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公开(公告)号：CN117151425B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311364387.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06Q10/30 , G06Q50/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于RQL算法的选择拆卸规划方法及系统，获取待拆卸产品的数据集，结合Q‑learning算法和Rollout策略迭代采样待拆卸产品的数据集，得到待拆卸产品的优选拆卸序列，本申请的RQL(Rollout‑Q‑learning)算法是基于Rollout策略优化了Q‑learning算法在迭代过程中的动作选择，在每个决策阶段使用Rollout策略对每个可行动作进行有限步数的模拟采样之后，选择在有限步数内估计价值最大的可行动作，从而使Q‑learning算法具备更强的全局搜索能力，最终得到优选拆卸序列，相对于传统的Q‑learning算法，RQL(Rollout‑Q‑learning)算法在拆卸序列规划上有很大的性能提升，同时能够提高拆卸流程的回收效益，尽可能减少EoL产品对环境造成的危害。
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公开(公告)号：CN117388708A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311428167.3
申请日：2023-10-30
Applicant: 暨南大学 , 内蒙古科学技术研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/374 , G01R31/378 , G01R31/382 , G01R31/396
Abstract: 本发明属于动力电池技术领域，具体的说是一种动力电池系统及动力电池系统热失控监测方法，包括动力电池服役模型精准构建端、动力电池服役数据处理研究端与动力电池循环老化衰退端；所述动力电池服役模型精准构建端包括动力电池多尺度映像模型构建模块与动力电池多尺度数字孪生模块；动力电池服役周期数字孪生建模理论，揭示动力电池循环老化衰退过程中多物理场参数动态演变与耦合作用机制，阐明多影响因素耦合作用下动力电池循环老化衰退机理；探究单体不一致性作用下的动力电池多尺度性能衰退规律，形成一套面向动力电池服役周期的主动再制造时域决策方法与理论，以实现动力电池再制造生产效益最大化。
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公开(公告)号：CN112949733B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110271569.1
申请日：2021-03-12
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及故障因子数据的获取方法、装置、电子装置及存储介质，该获取方法包括获取目标设备的运行参数数据；根据故障信息确定设备故障特征，在设备参数数据中检测设备故障特征对应的第一参数数据；利用预设回归模型对第一参数数据进行处理，得到第一故障因子数据，第一故障因子数据包括多个协同影响设备产生故障的单因素故障因子数据；分别确定每个单因素故障因子数据与第一故障因子数据的相关度，根据相关度在第一故障因子数据中筛选候选故障因子数据；利用特征训练模型对候选故障因子数据进行处理，得到第一特征值，并按第一特征值自大到小选取候选故障因子作为目标故障因子数据，通过本申请，解决了相关技术中难以从参数数据中挖掘出故障因子的问题。
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公开(公告)号：CN110708381B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910966870.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/125 , H04L67/52 , H04L61/10 , G09F27/00 , H04L101/622 , H04L101/681
Abstract: 本发明公开基于ZigBee的智能园林讲解系统及控制方法，该讲解系统设在植物上的植物标签模块、智能讲解终端、无线网络模块和后台控制中心;后台控制中心包括北斗定位模块和数据处理SDK,数据处理SDK与北斗定位模块通过串口耦合连接,并通过北斗定位模块与无线网络模块的第一北斗定位模块无线通讯连接,第一北斗定位模块通过串口耦合连接ZigBee模块,ZigBee模块与植物标签模块的协调节点的第一ZigBee模块和智能讲解终端的第二ZigBee模块无线通讯连接,第二ZigBee模块还与第一ZigBee模块和植物标签模块的参考节点的第三ZigBee模块无线通讯连接,第二ZigBee模块还通过串口与讲解单元耦合连接。
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公开(公告)号：CN113421043A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110734162.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种基于可穿戴设备的物联系统及方法，利用可穿戴设备获取员工信息判断岗位和任务的匹配性并将其和任务进行关联，利用可穿戴设备的定位信息匹配最近的叉车并在任务完成后匹配最近停车位、利用可穿戴设备获取符合订单的产品信息并将其与任务建立关联，实现了出货相关事务的相互关联，提高了出货效率以及部门间的协同。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119646650A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411669851.5
