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公开(公告)号：CN118433891A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410614045.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 东北大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/541 , H04W4/70 , H04L41/16 , G06N3/092 , G06N3/084
Abstract: 本发明的一种深地钻探机器人集群的通讯资源分配方法，包括：步骤1：对深地环境进行建模，并进行初始化设置；步骤2：基于信号与干扰加噪声比计算通讯容量，对通讯资源块进行划分，并设置深地机器人广播场景的p持久性协议的参数；步骤3：使用DDQN算法，建立深度强化学习模型；步骤4：根据建立的深度强化学习模型，对Q网络参数进行训练；步骤5：使用训练好的策略在模拟深地环境中为深地钻探机器人进行通信信道分配和传输功率的选择。本发明通过集中式训练、分布式执行的方法，这样训练出来的策略能够从其他机器人上学到相关经验并优化策略，从而达到更好的效果。
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公开(公告)号：CN118035452A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410285558.2
申请日：2024-03-13
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智能分类技术领域，公开了一种数据缺失条件下的多模态混合融合分类方法。包括文本缺失数据补全和多模态混合融合；所述文本缺失数据补全通过KNN进行缺失值补充，得到补充后的文本数据，再通过TabNet提取文本特征；通过3D‑RSENet网络提取影像特征；将文本特征和影像特征输入基于注意力机制的多模态混合融合模型，进行分类。通过本发明的方法，考虑到不同模态之间的互补信息，而且很好的利用到了具有很强的标识功能的单模态数据的特异性信息，以此来学习更丰富的特征表示，从而提升模型的决策性能，大大提高了分类的准确性。
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公开(公告)号：CN112615368A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011453481.3
申请日：2020-12-11
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 金宇坤 , 李增 , 韩一品 , 李娉婷 , 张迪 , 李晓鹏 , 贺欢 , 关景林 , 李广地 , 杨东升 , 王昊 , 吕浩轩 , 杨波 , 周博文 , 金硕巍 , 闫士杰 , 罗艳红 , 王迎春
IPC: H02J3/00 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式感知的台区拓扑生成方法及感知终端装置。首先，定义了“支路桥”的概念，将配电台区线路模型简化，加快了拓扑信息的传递速度。其次，采用无主站的分布式控制策略，将配电网静态拓扑信息分散存储至各个感知终端，通过各个感知终端间的信息交换，确定馈线支路桥的边界，形成动态网络拓扑信息，从而实现台区配电网实时拓扑的生成。最后，介绍了本发明方法的物理载体，即感知终端装置，包括其内部结构和工作原理。与现有技术相比，本发明可实现配电台区线路拓扑的快速识别，准确度较高，能够满足后续配电网的电力业务需求。
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公开(公告)号：CN106202812A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610591950.5
申请日：2016-07-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于子系统相关性模型的数控车床可靠性分配方法，该方法：确定数控车床的子系统组成和数控车床失效率的目标值；分析数控车床的子系统的故障相关性；基于Gumbel Copula函数建立数控车床的可靠度计算修正模型；获得数控车床的各子系统的失效率分配向量；根据得到的数控车床中各子系统的失效率分配向量的比例，以数控车床中第v个子系统失效率分配值 表示各子系统失效率分配值；将表示的各子系统失效率分配值作为数控车床的可靠度计算修正模型的参数，将数控车床可靠度目标值作为数控车床的可靠度计算修正模型的输出值，从而得到各个子系统失效率分配值；为数控车床各子系统分配失效率。本发明分配方法简单易行，便于计算。
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公开(公告)号：CN103054564B
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201310034203.8
申请日：2013-01-29
Applicant: 东北大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 一种基于FPGA的脉搏波信号发生器，包括LCD显示器、示波器、FPGA、触摸屏、电源、AD转换装置和DA转换装置；DA转换装置输入端连接FPGA，DA转换装置输出端连接示波器，AD转换装置输入端连接FPGA，AD转换装置输出端连接触摸屏，LCD显示器连接FPGA，电源连接LCD显示器。本发明方法采用两种方式产生脉搏波波形，一种方式是通过高斯函数-Cosine函数结合的方式，分段拟合脉搏波得到最后的完整波形，省去了整个波形所浪费的存储空间，具有专一性；另一种方式是采用弹性腔模型模拟血管情况，模拟出两个血管弹性腔，通过参数的改变，可以产生低阻力，中阻力，高阻力，超高阻力四种情况下的脉搏波波形。两种方式均能在信号数据未知的前提下，由用户设定得到准确脉搏波波形输出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102664956A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210128327.8
