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公开(公告)号：CN108804720B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201710282712.0
申请日：2017-04-26
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F30/20 , G06N3/02 , G06K9/00 , E21B47/008
Abstract: 本发明提供了一种基于改进无迹Kalman滤波与RBF神经网络的抽油机故障诊断方法。首先，利用RBF神经网络对决策参数进行建模，然后，利用改进无迹Kalman滤波算法实时更新神经网络模型隐层的权值、中心及宽度，得到神经网络最优参数，建立基于改进无迹Kalman滤波与RBF神经网络相结合的抽油机故障诊断方法。本发明的显著效果在于：提高了故障诊断的精确率，真正达到实时检测抽油机运行状况的目的。
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公开(公告)号：CN107831665B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201711115683.5
申请日：2017-11-13
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于UKF与ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法。利用BP神经网络对天然气吸收塔脱硫过程建模并以该模型为被控对象进行脱硫过程控制仿真实验，根据控制误差和性能指标函数不断更新优化权值，直到得到最优控制信号，实现脱硫过程的最优控制。天然气吸收塔脱硫过程复杂，表现不确定性、非线性、强耦合性、动态性等特点，难以建立精确的数学模型，控制难度较大。针对目前脱硫过程控制方法控制精度低，时滞大、不稳定等问题提出一种基于UKF和ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法，不仅保证了控制系统的稳定性和控制精度，还降低了响应时间，真正实现了吸收塔脱硫过程的实时精确控制。
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公开(公告)号：CN111967433A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010894661.9
申请日：2020-08-31
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明提供了一种基于自监督学习网络的动作识别办法，第一步使用OpenPose对视频流里的人体骨架信息进行提取，并将人体骨架信息制作成正负样本数据集，使用数据集训练动作分类模型ResNet-56，初步训练好的动作分类模型用于初步判断输入动作和进一步的自监督训练；在训练动作分类器的同时利用深度学习模型YOLOv4检测视频流中的物体信息，将检测到的物体信息打上正负标签传入动作分类模型ResNet-56中进行自监督学习训练，经过自监督后的动作分类模型有更高的检测精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN107420090B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710331204.7
申请日：2017-05-11
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换的油井动液面深度检测方法，通过对Welch多段平均功率谱做短时傅里叶变换，即对Welch多段平均功率谱依次取部分区间做傅里叶变换，从局部观察频率的分布情况。通过对Welch功率谱做短时傅里叶变换，根据三维傅里叶变换频谱图，可以突出频谱幅值较大的频段。只取幅值较大的频段再做傅里叶变换，有效提高了信噪比。根据频谱图读出最为准确的频率值nD，再根据即可计算出精确的共振频率间隔ΔfD，最后根据管柱声场模型就能计算出油井动液面深度。
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公开(公告)号：CN107065576B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710447640.0
申请日：2017-06-14
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法，包括：S1：将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型；S2：建立DMPC模型，包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块；S3：利用PSO算法中粒子在搜索空间内的强随机性，在不放松约束条件的前提下，在更大的范围内对经济优化函数进行求解；S4：根据PSO算法对经济优化函数求得的解获得反应再生系统的输出设定值，并与实际输出的偏差作为目标误差函数，最后利用PSO算法对该目标误差函数求解，获得操作变量的最佳变化量。本发明提供的基于PSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担，还能获取更优的操作变量参数，在保证经济效益的基础上，进一步对RRS进行优化控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104168451B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201410360321.2
申请日：2014-07-25
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种智能视频监控中的打斗检测方法，该方法采用动态能量特征来量化视频画面中发生打斗情况的可能性，动态能量特征包括动能、势能和混乱程度，这里动能需要运动速度和物体质量，势能需要物体质量和物体之间的距离，混乱程度需要物体总的运动方向和物体内部各点的运动方向，物体质量、运动速度和方向是不好获得的，本方案将物体质量简化为物体在视频画面中所占比例，物体的运动速度和方向则在之前背景差分提取前景的基础上，采取光流法获取物体内部每个点的运动方向和速度，最后结合相应的控制流程，有效实现了视频画面中的打斗检测，算法复杂度低，运算速度快，误判率低，稳定性好。
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公开(公告)号：CN106614273B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201610883620.3
申请日：2016-10-10
Applicant: 重庆科技学院
IPC: A01K67/02
Abstract: 本发明提供了一种基于物联网大数据分析的宠物喂养方法及系统，其中的方法包括：采集宠物的种类、性别、年龄、心跳频率、血压、体温、活动量、喂食类型、喂食量，当前图像、当前体重构成影响因素矩阵X，并上传至服务器；其中，喂食类型和喂食量构成决策变量；在服务器内利用Elman神经网络建立影响因素矩阵X与宠物健康指数之间的复杂非线性关系，获得宠物喂养模型；利用SPEA‑II算法对宠物喂养模型进行优化，获得决策变量的一组最优解；将决策变量的该组最优解作为宠物的推荐决策X*通过服务器下发至用户的终端设备进行显示；用户根据终端设备显示的推荐决策X*喂食宠物。利用本发明能够确定最优的宠物喂养方案，为宠物营造了更好的生活环境。
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公开(公告)号：CN105721086B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201610141612.1
申请日：2016-03-11
Applicant: 重庆科技学院
IPC: H04B17/391 , H04B17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于UKFNN的无线信道场景识别方法，包括以下步骤：采集连续路段的信道数据作为训练样本；确定分段数目并得到连续信道数据分段模型；利用AP算法对每一段数据进行区域划分；将训练样本进行标记，建立连续信道数据分区模型；将待测数据带入分段模型，判断出属于哪一路段；将待测数据带入分区模型，判断出属于哪一区域。有益效果：模型建立复杂性低和计算量少，提高模型的精度；采用AP算法进行聚类，无需指定聚类数目，使信道识别方法更加简单，构建模型更加容易，能准确的识别出采集自该连续路段测试数据属于哪一路段、哪一区域。
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公开(公告)号：CN107885083A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711117417.6
申请日：2017-11-13
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于UKF与ADHDP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法。利用BP神经网络对天然气吸收塔脱硫过程建模并以该模型为被控对象进行脱硫过程控制仿真实验，根据控制误差和性能指标函数不断更新优化权值，直到得到最有控制信号，实现脱硫过程的最优控制。天然气吸收塔脱硫过程复杂，表现不确定性、非线性、强耦合性、动态性等特点，难以建立精确的数学模型，控制难度较大。针对目前脱硫过程控制方法控制精度低，时滞大、不稳定等问题提出一种基于UKF和ADHDP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法，不仅保证了控制系统的稳定性和控制精度，还降低了响应时间，真正实现了天然气吸收塔脱硫过程的实时精确控制。
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公开(公告)号：CN107831666A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711116688.X
申请日：2017-11-13
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于RBF与ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法。利用BP神经网络对天然气吸收塔脱硫过程建模并以该模型为被控对象进行脱硫过程控制仿真实验，根据控制误差和性能指标函数不断更新优化权值，直到得到最优控制信号，实现脱硫过程的最优控制。天然气吸收塔脱硫过程复杂，表现不确定性、非线性、强耦合性、动态性等特点，难以建立精确的数学模型，控制难度较大。针对目前天然气吸收塔脱硫过程控制方法控制精度低，时滞大、不稳定等问题提出一种基于RBF和ADDHP的天然气吸收塔脱硫过程控制方法，不仅保证了控制系统的稳定性和控制精度，还降低了响应时间，真正实现了脱硫过程的实时精确控制。
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