公开(公告)号：CN113361708A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110629940.7

申请日：2021-06-07

Applicant: 中国矿业大学 ,  南京航空航天大学

Inventor： 褚菲 ,  王光辉 ,  陆宁云 ,  何大阔 ,  陈俊龙 ,  王雪松

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F17/16 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明公开了一种宽度学习系统量化方法，属于神经网络量化方法技术领域。本发明包括以下步骤：首先获得输入输出数据，其次提供量化权重的选择标准，然后结合搜索方法获得随机权重被量化后的最佳模型，最后对输出权重量化，最终获得一个轻量化的宽度学习系统模型。本发明使用了动态的权重量化方式，通过在训练过程中设置权重量化时可选择的最大比特，从而动态选择出和浮点权重最优匹配的整型权重；最后，交替进行输出权重的分组量化和浮点权重再训练直到全部权重量化同时模型收敛为止。本发明在保持甚至提升模型性能的同时可以得到一个轻量级宽度学习系统，使其更易部署在移动端等边缘应用上。

公开(公告)号：CN110426956B

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN201910695060.2

申请日：2019-07-30

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  程相 ,  汪一峰 ,  贾润达 ,  张淑宁

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种基于过程迁移模型的新间歇过程最优补偿控制策略，获取A、B两个相似过程数据，并建立过程迁移模型；构建基于过程迁移模型的优化问题，求取初始最优解；设置查询点、计算查询数据与历史数据的相似性；获取相似过程中所选数据的输入、输出偏差数据得到最优补偿值；计算预测性能指标偏差；更新新批次过程的建模数据集；计算第K批次最新预测误差及其第一、第二个置信区间；根据预测误差确定是否进行数据剔除、过程迁移；更新信赖域半径。过程迁移模型能有效解决新间歇过程因数据不足而难以建模的问题；该最优补偿控制策略能对求解新间歇过程优化问题的次优解进行补偿，并通过在线数据实时更新模型来补偿模型对象的不匹配。

公开(公告)号：CN111568410A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010421122.3

申请日：2020-05-18

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  李佳 ,  魏宇伦 ,  韦昊然 ,  杨思怡 ,  李明

IPC: A61B5/0452 ,  A61B5/00 ,  A61B5/0456

Abstract: 一种基于12导联和卷积神经网络的心电数据分类方法，从PTB诊断心电数据库中获取12导联心电数据信号；利用小波变换去噪算法对步骤一中获取到的信号进行降噪处理；采用小波模极大值结合可变阈值法对步骤二中降噪处理的信号进行处理；利用步骤三中获得的R波峰位置信息，分解12导联心电图的周期，然后再提取每个周期的P-QRS-T特征段；选取出合适的心电信号并根据设定采样点对心电信号进行数据采样；构造一维卷积神经网络，设定一维卷积神经网络输入层、隐含层和输出层的节点数，并对一维卷积神经网络进行训练，搭建12导联心电图分类模型。该方法可以快速地识别出患有心血管疾病的病人的心电信号。

公开(公告)号：CN110794782A

公开(公告)日：2020-02-14

申请号：CN201911088664.7

申请日：2019-11-08

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  彭闯 ,  王嘉琛 ,  王琦 ,  尚超 ,  陆宁云 ,  赵峻 ,  张淑宁 ,  贾润达 ,  熊刚

IPC: G05B19/418

Abstract: 一种基于JY-MKPLS的间歇工业过程在线质量预测方法，通过a过程、b过程的三维输入数据得到二维输入矩阵Xa、Xb，二维输出矩阵Ya、Yb；进行标准化处理；从低维原始空间投影到高维特征空间F，并在高维特征空间中计算核矩阵Ka、Kb；标准化核矩阵Ka、Kb；运行JY-MKPLS算法；计算Kai、Kbi的负载矩阵；重复上述步骤直至提取出A个主元；计算输入数据矩阵K的得分矩阵T、负载矩阵P、输出数据矩阵Y的得分矩阵U、负载矩阵Q；进行批次过程质量预测；在线获得最新的输出数据ynew，并计算该批次的预测误差βn；模型预测误差的检验；用新产生的a过程数据对其进行替换；进行模型更新。该方法能快速建立精度较高的新过程预测模型，可提高建模的效率和预测精度，有效控制企业的操作成本。

公开(公告)号：CN106843172B

公开(公告)日：2019-04-09

申请号：CN201611243467.4

申请日：2016-12-29

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  沈建 ,  程相 ,  马小平

IPC: G05B19/418

Abstract: 一种基于JY‑KPLS的复杂工业过程在线质量预测方法，利用联合Y变量的核偏最小二乘技术建立运行状态的离线质量预测模型、批次工业过程的在线质量预测，具体是先利用联合Y的核偏最小二乘法技术离线建立预测模型，在线获取决策点所有数据，采用均值填充方式对数据进行补充完整，利用预测模型对产品的质量进行预测。本发明能够有效克服新的生产过程数据少而无法建立预测模型的问题，能够加快建模速度，可以提高模型预测精度，实现模型自适应，可根据实时获得预测结果，现场操作人员就能及时调整生产策略，实现生产过程的实时优化，提高工厂的综合经济效益。

