-
公开(公告)号：CN109034376B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201810790066.3
申请日：2018-07-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM的无人机飞行状态预测方法及系统。本发明方法，包括：步骤1：构建动作标签字典；步骤2：采集无人机飞行状态信息以及动作数据；步骤3：针对采集的每一种无人机飞行状态信息进行预处理；步骤4：形成数据矩阵形式的数据集；步骤5：将数据集中的数据组随机划分70％作为训练集，30％作为验证集；训练得到引入方差的长短期记忆网络LSTM改进模型；步骤6：利用验证集，对模型超参数进行调优得到最终模型；步骤7：采集需要预测的当前时刻无人机的无人机飞行状态信息，依次进行预处理和滤波处理后输入最终模型得到无人机飞行动作预测结果。本发明的技术方案解决了现有的控制模型无法根据采集到的飞行状态数据预测飞行动作的问题。
-
公开(公告)号：CN105425172B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510968650.X
申请日：2015-12-21
Applicant: 东北大学
IPC: G01R31/40
Abstract: 基于多频段歪度分析的微网逆变器自适应故障诊断方法，属于微电网故障诊断领域。本发明立足信号特征在故障前后不同频段内的变化，基于离散小波多分辨率分析方法提取不同频段、多层次的三相电流分解系数，并通过重构获得故障检测信号不同频段、多层次的分解信号，并通过能量分析方法确定最优分解层数。然后分别对不同频段的多层次分解信号进行歪度分析，得到各分解信号的歪度特征值来表示各分解信号因故障而发生的扭曲程度。最后以三相电流信号不同频段各分解信号的歪度特征值为输入，以微网逆变器故障诊断结果为输出，建立神经网络结构，能很好地进行微电网逆变器开关故障的诊断与定位，不用设定阀值，更加有利于实际操作使用，且相对精度较高。
-
公开(公告)号：CN109034376A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810790066.3
申请日：2018-07-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM的无人机飞行状态预测方法及系统。本发明方法，包括：步骤1：构建动作标签字典；步骤2：采集无人机飞行状态信息以及动作数据；步骤3：针对采集的每一种无人机飞行状态信息进行预处理；步骤4：形成数据矩阵形式的数据集；步骤5：将数据集中的数据组随机划分70％作为训练集，30％作为验证集；训练得到引入方差的长短期记忆网络LSTM改进模型；步骤6：利用验证集，对模型超参数进行调优得到最终模型；步骤7：采集需要预测的当前时刻无人机的无人机飞行状态信息，依次进行预处理和滤波处理后输入最终模型得到无人机飞行动作预测结果。本发明的技术方案解决了现有的控制模型无法根据采集到的飞行状态数据预测飞行动作的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108985458A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810811832.X
申请日：2018-07-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06N5/00
CPC classification number: G06N5/003
Abstract: 本发明公开了一种用于解决大规模序贯同步博弈问题的双树蒙特卡洛搜索算法，相比于单树结构的序贯同步蒙特卡洛搜索，在保留同步特点的基础上，建立两棵树表示博弈双方的状态转移情况，使得博弈树的选择分支大大减少，在维持同步行动特点的同时，减小了博弈树的规模。消除了同步动作造成的双方动作组合爆炸问题，增加搜索深度，既保证了求解质量，又提高了求解效率。具体的技术手段包括：通过构建纳什均衡支撑库，解决同步的纳什均衡在线计算时间过长的问题；设计序贯同步博弈的深度策略网和深度估值网，实现序贯同步搜索的知识引导；研究面向环境的强化学习，解决状态转移或收益缺失下的决策问题。
-
公开(公告)号：CN110727870A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910996071.4
申请日：2019-10-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种新型序贯同步博弈的单树蒙特卡洛搜索方法，具体过程包括：步骤1：构建单博弈树结构：每一层的所有节点均对应同一个执行方且每个节点表示当前局面的博弈状态；除第一层外的奇数层为状态转移层，偶数层为状态传递层；步骤2：在同一博弈状态下，参与博弈的两个执行方依次进行选择过程和扩展过程；其中，具体步骤为博弈一方进行选择和扩展，然后博弈另一方进行选择和扩展，在迭代搜索过程中，当参与博弈的双方均作出一次动作选择后，才进行状态转移；步骤3：估值阶段；步骤4：更新阶段：步骤5：迭代进行步骤2至步骤4，直至完成设定的搜索时间或者迭代次数。本发明解决了现有双树结构方法存在博弈树节点信息同步的的问题。
-
公开(公告)号：CN110489668A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910860992.8
申请日：2019-09-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/22 , G06F16/2455 , A63F13/70 , A63F13/67 , A63F13/58
Abstract: 本发明公开了一种非完备信息下同步博弈蒙特卡洛搜索多树变种方法，包括：S1:对于玩家的策略将根据已知的经验信息推测剩余信息；S2:在博弈树展开前对所有信息进行采样，筛选合法动作；S3:在博弈树搜索后，将每个博弈树的搜索结果再进行训练，预测出最终优势策略：S4:根据不同的玩家设置两棵博弈树，其中不同玩家的博弈树之间是互相联系，每轮对多个博弈树同时展开，展开前的采样内容相同，每个从玩家角度开始展开动作是根据自己的信息集，对于对手的动作直接根据其他树映射获得。
-
公开(公告)号：CN105527539B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510868652.1
申请日：2015-11-30
Applicant: 东北大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开一种微电网故障诊断过程中的故障信号特征值提取方法，属于微电网故障诊断领域。本发明立足故障前后信号特征的变化，借助极值对称化处理，从采集的微电网电压或者电流信号中判断出故障信号，抑制信号波动，保留故障信号特征，归一化处理故障信号，使待处理的故障信号理想化，然后从多角度提取归一化后故障信号的重要特征值，其中包括故障信号主要频段能量值，最后采用自适应特征值动态优化方法，以达到自动多层次的优化处理微电网故障特征值的目的，为后续的微电网故障判定过程提供稳定的故障特征值。
-
公开(公告)号：CN109032935A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810766850.0
申请日：2018-07-13
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06F11/3608 , G06F17/5009 , G06N3/0454
Abstract: 本发明提供一种基于幻影围棋的非完美信息博弈完美化软件模型的预测方法。本发明方法，包括：S1、生成幻影围棋的非完美信息棋盘，得到幻影围棋的落子规则；S2、对生成的棋盘进行信息提取己方棋盘、Forbidden、Remove形成243维的Feature，和81维的Label；S3、建立深度神经网络；S4、设计损失函数，加入棋子数目限制和L2 loss；S5、预测准确率，运行程序，对比真实对方棋盘和预测棋盘的各个位置，然后计算准确率。本发明的技术方案解决了现有技术中的精炼及均衡探寻的求解方法，其缺陷在于当对方偏离均衡策略或作弊时无法得到最优策略，且仅限于双人零和博弈，对于多人博弈、合作式博弈等问题尚缺乏研究的问题。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.022 seconds)
