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公开(公告)号：CN113850205B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111146469.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/21
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于时空卷积层的阳极电流信号分类方法、系统及设备，属于数据识别技术领域，具体包括：根据铝电解槽内阳极的平面图计算距离表示矩阵；根据距离表示矩阵计算全部阳极电流信号的邻接矩阵和数据结构图，其中，数据结构图中的节点对应铝电解槽内的阳极；将邻接矩阵输入时间卷积层进行卷积操作，提取全部阳极电流信号对应的时间特征；将全部时间特征和数据结构图输入空间卷积层，提取全部阳极电流信号对应的空间特征；将时间特征和空间特征输入多层分类器，得到铝电解槽内阳极电流信号的类型。通过本公开的方案，捕获阳极电流信号的时间依赖关系和空间依赖关系，并综合进行分类，提高了分类效率和分类精准度。
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公开(公告)号：CN118111462B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410240115.1
申请日：2024-03-04
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种机器人无地图导航方法，包括如下步骤：初始化仿真环境，结合激光传感器数据，障碍物信息和目标信息构成高维状态空间，将高维状态输入到Actor网络转化为机器人的连续动作命令，机器人执行动作命令，与环境交互得到下一时刻观测的状态，得到外在奖励和好奇心奖励构成的奖励信号；将状态，行动，奖励和下一时刻的状态构成的四元组存入经验回放池中，直到经验回放池的数据达到阈值，采样经验更新网络参数，不断重复以上流程，直到训练结束，然后将训练好的模型导入现实世界的移动机器人进行导航。本发明提升了无地图导航任务的探索性，使机器人能够跳出局部最优策略，寻找最优路径。
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公开(公告)号：CN118111462A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410240115.1
申请日：2024-03-04
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种机器人无地图导航方法，包括如下步骤：初始化仿真环境，结合激光传感器数据，障碍物信息和目标信息构成高维状态空间，将高维状态输入到Actor网络转化为机器人的连续动作命令，机器人执行动作命令，与环境交互得到下一时刻观测的状态，得到外在奖励和好奇心奖励构成的奖励信号；将状态，行动，奖励和下一时刻的状态构成的四元组存入经验回放池中，直到经验回放池的数据达到阈值，采样经验更新网络参数，不断重复以上流程，直到训练结束，然后将训练好的模型导入现实世界的移动机器人进行导航。本发明提升了无地图导航任务的探索性，使机器人能够跳出局部最优策略，寻找最优路径。
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公开(公告)号：CN111192221B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010012947.X
申请日：2020-01-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/77 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于Wasserstein深度卷积生成对抗网络的铝电解火眼图像修补方法。在实际铝电解过程中，电解过程中会有大量碳渣脱落，还有火焰的干扰，使得大量火眼图像无法识别，大大降低了图像识别的准确率。本发明公开一种DCGAN与WGAN方法结合的图像修补方法，其中包括两部分：首先是对图像做个简单的预处理，取以火眼为中心，边长为400像素的正方形的火眼图像，这样可以防止其余图像的干扰特征。其次，对于本发明模型，综合DCGAN和WGAN的特点，使用其相结合的模型—Wasserstein深度卷积生成对抗网络(W‑DCGAN)模型。利用卷积网络特征提取能力加上使用Wasserstein函数辅以训练，最后使用RMSProp优化算法优化损失函数，之后将训练好的W‑DCGAN中的生成器模型部分抽取出来，用于图像修补的新网络结构。
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公开(公告)号：CN113011518B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110351099.X
