公开(公告)号：CN110000781A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910255732.8

申请日：2019-03-29

申请人： 郑州大学

发明人： 王东署 ,  杨凯 ,  罗勇 ,  辛健斌 ,  王河山 ,  马天磊

IPC分类号： B25J9/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明属于机器人智能控制技术领域，公开一种基于发育网络的移动机器人运动方向预先决策方法，包括以下步骤：1)发育网络的创建、训练和测试；2)在每次执行任务后的非工作状态下，由动作输出层激活次数最高的某个神经元触发发育网络中间层神经元的侧向激励机制，实现机器人运动方向的预先决策：计算Z层神经元的激活概率pi：其中， 按照激活概率大小排序，激活前几个概率不为0的Z层神经元；激活每个Z层神经元时，依次执行如下过程：由Z层向Y层输入数据→激活Y层神经元→侧向激励→在新激活的神经元中保存新知识→建立保存有新知识的Y层神经元与Z层对应的神经元之间的权值连接。本发明可提高机器人的行为决策效率。

公开(公告)号：CN108663995A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201710203038.2

申请日：2017-03-30

申请人： 郑州大学

发明人： 朱晓东 ,  李广 ,  王杰 ,  马天磊 ,  张方方 ,  王河山 ,  王东署 ,  王书锋

IPC分类号： G05B19/418

CPC分类号： Y02P90/02 ,  G05B19/41885 ,  G05B2219/32339

摘要： 本发明涉及一种工业过程变量趋势异常检测方法及装置，通过实时采集某一个工业过程变量的数据，利用变量数据在长时间段具有一定变化趋势的特点、在短时间段具有随机波动的特点，分别建立长周期均值和短周期均值，构造趋势特征量，根据不同采集点的趋势特征量自适应的设定阈值上下限，当某一采集点的趋势特征量超出该采集点对应的阈值上限和阈值下限的范围时，判定该趋势变量对应的工业过程变量趋势异常。本发明的原理简单，不需要对历史数据进行训练，只需对实时采集的数据进行简单的统计处理，就能够由趋势特征变量的变化来反映工业参数的异常变化特征，并且用于判定异常的阈值设定是根据当前采集点能自适应变化的，具有较强的自适应能力。

公开(公告)号：CN113671834B

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202110973178.4

申请日：2021-08-24

申请人： 郑州大学

发明人： 王东署 ,  朱觐镳 ,  王河山 ,  辛健斌 ,  马天磊 ,  贾建华 ,  罗勇

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本申请提供一种机器人柔性行为决策方法及设备，本申请通过获取当前环境信息、目标任务以及机器人当前状态信息；基于监督学习模型和强化学习模型构建神经网络混合模型，根据当前环境信息动态调整神经网络混合模型的结合系数，并增加好奇度指标对强化学习模型进行改进，得到改进后的神经网络混合模型；将当前环境信息、目标任务以及机器人状态信息输入改进后的神经网络混合模型中，得到柔性行为决策，即将强化学习和监督学习进行动态结合，在强化学习中实现环境探索‑利用的动态自适应调节，从而实现移动机器人在未知环境中柔性的行为决策，提高移动机器人适应能力和学习能力。

公开(公告)号：CN113902105A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111388820.9

申请日：2021-11-22

申请人： 郑州大学

发明人： 王河山 ,  刘玉玺 ,  罗勇 ,  王东署 ,  朱晓东 ,  张衡

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

摘要： 本申请提供一种基于回声状态网络的时间序列预测方法及设备，本申请基于多层ESN网络的基本结构和逻辑映射的机理，提出一种可以有效初始化多层ESN输入权重和储存池层之间连接权重的LM初始化机制，LM可以增加多层ESN的层与层之间的连接权重的混沌动力学特性，而且还可以增加多层ESN的泛化性能，从而降低模型的复杂度，同时通过一种较新的剪枝方法‑偏置随机失活算法对每个储存池层的冗余神经元进行精准剪枝，有效地提高多层ESN的性能，而且可以使每个储存池层更加稀疏，从而提高时间序列预测精确度和效率。

