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公开(公告)号：CN115933410B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310024334.1
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习的双时间尺度燃煤发电系统最优跟踪控制方法，包括：将燃煤发电系统建模为双时间尺度系统；将燃煤发电最优跟踪控制问题转化为降阶增广误差系统的调节问题；引入连续单调有界奇函数，将不对称输入约束在控制范围的中值附近进行对称转换；设计不加额外惩罚项的性能指标函数，将约束控制问题转变为无约束控制问题；根据从原始燃煤发电系统采样获取的信息更新状态‑动作值函数，提出Q学习算法，利用单个评价神经网络近似Q函数，通过最小二乘法更新神经网络权值，运用策略梯度下降法设计自适应降阶控制器。本发明通过利用奇异摄动理论和系统运行数据解决了燃煤发电系统优化控制中的难以精确建模、非对称输入约束等难题。
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公开(公告)号：CN115578621B
公开(公告)日：2023-06-20
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115933410A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310024334.1
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习的双时间尺度燃煤发电系统最优跟踪控制方法，包括：将燃煤发电系统建模为双时间尺度系统；将燃煤发电最优跟踪控制问题转化为降阶增广误差系统的调节问题；引入连续单调有界奇函数，将不对称输入约束在控制范围的中值附近进行对称转换；设计不加额外惩罚项的性能指标函数，将约束控制问题转变为无约束控制问题；根据从原始燃煤发电系统采样获取的信息更新状态‑动作值函数，提出Q学习算法，利用单个评价神经网络近似Q函数，通过最小二乘法更新神经网络权值，运用策略梯度下降法设计自适应降阶控制器。本发明通过利用奇异摄动理论和系统运行数据解决了燃煤发电系统优化控制中的难以精确建模、非对称输入约束等难题。
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公开(公告)号：CN115375951B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211141445.2
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于图元迁移网络的小样本高光谱图像分类方法，将同为归纳学习的图聚合和采样策略(GraphSAGE)和元学习策略融入统一框架以提取两域的元知识，从大量的小样本元任务中归纳出具有泛化性的图聚合函数。基于距离约束的空间注意力被提出以引导特征传播，缓解节点聚合时异类节点信息干扰的问题。同时基于邻域感受野的光谱注意力机制被提出对波段重要性进行建模，使网络更关注与具有辨识性特征的波段。另外，提出了基于空间信息的数据增强策略，通过空间信息重置扩充目标域样本。进一步，为缓解场景下的领域偏移问题，使用条件域对抗策略进行领域迁移，以实现该场景下元知识的有效迁移。
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公开(公告)号：CN115375951A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211141445.2
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于图元迁移网络的小样本高光谱图像分类方法，将同为归纳学习的图聚合和采样策略(GraphSAGE)和元学习策略融入统一框架以提取两域的元知识，从大量的小样本元任务中归纳出具有泛化性的图聚合函数。基于距离约束的空间注意力被提出以引导特征传播，缓解节点聚合时异类节点信息干扰的问题。同时基于邻域感受野的光谱注意力机制被提出对波段重要性进行建模，使网络更关注与具有辨识性特征的波段。另外，提出了基于空间信息的数据增强策略，通过空间信息重置扩充目标域样本。进一步，为缓解场景下的领域偏移问题，使用条件域对抗策略进行领域迁移，以实现该场景下元知识的有效迁移。
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公开(公告)号：CN113947725A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111244668.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 中国矿业大学
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：CN110011583A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910294537.6
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异摄动理论的永磁同步电机滑模控制系统及建模方法，本发明基于奇异摄动理论对电机数学模型进行分解，并在不同的时间尺度内分别针对慢变和快变时间子系统进行控制器的设计，从而构成复合控制器。并将欧几里德范数考虑到滑模控制器的设计中取代符号函数项以削弱抖振现象，从而构成基于奇异摄动理论的永磁同步电机滑模控制系统。最后，应用李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环系统的稳定性。本发明控制系统具有很强的鲁棒性，能实现对给定角速度信号的准确跟踪。
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