申请日：2021-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及铝电解槽生产技术领域，具体涉及基于组合加权朴素贝叶斯的铝电解槽槽况健康度分类方法。本发明对病槽常见种类以及产生的原因、现象进行分析，通过铝电解机理搭建铝电解槽槽况健康度评价指标体系，然后通过层次分析法和熵权法组合赋权的方式对朴素贝叶斯分类器进行赋权，建立了基于组合赋权贝叶斯分类器的铝电解槽槽况健康分类模型，可实现对电解槽健康度的精细化、快速化、自动化识别，解决了传统人工判断中存在的主观性和迟缓性问题。通过组合两种方式得到权重，弱化了朴素贝叶斯属性条件独立性假设，增强了指标之间的真实差异，解决了样本量较少或者缺失时数值计算权重误差大的问题，使得权重更准确，更具有实际意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115861672B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211645720.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于图像特征联合分布的泡沫浮选运行性能评估方法，包括如下步骤步骤一、得到预处理的泡沫浮选图像特征数据；步骤二、筛选得到用于进行浮选运行性能评估的最终的评价特征；步骤三、得到训练好的聚类算法；步骤四、根据聚类得到的结果建立泡沫浮选运行状况下的高斯分布模型；步骤五、根据高斯分布模型确定待识别工况的所属类别。本发明利用KNN针对K‑means聚类中不同分类簇交界区域的分类情况进行合理优化，在保证簇内相似性的前提下增强簇间相异性；利用聚类得到的分类结果建立高维高斯分布，并以高斯分布进行预测，可以使得簇的形状摆脱原本K‑means的圆，球或超球面，更接近实际的簇形状，从而提高分类和预测精度。
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公开(公告)号：CN116611522A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310646801.4
申请日：2023-06-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率灰数模糊Petri网的泡沫浮选过程工况恶化溯因方法，包括对泡沫浮选的知识变量建立产生式规则来描述它们之间的因果逻辑关系；将规则概率灰色化后转换为概率灰数模糊Petri网(PGFPN)模型；对获得的知识节点结合实际生产过程得到其状态值和事件发生的可能性，从而初始化变量值和建立关联矩阵进行并行推理，最终得到浮选过程工况恶化的根源。本发明克服了决策环境的主观性和复杂性。提出的PGFPN知识表示模型将操作变量与工况参数间的因果关系图形化以及显性化，使得溯因模型的可解释性更加明显，对浮选过程工况恶化的溯因，助于工人敏捷应对工况变化为操作人员调整操作提供帮助，有助于浮选过程更高效、稳定的运行。
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公开(公告)号：CN116091485A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310200194.9
申请日：2023-03-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于敏感互信息的浮选过程泡沫图像特征选择方法，包括：对得到的泡沫浮选图像特征数据进行预处理，剔除异常数据和归一化处理；采用皮尔逊相关系数计算图像特征与精矿品位的敏感系数，基于mRMR准则构建泡沫图像敏感特征选择的优化目标函数；采用所提的基于多种群协同搜索粒子群算法优化特征选择。本发明的方法可以根据已有的数据，构建敏感泡沫图像特征的选择目标函数，采用多种群协同搜索粒子群算法优化特征选择，实现对已提取出众多图像特征进行选择，减少了数据之间的重复性，避免数据冗余带来的复杂计算，有助于提高泡沫浮选过程精矿品位预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN115824442A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211142711.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例提供了一种铝电解槽铝液波动、两水平及电解质温度测量方法，属于计算技术领域，具体包括：通过目标yolo‑v5模型识别火眼图片中的目标铝电解槽火眼，得出在像素坐标系中火眼中心点坐标和锚定框的顶点坐标；根据锚定框的顶点坐标判断火眼的开口程度是否正常；以火眼中心点坐标为目标，驱动测量杆插入火眼口中；根据受力不同记录测量杆进入不同界面的时刻；根据测量杆进入不同界面的时刻计算目标铝电解槽的电解质水平数据和铝液水平数据；在测量杆触底并停留达到预设时间后，测量目标铝电解槽内的电解质温度数据；根据力矩数据计算预设时段内目标铝电解槽的铝液波动。通过本公开的方案，提高了对铝电解槽的测量精准度和适应性。
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公开(公告)号：CN113850205A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111146469.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于时空卷积层的阳极电流信号分类方法、系统及设备，属于数据识别技术领域，具体包括：根据铝电解槽内阳极的平面图计算距离表示矩阵；根据距离表示矩阵计算全部阳极电流信号的邻接矩阵和数据结构图，其中，数据结构图中的节点对应铝电解槽内的阳极；将邻接矩阵输入时间卷积层进行卷积操作，提取全部阳极电流信号对应的时间特征；将全部时间特征和数据结构图输入空间卷积层，提取全部阳极电流信号对应的空间特征；将时间特征和空间特征输入多层分类器，得到铝电解槽内阳极电流信号的类型。通过本公开的方案，捕获阳极电流信号的时间依赖关系和空间依赖关系，并综合进行分类，提高了分类效率和分类精准度。
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