申请日：2024-11-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N7/01 , G06F17/16
Abstract: 本发明提出了基于Dirichlet分布的废旧零部件状态映射模型构建方法，针对废旧零部件质量评估的不确定性问题，构建一种基于Dirichlet分布的损伤‑质量状态映射模型(DBMS)，该模型通过对废旧零部件失效行为分析确定主要失效特征，采用多项分布对零部件损伤量数据进行数学抽象，选取Dirichlet分布作为先验概率分布，结合贝叶斯公式更新得到后验分布参数，从而获得损伤量数据映射到不同质量等级的后验概率期望值。进一步，引入D‑S证据理论融合损伤信息，实现对废旧零部件质量状况的综合评估。为了验证模型的可行性和有效性，以废旧涡轮蜗杆为案例研究对象，并与现有文献方法进行对比，实验结果显示，该模型在预测精度和泛化能力上具有优势。
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公开(公告)号：CN117517974B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202311513965.6
申请日：2023-11-14
Applicant: 暨南大学 , 内蒙古科学技术研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种表征动力电池循环老化衰退机理的方法，该方法包括以下步骤：孪生数据驱动的动力电池多尺度等效电路模型的构建；多因素耦合影响下动力电池循环老化衰退机理的表征；其中，动力电池循环衰退老化是在多特征工况循环以及多物理场参数耦合的共同作用下产生；形成电池电容多重衰退模型方程式，用以表征动力电池循环老化电容的衰退趋势，从而能够根据方程式所绘制的衰退曲线，来表征动力电池电容随服役周期的变化，通过曲线变化的拐点，作为不同生命周期的切换点，从而清晰的反映动力电池随服役周期变化的电容含量，方便对即将退役的动力电池进行精确的分析，从而选择不同的回收方式进行回收，降低成本和提高电池的利用率。
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公开(公告)号：CN110458737B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201910766856.2
申请日：2019-08-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于神经网络修改高校教务安排的方法、装置、设备及介质,该方法包括:根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式;根据教务安排约束条件和/或根据教务安排误差计算公式计算出的教务安排表的误差训练CPPN神经网络;利用CPPN神经网络计算出教务安排表,并通过教务安排误差计算公式计算出教务安排表的误差;在误差不大于误差阈值的情况下,获取该误差对应的教务安排表。本发明的方法不再需要繁琐的修改过程,让教职工和教务处能够很大程度上地节省修改方案的流程,快速完成排课排考的建议提交和修改过程，提高教务处的办事效率。
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公开(公告)号：CN113065480B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110382382.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V30/22 , G06V30/16 , G06V30/162 , G06V30/146 , G06V30/164 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/764 , G06V10/34
Abstract: 本申请涉及书法作品风格的识别方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该书法作品风格的识别方法包括：通过获取待识别的书法作品图像；对书法作品图像进行预处理，并对预处理后的图像进行书法字定位裁剪，得到至少一幅字图像，其中，预处理包括：中值滤波降噪处理、二值化处理、腐蚀膨胀的形态学图像处理；利用胶囊网络模型处理至少一幅字图像，获得每一幅字图像对应的第一分类标签，其中，胶囊网络模型被训练为用于根据字图像得到与该字图像对应的分类标签；根据第一分类标签确定书法作品图像的风格识别结果。通过本申请，解决了相关技术中书法作品风格的识别准确率低、效率不高的问题，实现了书法作品风格的快速准确识别。
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公开(公告)号：CN113065480A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110382382.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/34 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/30
Abstract: 本申请涉及书法作品风格的识别方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该书法作品风格的识别方法包括：通过获取待识别的书法作品图像；对书法作品图像进行预处理，并对预处理后的图像进行书法字定位裁剪，得到至少一幅字图像，其中，预处理包括：中值滤波降噪处理、二值化处理、腐蚀膨胀的形态学图像处理；利用胶囊网络模型处理至少一幅字图像，获得每一幅字图像对应的第一分类标签，其中，胶囊网络模型被训练为用于根据字图像得到与该字图像对应的分类标签；根据第一分类标签确定书法作品图像的风格识别结果。通过本申请，解决了相关技术中书法作品风格的识别准确率低、效率不高的问题，实现了书法作品风格的快速准确识别。
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