申请日：2012-04-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种无线传感器网络与移动终端交互系统及方法，涉及信息技术领域，该系统包括无线传感器终端节点、无线传感器汇聚节点、计算机和移动终端；无线传感器终端节点至少两个，无线传感器汇聚节点至少一个无线传感器终端节点和无线传感器汇聚节点组成无线传感器网络，各节点通过ZigBee协议进行自组织；计算机配置有Web应用服务器，移动终端为Android移动终端。无线传感器网络将监测和采集的数据通过串口传送到计算机，数据保存到Web应用服务器；移动终端下载无线传感器网络的数据并进行处理。通过本方法无线传感器网络将经过服务器这个中间设备与Android移动终端相连接，实现移动终端对无线传感器网络的远程监测利用。
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公开(公告)号：CN118194242A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410285418.5
申请日：2024-03-13
IPC: G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于数据预测技术领域，公开了一种基于不规则时间序列数据的预测方法。通过基于注意力机制的不规则时序预测模型实现；基于注意力机制的不规则时序预测模型包括基于多通道时间衰减的缺失数据补全模型和基于多重门控的注意机制预测模型；基于多通道时间衰减的缺失数据补全模型将不规则不定长时间序列数据转换为规则的时间序列数据，考虑多个模态之间的互补信息，提高补全准确性，利用时序信息，更有效地处理动态变化的数据缺失问题；基于多重门控的注意机制预测模型根据规则的时间序列数据得到预测结果。本模型准确度高，综合考虑多通道关系、时间间隔关系和注意力机制，能够更精确地预测认知评分。
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公开(公告)号：CN118077415A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410434645.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 东北大学
IPC: A01D45/00
Abstract: 本发明公开了一种针刺式蒜薹收割装置，属于生长作物收获技术领域，该针刺式蒜薹收割装置包括导向切割机构、抽薹机构和收集机构，导向切割机构包括导向件和切割部，对称设置的两个导向件之间设有供蒜薹通过的第一通道，切割部包括限位组件和针刺组件，限位组件和针刺组件分设在对称的两个导向件内。本发明通过导向件将蒜薹引导至限位组件和针刺组件之间，限位组件将蒜薹限制在夹苗带的限位槽内，针刺组件的针刺部插入限位槽内的蒜薹破坏蒜薹和蒜苗结构，便于后续抽薹机构将蒜薹从蒜苗中抽出，针刺能够避免切断叶片，以免影响蒜头生长，充分利用了蒜薹的苞叶结构，实现了夹苗和脱叶的作用，大大提高了收割蒜薹的效率，实现了自动收割。
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公开(公告)号：CN112580174A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011453471.X
申请日：2020-12-11
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 金宇坤 , 李增 , 韩一品 , 李娉婷 , 张迪 , 李晓鹏 , 尹良智 , 曹津铭 , 李广地 , 杨东升 , 王昊 , 吕浩轩 , 杨波 , 周博文 , 金硕巍 , 闫士杰 , 罗艳红 , 王迎春
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法优化神经网络的配电网线损率计算方法。为实现结构复杂、低压台区配电网的线损计算，本发明提出一种基于遗传算法优化神经网络的配电网线损率计算方法，该计算方法基于配电网实际运行数据首先构建误差反向传播(BP)神经网络模型以计算配电网理论线损率，然后利用遗传算法(GA)深度优化神经网络并建立GA‑BP模型。基于上述模型计算配电网的理论线损率并对模型计算性能进行比对分析后表明，应用遗传算法优化后的神经网络线损率计算模型较单一BP神经网络模型具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度。因此采用本发明公开的计算方法，可以实现提高配电网线损率计算模型精度的目的。
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公开(公告)号：CN105749696B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610264710.4
申请日：2016-04-25
Applicant: 东北大学
IPC: B01D53/04
CPC classification number: Y02C10/08
Abstract: 本发明一种基于低品位热能的二氧化碳变温吸脱附系统及方法，属于二氧化碳捕集技术领域；该系统包括空压机、烟气分析仪、二氧化碳收集罐、吸脱附装置、第一阀门组、第二阀门组、两个压力表、三个流量计和三个温度表；本发明采用可循环利用且经济可靠的沸石13X作为吸附剂，并且在利用低品位热能的同时，同步进行二氧化碳吸脱附过程，提高了换热效率，实现了余热利用与二氧化碳捕集双效节能的效果；本发明以烟气中的低品位热能作为能量来源，结合物理变温实现循环吸脱附，提高了效率，节约了系统运行时间，降低了约六成系统能耗，降低了火电厂的烟气造成的环境污染，并且三步吸附后二氧化碳的捕集浓度可以达到百分之九十。
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