判断，当出现新工况到来或已有工况消失的情况时，更新先验概率，再进行故障判断。本发明与传统方法相比，考虑了多种工况的影响，且有新工况到来或者原有工况消失时模型具有扩展和更新能力，使其在多工况过程的异常检测能力更强。
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