公开(公告)号：CN105278520A

公开(公告)日：2016-01-27

申请号：CN201510369102.5

申请日：2015-06-29

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  代伟 ,  马小平 ,  吴奇 ,  叶俊锋

IPC: G05B23/02

CPC classification number: G05B23/0254

Abstract: 本发明公开一种基于T-KPRM的复杂工业过程运行状态评价方法及其应用，方法结合了PRM和T-KPLS二者的优点，进一步分解KPLS的高维主元子空间和残差子空间：将与输出有关的部分与输出无关的部分分离开来，将有较大残差的部分和最终噪声的部分分离开来；能准确提取出与输出相关的变量信息，便于掌握现场工业过程运行状态。方法的应用是建立运行状态的离线评价模型，引入滑动窗口技术，利用在线数据窗与相应评价等级之间的相似度进行复杂工业过程运行状态的在线评价。利用滑动数据窗与最优评价等级之间欧式距离，计算相应变量的贡献率，对运行状态非最佳因素进行识别，便于现场操作人员及时调整和改进生产策略，提高了生产效率。

公开(公告)号：CN119937489A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510099552.0

申请日：2025-01-22

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  马浩军 ,  游仕林 ,  张瑞聪 ,  李明 ,  郝莉莉

IPC: G05B19/418

Abstract: 一种基于VAGCN的复杂工业过程运行状态评价方法，收集过程数据并进行标准化处理；利用滑动窗口对数据进行数据划分，得到时间序列；通过变量交互图结构将时间序列数据转换为跨时间空间变量交互图结构数据，之后使用移动窗口，去捕获每个时间窗口内的变量交互特征以及局部时空依赖性；使用时间池化，提取变量交互的高级特征再输入运行状态评价模型，得到在线数据属于不同运行状态评价等级的后验概率，最终的评价结果为当前时刻最大后验概率对应的状态等级；将非优状态下的变量交互图结构与优状态下的最优性图结构进行相似度分析，以评估非优状态下的变量动态偏移程度。该方法能捕捉到不同时间点变量间的交互作用，有助于实现更精准的过程运行状态评价。

公开(公告)号：CN114548267B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202210159277.3

申请日：2022-02-21

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  鲍文超 ,  许晨峰 ,  毛腾 ,  张海军 ,  陆宁云 ,  何大阔

IPC: G06F18/2415 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于增量学习的重介质选煤过程安全控制贝叶斯网络模型在线更新方法，属于工业安全运行智能控制技术领域。本发明主要步骤如下：首先，将异常工况的现象变量作为证据信息输入到安全控制贝叶斯网络模型中进行推理。其次，依据最大后验概率原则制定相应的安全控制决策，并依据领域专家知识判断安全控制决策是否合理。若合理，则实施该控制决策。若不合理，则继续判断是否发生新的异常工况，并按照判断条件分别进行结构更新学习和参数更新学习。最后，利用更新完成的安全控制贝叶斯网络模型重新获取安全控制决策。本发明提出的重介质选煤过程安全控制模型更新方法，能够提高模型适应选煤环境变化的能力，为操作人员提供安全、可靠的控制决策。

公开(公告)号：CN119200538A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411333691.7

申请日：2024-09-24

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  吴振明 ,  李翔 ,  王建文 ,  张恩泽 ,  贾润达 ,  何大阔

IPC: G05B19/418 ,  G06N3/092 ,  G06N3/096

Abstract: 一种面向非线性间歇过程下的深度强化学习优化补偿方法，将三维输入数据矩阵展开成二维矩阵；进行标准化处理；构建JY‑KPLS模型；构造JY‑KPLS模型优化问题；求解优化问题；计算历史与查询数据的相似性；根据相似性大小，从旧、新过程数据集中分别筛选出m条旧数据、n条新数据，并与当前查询数据进行作差；以偏差样本作为数据集，建立JITL‑JYKPLS局部模型，解决失配问题；对补偿后模型与优化系统进行交互、试错训练；若当前批次内训练总奖励值超过前一批次内训练总奖励值，则将当前训练好的优化系统用于批次间优化；否则，采用前一批次优化系统用于批次间优化；输出最终产品质量。该方法可显著提升最终产品的质量。

公开(公告)号：CN119168375A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411261524.6

申请日：2024-09-10

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 褚菲 ,  王志伟 ,  王建文 ,  沈先雄 ,  赵建宇

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06N7/01 ,  G06N5/022 ,  G06N5/04

Abstract: 一种计及人为差错的调度自动化主站系统风险状态评估方法，步骤一：根据调度自动化主站系统运行情况，识别主要风险事件；步骤二：构建计及人为差错的风险表征参数体系，结合贝叶斯网络构建风险评估模型；步骤三：确定节点变量状态；步骤四：确定贝叶斯网络参数；步骤五：根据贝叶斯推理计算出风险事件的风险评估结果；步骤六：验证模型性能，确保建模正确度；步骤七：对风险事件重要性进行排序；步骤八：基于权重分配和矩阵分析的证据推理技术，融合多个风险事件风险评估结果。该方法能准确地反映出调度自动化主站系统的风险评估结果，可有效避免调度自动化主站系统在运行中产生的各类故障，能为科学合理的调度过程提供有效的解决方案。