复叠式制冷系统的制冷剂选择与过程优化集成设计方法

    公开(公告)号:CN116798542B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311050224.9

    申请日:2023-08-21

    申请人: 浙江大学

    发明人: 徐友权 安贞 陈曦

    摘要: 本发明公开了一种复叠式制冷系统的制冷剂选择与过程优化集成设计方法,本发明从一个备选化合物库中为各级制冷循环选择最优制冷剂,同时,结合复叠式制冷系统的机理模型,依据待设计复叠式制冷系统的级数构建制冷剂选择和过程优化集成模型,再对备选制冷剂库进行搜索,通过以最优化目标函数对所述制冷剂选择和过程优化集成模型进行优化,获得待设计复叠式制冷系统的最佳制冷剂组合及过程操作条件。本发明还提出了一种基于模型分解的优化求解方法,能够在较短的时间内稳定地得到最优的制冷剂组合。基于获得的最佳制冷剂组合及过程操作条件,可以使复叠式制冷系统在最优条件下运行,有利于提升制冷系统在实际应用场景中的性

    一种带有防护罩的湖羊胚胎体外培养箱

    公开(公告)号:CN114276926B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202111489728.1

    申请日:2021-12-08

    IPC分类号: C12M3/00

    摘要: 本发明提供一种带有防护罩的湖羊胚胎体外培养箱,包括箱体、设于所述箱体上的环境发生装置、设于所述箱体上的多个抽屉以及设于所述抽屉上的保护罩;所述保护罩通过抬升装置设置在所述抽屉上,所述抬升装置包括设于所述抽屉上的凸台、设于所述凸台、设于所述凸台上的纵向槽、与所述纵向槽连通的横向槽、设于所述纵向槽上的顶杆、设于所述横向槽上的第一推杆以及设于所述箱体内壁上的第二推杆;本发明能够在将抽屉从箱体内抽出之后,自动关闭保护罩,防止外界空气对抽屉内的胚胎进行影响,而在抽屉插入至箱体一段时间内之后,再开启保护罩,能够让箱体内的环境发生装置拥有足够的时间,将混入箱体内的外界空气稀释完全。

    一种用于联产空分装置变负荷调度的方法

    公开(公告)号:CN105629937B

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201610093441.X

    申请日:2016-02-19

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G05B19/418

    CPC分类号: Y02P90/02

    摘要: 本发明公开了一种用于联产空分装置变负荷调度的方法。该方法以利润最大化为目标,建立优化调度模型。将各生产装置划分成多种操作模态,分析各装置的调度可行域,采用最小化凸包的方法分别进行建模。在模型中考虑装置的切换操作、流程平衡、边界条件,最终建立混合整数线性规划(MILP)模型。与传统的调度建模方法相比,该方法模型简洁,易于实施,易于求解。

    一种基于云平台的跨本体属性链推理方法

    公开(公告)号:CN107273418A

    公开(公告)日:2017-10-20

    申请号:CN201710331029.1

    申请日:2017-05-11

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06F17/30 G06N5/04

    CPC分类号: G06F17/30737 G06N5/04

    摘要: 本发明公开一种基于云平台的跨本体属性链推理方法,包括:(1)利用语义链接方法得到统一格式的知识图谱H;(2)利用知识图谱获得属性链推理网络C;(3)将对象与属性替换为相应的id,形成知识图谱H′、属性链推理网络C′;(4)运用MapReduce框架,按照C′对知识图谱H′进行属性链的并行推理,并修改更新C′;(5)将推理结果保存至hdfs中,并将其添加至知识图谱H′中;(6)循环步骤(4)与(5),直到不产生新的推理事实为止(7)合并hdfs上多次迭代生成的推理结果。该方法能够支持跨本体的海量知识的并行推理,具有很强的扩展性,对于大规模语义数据推理的应用具有很好的实用价值。

    一种基于极限学习机的最优化连锁店选址方法

    公开(公告)号:CN107153888A

    公开(公告)日:2017-09-12

    申请号:CN201710283247.2

    申请日:2017-04-26

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q30/02

    CPC分类号: G06Q10/04 G06Q30/0205

    摘要: 本发明公开了一种基于极限学习机的最优化连锁店选址方法,包括:首先根据城市路网划分区域,然后利用每个区域内的社交媒体和传感器数据构造特征,并利用极限自动编码机进行特征融合。最后根据城市之间数据分布的差异因素,灵活采用栈极限学习机和自适应领域极限学习机,训练最优化连锁店选址方法。本发明利用极限自动编码机对不同视图数据进行融合,可有效扩展其他来源的数据,同时本发明基于自适应领域极限学习机技术,对拥有较小样本的小城市也能取得较好的效果。

    一种基于知识图谱的城市物联网数据分析框架

    公开(公告)号:CN107038257A

    公开(公告)日:2017-08-11

    申请号:CN201710326193.3

    申请日:2017-05-10

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06F17/30

    CPC分类号: G06F16/367

    摘要: 本发明公开了一种基于知识图谱的城市物联网数据分析框架,包括:背景知识库,存储每个区域的静态数据;物理实体层,采集每个区域的社交媒体传感器数据和物理传感器数据,形成数据流;抽象实体层,为数据流添加语义标注;虚拟实体层,根据用户需求构造虚拟实体;数据流层,根据应用需求将相应数据流发送至融合层;融合层,根据虚拟实体融合社交媒体数据与传感器数据、背景数据,并将其结构化组织成城市知识图谱;应用层,将城市知识图谱通过接口输送至外部;或通过自身整合的机器学习框架,实现对城市知识图谱的分析。本发明是一个通用的应用框架,可以在各种智慧城市应用中使用而不需要修改底层,可有效扩展其他来源的数据。

    一种基于迁移学习的商铺最优化选址方法

    公开(公告)号:CN106952105A

    公开(公告)日:2017-07-14

    申请号:CN201710283877.X

    申请日:2017-04-26

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06Q30/00 G06Q10/04 G06N99/00

    摘要: 本发明公开了一种基于迁移学习的商铺最优化选址方法,根据城市路网划分区域;然后利用每个区域内的社交媒体和传感器数据构造特征,利用城市规划等数据构造规则特征,考虑距离等因素乘以相应的权重,并利用多视图学习进行特征融合。利用迁移学习将数据量丰富的大城市选址知识转移到相对较小的城市,训练小城市的最优化商铺选址模型。最后将规则特征和训练好的模型进行融合得到最终的最优选址模型。本发明多视图学习对不同视图数据进行融合,可有效扩展其他来源的数据,同时本发明基于迁移学习技术,对拥有较小样本的小城市也能取得较好的效果。

    一种具有提醒功能的智能隐形眼镜盒

    公开(公告)号:CN105815918A

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201610136654.6

    申请日:2016-03-10

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种具有提醒功能的智能隐形眼镜盒,包括盒体、盒盖以及隐形眼镜内盒,还包括:定位传感单元,安装在盒体中用于检测所述镜片内盒是否在安装在盒体内;清洗计时单元,记录所述镜片内盒持续安装在盒体内的时间;清洗提示单元;控制模块,用于在清洗计时单元的记录时间超过阈值时控制清洗提示单元工作;本发明解决了隐形眼镜使用者容易忘记清洗隐形眼镜问题,并让提醒使用者的方式更加人性化和富含趣味性,整个设计成本低,集成度高,功能多,安全性好,有很好的提醒使用者清洗隐形眼镜的效果,克服了原隐形眼镜盒的缺陷。