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公开(公告)号：CN116342166A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310351390.6
申请日：2023-03-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多区域共享的能量博弈调控方法和设备。所述方法包括以下步骤：构建能量共享主体模型，包括产消者的用电综合效益模型和能量运营商的收益模型；能量运营商以收益最大为目标函数，得到调度结果；产消者根据能量运营商提供的区域内部电价，追求更大的收益效果；能量运营商根据共享储能系统调度结果，追求更小的运营成本；若产消者与能量运营商的博弈决策结果均不发生变化，则将该交易结果作为最终的能量交易调控方案，否则返回继续重复迭代。本发明为新能源与共享储能蓬勃发展背景下的电力系统运行管理提供技术方案，增强区域间能量共享，促进可再生能源消纳。
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公开(公告)号：CN107229053B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201710474693.1
申请日：2017-06-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01S15/58
Abstract: 本发明公开了一种定位系统辅助的河海水体三维速度检测方法及装置，能够精确地测量出某一小范围内的水流速度，并不受水下水流速度不均匀和环境的影响；然后结合定位系统获得的地理信息，以及所测量出的三维流速信息，利用信息融合和三维显示等技术来建立一个基于具体地理位置信息的水体三维速度可视化系统，它不仅可以呈现出河海各处的经度，纬度，海拔高度等地理位置信息，还能呈现出河海水域中的三维水流速度信息，从而更加高效、准确地获取河海三维水体流速的基础水文数据，实现了对水体三维速度的精确测量以及可视化。
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公开(公告)号：CN115186697A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210615595.6
申请日：2022-06-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水下波达方向估计预处理方法，该方法通过改变BERT深度学习模型的训练目标及其结构，基于四个训练目标有监督地训练该模型，得到改进BERT模型，并将一维均匀线阵的阵列信号接收数据输入到改进BERT模型，得到阵列信号去噪接收数据以及声速的估计值。本发明通过改进BERT深度学习模型，以改进BERT作为去噪自编码器对阵列信号接收数据进行预处理，提高输出信号的信噪比，同时估计出声速，将预处理后得到的去噪接收数据以及估计声速作为现有DOA估计方法的输入，可降低噪声与声速对DOA估计的影响，提高现有DOA估计方法在水下声速不确定以及低信噪比环境下的估计性能。
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公开(公告)号：CN113241083B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110463638.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L21/02 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标异质网络的集成语音增强系统，该系统包括特征提取模块、特征降维模块、m个异质网络、n个门控单元，使用m个异质网络作为集成语音增强系统的子模型，每个异质网络从第个个网络层开始引出多目标分支，并以对称的方式连接异质网络的首尾层，可以有效缓解多目标学习的参数优化冲突问题，可以避免原始输入在深层的网络传播中丢失信息，可以提高集成语音增强系统的基模型多样性，进而提高增强语音的质量和可懂度。特征降维模块通过计算原始输入语音帧之间的关联信息，并将其和当前输入帧拼接，作为n个门控单元的输入，大大降低了n个门控单元的输入维度，而且不丢失原始输入中的帧之间的关联信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110517701B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910677433.3
申请日：2019-07-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L21/02 , G10L21/0216 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种麦克风阵列语音增强方法及实现装置，通过支路三来抑制说话人和干扰源方向的信号，得到空间非相干噪声频谱矢量；使用深度神经网络来完成从带噪语音和噪声到干净语音的映射，可以有效地利用语音信号的非线性特性和时间相关性，使估计结果更精确和接近人类听觉特性；该深度神经网络采用带噪语音和噪声作为输入，与传统仅采用带噪语音作为输入的深度神经网络语音增强技术相比具有更好的增强效果。本发明将基于麦克风阵列和深度神经网络的语音增强技术相结合，性能优于传统的麦克风阵列语音增强方法和单麦克风深度神经网络语音增强方法；可以广泛用于视频会议、车载通信、会场、多媒体教室等各种具有嘈杂背景的语音通信应用中。
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公开(公告)号：CN113241083A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110463638.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L21/02 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标异质网络的集成语音增强系统，该系统包括特征提取模块、特征降维模块、m个异质网络、n个门控单元，使用m个异质网络作为集成语音增强系统的子模型，每个异质网络从第个个网络层开始引出多目标分支，并以对称的方式连接异质网络的首尾层，可以有效缓解多目标学习的参数优化冲突问题，可以避免原始输入在深层的网络传播中丢失信息，可以提高集成语音增强系统的基模型多样性，进而提高增强语音的质量和可懂度。特征降维模块通过计算原始输入语音帧之间的关联信息，并将其和当前输入帧拼接，作为n个门控单元的输入，大大降低了n个门控单元的输入维度，而且不丢失原始输入中的帧之间的关联信息。
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公开(公告)号：CN113076750A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110463683.4
申请日：2021-04-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于新词发现的跨领域中文分词系统及方法，该系统包括：新词发现模块，使用结合统计信息和语义信息的增强互信息来实现新词发现算法，用于从无标注的语料中挖掘新词词表；自动标注模块，使用新词词表结合逆向最大匹配算法实现对无标注语料的初始切分，得到切分不完全的语料，使用分词模型对切分不完全的语料进行完全切分，得到自动标注的语料；跨领域分词模块，使用对抗式方法实现跨领域中文分词算法，并使用有标注的源领域语料和自动标注的语料进行对抗式训练。本发明使用增强互信息优化了新词发现算法，提升了新词发现的准确率和词表的领域性；在跨领域分词算法中提升了对无标注语料的利用率，优化了分词的召回率和准确率。
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公开(公告)号：CN109379780B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201811233765.4
申请日：2018-10-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络和智能计算领域，涉及一种基于自适应差分进化算法的无线传感器网络定位方法，该方法在基本差分进化算法的基础上，将邻域信息和历史搜索信息融入编码之中，并引入一个自适应控制机制，基于自适应差分进化算法，结合自适应协方差矩阵进化策略，是一种高效的无线传感器网络定位方法。本发明提出自适应机制来控制全局搜索和局部搜索，通过融合差分进化算法较强的全局搜索能力以及自适应协方差矩阵进化策略优秀的局部搜索能力，使得无线传感器网络定位精度更高、鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN112380016A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011373011.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的云计算资源负载均衡调度方法及应用，该方法步骤包括：在初始种群中引入由Min‑min和Max‑min算法生成的个体，其余个体随机生成，组成完整的初始群体；构建两种不同的适应值函数，分别为最优跨度函数和负载均衡函数；根据个体的适应值，通过轮盘赌选择进入下一代的个体；染色体的交叉和变异；使用两种不同的适应值函数评估新种群所有个体的适应值，循环迭代运行后最终输出时间跨度最小而负载最均衡的调度方案。本发明通过对负载均衡值和时间跨度的不同结合方式建立新的适应值函数进行种群评估和筛选，均能实现两个目标的同时优化，可高效地寻找到执行时间短、负载均衡效果好的调度方案。
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