-
公开(公告)号:CN109255503B
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN201811330804.2
申请日:2018-11-09
申请人: 浙江大学
摘要: 本发明公开了一种基于人工萤火虫群优化算法的能源路由器更换时间优化配置方法,本发明在可以自由预先设置设备最大更换时间间隔情况下,选取每台能源路由器向负荷供能的占比,以及能源路由器实际使用时长为决策变量,采用启发式的人工萤火虫群优化算法,该算法模仿自然界群体生活的生物的社会行为构造的随机搜索方法,将决策变量比喻为在解空间中移动的萤火虫,其亮度与自身所在位置的目标值有关,每个萤火虫向决策域中亮度更高的萤火虫移动,即向更优的位置移动,可在较小区域内得到该区域最优解,即满足设备更换时间间隔要求的能量传输总损耗最低值。本发明对于能源路由器的传输效率以及更换时间统一管理的研究推广具有重要科学意义和应用价值。
-
公开(公告)号:CN109472493B
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN201811331401.X
申请日:2018-11-09
申请人: 浙江大学
摘要: 本发明公开了一种基于遗传算法的能量转换装置寿命统一管理方法,本发明综合考虑不同能量转换装置的寿命管理以及能量传输的线损问题,在可以自由预先设置设备最大更换时间间隔情况下,选取每台能量转换装置向负荷供能的占比,以及能量转换装置实际使用时长为决策变量,采用启发式的遗传算法,以一种群体中的所有个体为对象,利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索,通过选择、交叉、变异自适应地调整搜索方向,得出群体最优解,即本发明中满足设备更换时间间隔要求的能量传输总损耗最低值,此时有最大的能量传输效率。本发明对于能量转换装置的传输效率以及寿命统一管理的研究推广具有重要科学意义和应用价值。
-
公开(公告)号:CN112861646A
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202110061575.4
申请日:2021-01-18
申请人: 浙江大学
摘要: 本发明公开了一种复杂环境小目标识别场景下的卸油工安全帽级联检测方法,基于YOLOv3算法搭建级联检测模块,采用DIoU损失函数和迁移学习方法进行训练,级联检测模块包括工人检测子模块,安全帽检测子模块和后处理子模块。工人检测子模块在监控图像中检测工人,输出全局坐标,并截取为工人子图像;安全帽检测子模块在工人子图像中检测安全帽佩戴情况,输出佩戴类别与局部坐标;后处理子模块结合全局坐标,局部坐标和佩戴类别,经过坐标转换及NMS输出监控图像中的检测结果。本发明能够有效解决复杂环境小目标识别场景下的安全帽检测问题,适应于实际工业部署时训练样本较少的场景,可以达到理想的检测精度,检测模型对于监控区域的适应性和鲁棒性强。
-
-