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公开(公告)号：CN105245362B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201510581282.3
申请日：2015-09-14
IPC分类号： H04L12/24
摘要： 本发明公开了一种SDN环境中重要节点信息采集方法，用于选取网络中重要节点，从而进行网络服务的重点监测和重点部署。首先对转发平面与网络服务程序的相关信息收集，然后对转发节点的重要程度进行量化分析，进而对网络服务进行有重点的信息采集。其中，所选参数包括四部分：1)通信量；2)网络拓扑；3)转发节点活跃度；4)网络服务信息，其中网络服务信息指对于评价转发节点部署该服务的迫切程度有关的指标，可根据具体网络服务在其所提供的指标中进行选取。本发明对网络服务的信息采集工作进行优化，在减少网络服务信息采集节点数量的同时，获得较好的服务效果。
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公开(公告)号：CN105424249A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510764257.9
申请日：2015-11-11
申请人： 河南工业大学
发明人： 张德贤 , 张苗 , 郭小波 , 刘灿 , 张庆辉 , 张建华 , 司海芳 , 王高平 , 樊超 , 邓淼磊 , 李磊 , 王贵财 , 金广锋 , 费选 , 刘娇玲 , 程尚坤 , 梁慧丹 , 杨铁军 , 张元
IPC分类号： G01L5/00
CPC分类号： G01L5/00
摘要： 本发明涉及一种粮仓储粮状态的检测方法及其装置。在粮仓底面上分别布置一组内圈压力传感器和一组外圈压力传感器，将粮仓储粮状态分为三类：进粮、储粮、出粮；构建粮仓储粮状态检测的分类特征向量，将三类状态转换成两类状态，即进粮分类问题和出粮分类问题，利用支持向量机构建粮仓储粮状态检测模型；然后，将压力传感器采集的数据代入到所建立的粮仓储粮状态检测模型，依据储粮状态分类原则即可判断粮仓储粮状态。本发明可以在线远程同时检测多个粮仓的储粮情况，检测精确度高，鲁棒性强，操作简单，对传感器性能要求低，并且降低检测成本。
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公开(公告)号：CN105387913A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510782416.8
申请日：2015-11-11
申请人： 河南工业大学
发明人： 张德贤 , 张苗 , 郭小波 , 刘灿 , 张庆辉 , 张建华 , 司海芳 , 王高平 , 樊超 , 邓淼磊 , 李磊 , 王贵财 , 金广锋 , 费选 , 刘娇玲 , 程尚坤 , 梁慧丹 , 杨铁军 , 张元
IPC分类号： G01G17/04
摘要： 本发明涉及一种基于指数关系和支持向量回归的粮仓重量检测方法及装置，本发明通过在粮仓底面上布置两组压力传感器，一组为内圈压力传感器，一组为外圈压力传感器；建立粮仓重量检测模型检测各传感器输出值，依据所建立的检测模型，实现对粮仓重量的检测。本发明所建立的检测模型是基于底面、侧面压强均值分别与内圈压力传感器、外圈压力传感器输出均值之间的指数关系估计和支持向量回归检测模型，因此所建模型具有精度高，对传感器性能要求低、适应性和鲁棒性强、便于远程在线粮仓数量检测和粮仓状态监测等特点，本发明的检测方法适应于多种粮仓结构类型的储粮数量检测，具有巨大的应用价值，为保障国家粮食数量安全提供了新的技术手段。
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公开(公告)号：CN105352571A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510769517.1
申请日：2015-11-11
申请人： 河南工业大学
发明人： 张德贤 , 张苗 , 郭小波 , 刘灿 , 张庆辉 , 张建华 , 司海芳 , 王高平 , 樊超 , 邓淼磊 , 李磊 , 王贵财 , 金广锋 , 费选 , 刘娇玲 , 程尚坤 , 梁慧丹 , 杨铁军 , 张元
IPC分类号： G01G17/00
摘要： 本发明涉及一种基于指数关系估计的粮仓重量检测方法及装置，属于粮食重量检测技术领域。本发明通过在粮仓底面上布置两组压力传感器，一组为内圈压力传感器，一组为外圈压力传感器；建立粮仓重量检测模型检测各传感器输出值，依据所建立的检测模型，实现对粮仓重量的检测。本发明所建立的检测模型是基于底面、侧面压强均值分别与内圈压力传感器、外圈压力传感器输出均值之间的近似指数关系得到，因此所建模型具有精度高，对传感器性能要求低、适应性和鲁棒性强、便于远程在线粮仓数量检测和粮仓状态监测等特点，本发明的检测方法适应于多种粮仓结构类型的储粮数量检测，具有巨大的应用价值，为保障国家粮食数量安全提供了新的技术手段。
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公开(公告)号：CN104331591A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410399498.3
申请日：2014-08-14
申请人： 河南工业大学
发明人： 张德贤 , 张苗 , 张元 , 司海芳 , 杨铁军 , 肖乐 , 邓淼磊 , 张庆辉 , 王高平 , 樊超 , 李磊 , 杨卫东 , 傅洪亮 , 王洪群 , 王贵财 , 许伟涛 , 金广锋 , 王珂 , 刘灿 , 堵世良
摘要： 本发明涉及基于支持向量回归的粮仓储粮数量检测方法，在粮仓底面上布置两圈压力传感器，检测各传感器的输出值，依据检测模型计算粮仓储粮重量估计本发明针对国家对全国储粮在线数量检测的迫切需要和检测的具体要求，根据粮仓底面压强分布与压强测量值变化特点，基于支持向量回归的粮仓储粮数量检测方法，所提出方法检测精度高，适应多种粮仓结构类型的储粮数量检测。
