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公开(公告)号：CN118192249B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410428471.6
申请日：2024-04-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于经验导向Q学习的锅炉汽轮机系统负荷控制方法，包括：将原始负荷控制问题转化为关于跟踪误差的增广误差系统调节问题；基于锅炉汽轮机运行历史数据构建经验池，提出离策略Q学习方法，根据批量采样信息更新状态‑动作值函数，设计评价神经网络近似Q函数，并结合最小二乘法迭代更新状态‑动作值Q函数；再利用的采样‑训练循环嵌套训练框架，进一步在线优化评价网络权值；设计Q学习自适应控制器，生成具有优化趋向的数据存入经验池，实现Q学习算法的导向学习，以自适应调整系统的负荷控制策略。本发明高效利用系统运行数据和经验导向的学习方式，解决了锅炉汽轮机系统负荷控制中的数据利用难和数据质量要求高等难题。
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公开(公告)号：CN113947725B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111244668.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积宽度迁移网络的高光谱图像分类方法，首先使用波段选择对原始高光谱图像进行预处理，去除波段冗余；然后通过在卷积神经网络中加入领域适应层同时对齐源域和目标域边缘概率分布和二阶统计量信息，并得到卷积领域适配网络以提取原始高光谱数据中深层领域不变性特征。接着提出加权条件最大均值差异，并将基于加权条件最大均值差异的正则项加入宽度网络，得到加权条件宽度学习网络以减少两域条件概率分布差异和类权重偏差，同时对特征进行宽度扩展。最后通过岭回归理论快速计算出输出权值。本方法可仅使用利用源域标记样本完成对目标域高光谱图像的无监督分类。
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公开(公告)号：CN117422932B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311542526.8
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N3/042
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于多模态强化图注意力网络的高光谱图像分类方法。首先，通过强化图构建子网络学习适合分类任务的两模态构图策略，将规则多模态数据转化为不规则的图结构以适应地物复杂的空间分布。然后，通过多模态边缘‑节点图注意力模块，提取空间近邻节点之间的边缘特征以建模节点特征聚合中的各节点重要性，从而捕获多模态数据的空间拓扑信息。最后，通过空间解耦多模态融合模块，将多模态特征解耦为共享部分和非共享部分，通过有针对地挖掘模态之间的共享信息和模态的特定信息提升模型对地物的区分能力。
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公开(公告)号：CN117994581A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410154382.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于焦点转移图网络的跨场景高光谱分类方法。首先，利用图采样和聚合通过聚合部分邻接节点来捕获空间光谱特征，确保上下文信息的获取。为了解决节点过度聚集带来的信息干扰，提出基于空间谱信息的邻居加权策略。其次，提出了一种基于类度量的伪标签修剪策略，以减少传输过程中伪标签噪声的不利影响。然后，提出了一种规范子域自适应模块，该模块在子域自适应过程中通过减小类内样本的特征距离并扩大类间样本的特征距离来实现有效的分布对齐。最后，利用焦点损失来帮助模型专注于难以分类的样本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115719560A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211509795.X
申请日：2022-11-29
IPC: G09B23/40
Abstract: 本发明公开了一种用于演示工作面复杂地质构造的模拟装置及工作方法，属于地质构造模拟领域。包括底座，底座上设有箱体，箱体包括提供水平挤压力装置以及倾斜向上挤压力装置；倾斜向上挤压力装置包括等腰梯形结构的箱体中部，箱体中部两侧设有与其等腰梯形结构匹配形成矩形结构的箱体侧部，箱体中部的等腰梯形结构斜边与箱体侧部之间通过第二滑轨活动连接，水平挤压力装置包括设置在箱体侧部两侧的箱体挡板，箱体挡板能够沿箱体侧部上设置的第一滑轨水平移动提供左右水平向的挤压力，本装置可对综采工作面复杂地质构造实现自动化模拟，演示工作面断裂和褶皱复杂地质构造，节省人力，方便操作。
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公开(公告)号：CN115578621A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211355233.4
申请日：2022-11-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的图像识别方法，可以实现可见光、红外等多源图像融合并应用于图像识别任务。针对单模态数据无法为图像识别任务提供足够充分的信息，提出一种基于多源数据融合的图像识别方法，通过融合多源数据，以便图像识别任务有效进行。首先通过尺度分解，将可见光和红外图像分解，得到强化轮廓信息的基础图像；接着，分别对可见光和红外的图像进行子图划分；然后，分别将两张图像对应的子图进行加权融合，由融合完成的子图得到基础融合图像；为获取原始细节信息，将基础融合图像与原始图像进行加权融合以突出图像的显著性特征，得到最终融合图像；最后，将融合后的图像输入图像识别网络进行图像识别任务。
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公开(公告)号：CN118212398B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410310009.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/143 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识补全平衡网络的多模态目标检测方法。首先，设计一种知识补全机制，通过类知识补全和空间知识补全缓解局部模态信息失衡，以实现对模态间信息干扰的抑制，提升模型对低光照、烟雾等复杂情景的适应能力；然后，设计一种动态平衡机制，在模型学习中动态监控和平衡模型对不同模态的关注程度缓解全局模态信息失衡现象，通过确保多模态特征学习的同步性，提升模型对多模态互补信息的利用能力。
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公开(公告)号：CN118017519A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410090156.7
申请日：2024-01-22
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无模型积分强化学习算法的离网逆变器电压控制方法，包括：建立d‑q坐标系下的LC型离网逆变器的数学模型，定义逆变器输出电压参考信号与d‑q轴电压电流信号为增广系统状态，将离网逆变器电压控制问题转化为增广系统的H∞跟踪问题；基于零和博弈思想，建立跟踪Hamilton‑Jacobi‑Isaacs(HJI)方程，提出无模型IRL算法求解HJI方程；给定初始控制增益、初始扰动增益，在探测噪声作用下收集增广系统状态数据，根据测量数据计算包含状态值、控制输入值和扰动值的Kronecker积，推导出迭代逆变器电压控制策略。本发明通过利用无模型IRL解决了离网逆变器电压控制中的模型参数未知、复杂负载投切造成强扰动问题。
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公开(公告)号：CN118015356A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410154380.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/58 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G01S17/86 , G01N21/25
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于高斯混合的变分动态融合网络的高光谱分类方法。首先，利用K近邻搜索构建两模态的多尺度空间图，并利用图卷积学习获得多尺度特征。提出基于高斯混合的空间拓扑约束，通过约束两模态的拓扑一致性，抑制光谱噪声干扰。然后，设计多尺度动态图聚合模块以捕获多尺度特征中可共享的类辨识信息，并通过挖掘适合当前样本的个性化融合模式提升模型对地物尺度变化的适应能力，实现对模态信息的充分挖掘。最后，推导了两模态联合分布的证据下界，构建了多模态VAE，通过优化证据下界建模多模态联合分布，学习模态间复杂的非线性关系，实现了多模态数据融合，提高了复杂场景下高光谱图像分类的精度。
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