公开(公告)号：CN113671834A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202110973178.4

申请日：2021-08-24

申请人： 郑州大学

发明人： 王东署 ,  朱觐镳 ,  王河山 ,  辛健斌 ,  马天磊 ,  贾建华 ,  罗勇

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本申请提供一种机器人柔性行为决策方法及设备，本申请通过获取当前环境信息、目标任务以及机器人当前状态信息；基于监督学习模型和强化学习模型构建神经网络混合模型，根据当前环境信息动态调整神经网络混合模型的结合系数，并增加好奇度指标对强化学习模型进行改进，得到改进后的神经网络混合模型；将当前环境信息、目标任务以及机器人状态信息输入改进后的神经网络混合模型中，得到柔性行为决策，即将强化学习和监督学习进行动态结合，在强化学习中实现环境探索‑利用的动态自适应调节，从而实现移动机器人在未知环境中柔性的行为决策，提高移动机器人适应能力和学习能力。

公开(公告)号：CN111645076B

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202010552467.2

申请日：2020-06-17

申请人： 郑州大学

发明人： 王东署 ,  胡宇航 ,  罗勇 ,  辛健斌 ,  王河山 ,  马天磊 ,  贾建华 ,  张方方 ,  陈书立

IPC分类号： B25J9/16

摘要： 本申请的目的是提供一种机器人控制方法及设备，本申请通过模拟灵长类动物大脑生理机制中的前扣带回皮层神经调节机制对所述探索速度进行动态调整，根据所处环境来实时调节探索和利用的程度，从而实现了机器人在利用环境与探索环境之间动态平衡，提高了机器人行为决策过程中的学习收敛速度，有利于得到更优的全局解。

公开(公告)号：CN111325481A

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN202010180949.X

申请日：2020-03-16

申请人： 郑州大学

发明人： 辛健斌 ,  孟闯 ,  彭金柱 ,  王东署 ,  王河山 ,  张方方

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q10/08 ,  G06N3/12

摘要： 本发明具体公开了一种智能的自动化集装箱码头节能综合调度方法，所述方法包括以下步骤：S1、基于遗传算法的框架，将集装箱装卸任务进行随机编码以形成一个初始种群；S2、计算种群中每个个体的适应度值作为当前代解；S3、判断当前代解的最小值是否为当前最优解；S4、将每个个体的适应度值从小到大排序，并取前1/8的个体作为优秀个体；S5、将所选取的1/8优秀个体作为父体进行翻转、交叉、变异和随机操作，获取1/8的父代所对应7/8的子代，然后将该1/8父代和7/8子代组合构成一个完整的种群并遗传至下一代；S6、判断步骤S5中得到的下一代是否达到终止条件，若是则终止算法，否则返回步骤S2。本发明不仅提高了集装箱装卸作业效率，而且显著降低了设备的能耗。

公开(公告)号：CN207491241U

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201720590425.1

申请日：2017-05-25

申请人： 郑州大学 ,  郑州中熙能源股份有限公司

发明人： 王杰 ,  王河山 ,  禹蒙蒙 ,  王列珂 ,  朱一凡 ,  李鹏 ,  宋一帆 ,  李自豪 ,  刘向晴

IPC分类号： H05B33/08

摘要： 本实用新型提供了一种智能区域路灯照明系统，包括集中控制器，充电控制系统，LED灯，移动终端应用系统，无线网络控制器，环境光照传感器，红外动作传感器，模式控制面板，其中：集中控制器是本照明系统的核心控制器，集中控制器接受环境光照传感器、红外动作传感器传来的外部信号，来控制LED灯的开关和强弱，从而达到节约电能、智能照明的目的。与传统的路灯照明系统相比，本实用新型能大幅度的节约电能、更有效的进行智能照明并且可以更加科学的管理照明系统和对路灯进行实时监控。