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公开(公告)号：CN117808182A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311837826.9
申请日：2023-12-28
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06F111/10
摘要： 本发明属于车辆路径规划问题技术领域，具体涉及一种基于两阶段混合强化学习的求解车辆路径规划问题的方法。该方法利用训练后的策略网络求解构建的车辆路径规划问题的数学模型，得到该数学模型的解；其中策略网络的训练过程包括：采用模仿学习算法，利用第一阶段训练数据集训练策略网络，以完成第一阶段训练；采用带基线的REINFORCE算法，利用第二阶段训练数据集继续训练第一阶段训练后的策略网络，以完成第二阶段训练。本发明第一阶段训练可以加速策略网络的收敛速度，提高训练速度与效率，第二阶段训练生成更优的解决方案，有助于策略网络能够更好地适应各种不同的车辆路径环境，提高其在新情况下生成优质解决方案的能力。
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公开(公告)号：CN115080402A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210713128.7
申请日：2022-06-22
申请人： 河南工业大学
摘要： 本申请实施例提供一种基于鲸鱼优化算法的软件缺陷定位方法及处理装置，属于软件测试技术领域，该方法包括：获取缺陷覆盖矩阵，将获取的缺陷矩阵作为鲸鱼优化算法的输入，构造出鲸鱼位置的适应度函数，对每个搜索个体的适应度值进行排序，获取当前最佳候选解；根据概率参数判断规则，对鲸鱼位置进行更新，获取更新的每个搜索个体的适应度值，与当前最佳候选解进行比较，若优于当前最佳候选解则替换，达到最大迭代次数后，输出最优解；分析最优解获取实体怀疑序列，根据实体怀疑序列获取程序真实的缺陷位置，并生成程序缺陷报告；本申请实施例根据鲸鱼优化算法获取程序的缺陷信息，更精准的定位程序缺陷位置，减少开发人员跟踪定位程序缺陷时间。
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公开(公告)号：CN114579105A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210216035.3
申请日：2022-03-06
申请人： 河南工业大学
摘要： 本发明公布了一种基于AR技术的代码辅助学习方法。包括以下步骤：首先，利用设备软件对书本上的代码块进行扫描，并将代码传输至云端。然后，云端编译器对此代码进行编译运行，将运算结果等返回到设备端，结果将虚拟地显示在设备上并与代码相对应，以此来辅助用户理解代码的运行逻辑。最后，用户可以在设备端设置虚拟数据的显示方式，并且可以对屏幕进行抓取并保存在本地，方便复习使用。本发明基于AR技术，有效解决了在代码学习过程中，学习者不能直观的认识到变量和语句所代表的值，以至于无法清晰了解代码含义的问题，降低了学习者理解代码的难度，突破了以往只有在计算机上才能运行代码的限制，可以更快更准确地对代码进行分析。
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公开(公告)号：CN114067388A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111206563.2
申请日：2021-10-17
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/12 , G06F16/58 , G06F16/583
摘要： 为了解决人流密集区域暴恐风险因素多、安防能力不足问题，针对此问题设计并实现了一种基于深度学习的异常人员人脸识别系统。该系统主要包含3个子系统：一个是异常人员信息采集系统，主要实现实时高清的人脸图像信息的采集；一个是异常人员信息管理系统，主要实现异常人员人脸注册、异常人员人脸识别模型训练以及异常人员信息管理等功能模块；一个是异常人员人脸识别系统，实现对摄像头捕捉的人物或者视频出现人员人脸的识别，同时输出该人脸的相关信息。通过移动设备和网络服务实现智能化异常人员人脸识别，实现移动人员监察，维护，更新及删除服务，实现异常人员的智能监控，从而节省项目监控成本，提高整体服务质量的上升。
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公开(公告)号：CN113674148A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110803247.7
申请日：2021-07-15
申请人： 河南工业大学
摘要： 针对传统的人脸超分辨率图片重建技术中人脸特征信息提取及恢复中存在特征丢失的问题，本文提出了一种基于坐标注意力机制（coordinate attention，CA）的IP‑FSRGAN‑CA人脸图像超分辨率重建算法，以帮助生成器学习到更多的人脸特征信息并合成更真实的超分辨率人脸图片。在放大倍数为4时，采用LFW数据集测试模型性能，实验结果显示该方法与IP‑FSRGAN相比，峰值信噪比（PSNR）提升0.14%，结构相似性（SSIM）提升0.59%，Y通道上的PSNR提升2.43%，SSIM提升0.38%，在PSNR、SSIM的度量下，在定量上优于现有的SRGAN、ESRGAN、IP‑FSRGAN等人脸重建方法。实验证明，本文提出的基于坐标注意力机制的IP‑FSRGAN‑CA人脸图像超分辨率重建算法在人脸超分辨图片重建上具有有效性。
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