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公开(公告)号：CN114266309A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111578327.3
申请日：2021-12-22
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反射特征最优的工业云诊断信息智能提取方法，其步骤包括：1、获取目标工业系统云诊断信息流和诊断配置目标特征空间；2、生成诊断信息流的反射特征控制向量；3、以整体相似度和局部相似度最大为目标构建单模板反射特征匹配目标模型；4、构建目标模型的约束方程；5、构建单模板反射特征最优匹配算法，获得单模板特征数据最优反射特征向量；6、设计目标工业系统的多模板反射特征选优算法；7、对目标工业系统的云诊断配置反射优化，以最优配置提取诊断信息。本发明可以实现结构不确定的云诊断数据解析范式的自匹配和信息的智能化提取，为提高工业系统云诊断效率，实现系统诊断的精确化、智能化提供手段。
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公开(公告)号：CN115061176A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210940115.3
申请日：2022-08-05
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于V2V瞬时数据交换的车辆GPS增强定位方法，是在智能网联汽车车载GPS受攻击干扰场景下，通过V2V瞬时数据交换与距离测算对受扰动的GPS进行增强定位，提升车辆实时定位精度和可靠性。包括：1、选取定位车辆与周围车辆交互场景下建立主动测距时间矩阵；2.建立基于V2V的定位车辆实时位置矩阵与基于GPS的定位车辆实时位置矩阵；3、设置定位车辆GPS的扰动阈值，计算扰动偏差率；4、构建特征系数增强模型，对定位车辆存在GPS扰动的位置进行定位增强。本发明为智能网联汽车提供高可靠与定位精度，从而为智能网联汽车先进驾驶系统的安全可靠实现和智能化控制提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN113158973B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110517504.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06V20/59 , G06V10/764 , G06F17/10 , A61B5/0205 , A61B5/18 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B5/349 , A61B5/36 , A61B5/358 , A61B5/352 , A61B5/374
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊分类计算的驾驶员情绪强度度量方法，包括：对备选特征样本矩阵进行离异系数计算，构建情绪表征的生理特征参数向量与特征样本矩阵；定义模糊分类目标函数与情绪隶属程度矩阵初始值，模糊分类迭代计算特征样本矩阵，获取各类别情绪中心向量集合和情绪表征样本集合；计算每个情绪中心向量与其他向量的空间距离，通过升序排序各向量空间距离之和，建立与各中心情绪向量相对应的强度表征映射序列，实现各类情绪基准强度值的确定；以各情绪中心向量为度量基准，以其相对应的基准强度值为偏置，构建任意情绪强度度量的计算函数。本发明能较准确地度量驾驶员情绪强度，实现情绪的量化表达，为智能驾驶系统的开发提供理论支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113114697B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110430709.5
申请日：2021-04-21
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征自降维标记的整车云测试数据在线封装方法，是在整车云测试服务端实时截取多源测试数据流，建立广义高阶瞬态数据矩阵；通过构建特征自降维网络进行数据空间维度变换，获得低阶数据特征矩阵；在此基础上利用余弦相似性辨识与归一化处理自动标记低阶数据特征矩阵中每个特征向量；最终将标记符号与对应的特征向量进行封装，构建具有标记特征的结构化数据包输出。本发明能够高效实现整车云测试多源数据的自我降维压缩以及异常数据的标识，降低数据传输带宽和存储空间的占用，为整车测试的云端化、智能化提供了重要手段。
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公开(公告)号：CN113114697A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110430709.5
申请日：2021-04-21
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征自降维标记的整车云测试数据在线封装方法，是在整车云测试服务端实时截取多源测试数据流，建立广义高阶瞬态数据矩阵；通过构建特征自降维网络进行数据空间维度变换，获得低阶数据特征矩阵；在此基础上利用余弦相似性辨识与归一化处理自动标记低阶数据特征矩阵中每个特征向量；最终将标记符号与对应的特征向量进行封装，构建具有标记特征的结构化数据包输出。本发明能够高效实现整车云测试多源数据的自我降维压缩以及异常数据的标识，降低数据传输带宽和存储空间的占用，为整车测试的云端化、智能化提供了重要手段。
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公开(公告)号：CN115061176B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210940115.3
申请日：2022-08-05
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于V2V瞬时数据交换的车辆GPS增强定位方法，是在智能网联汽车车载GPS受攻击干扰场景下，通过V2V瞬时数据交换与距离测算对受扰动的GPS进行增强定位，提升车辆实时定位精度和可靠性。包括：1、选取定位车辆与周围车辆交互场景下建立主动测距时间矩阵；2.建立基于V2V的定位车辆实时位置矩阵与基于GPS的定位车辆实时位置矩阵；3、设置定位车辆GPS的扰动阈值，计算扰动偏差率；4、构建特征系数增强模型，对定位车辆存在GPS扰动的位置进行定位增强。本发明为智能网联汽车提供高可靠与定位精度，从而为智能网联汽车先进驾驶系统的安全可靠实现和智能化控制提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN114266309B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111578327.3
申请日：2021-12-22
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反射特征最优的工业云诊断信息智能提取方法，其步骤包括：1、获取目标工业系统云诊断信息流和诊断配置目标特征空间；2、生成诊断信息流的反射特征控制向量；3、以整体相似度和局部相似度最大为目标构建单模板反射特征匹配目标模型；4、构建目标模型的约束方程；5、构建单模板反射特征最优匹配算法，获得单模板特征数据最优反射特征向量；6、设计目标工业系统的多模板反射特征选优算法；7、对目标工业系统的云诊断配置反射优化，以最优配置提取诊断信息。本发明可以实现结构不确定的云诊断数据解析范式的自匹配和信息的智能化提取，为提高工业系统云诊断效率，实现系统诊断的精确化、智能化提供手段。
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公开(公告)号：CN113158973A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110517504.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F17/10 , A61B5/0205 , A61B5/18 , A61B5/318 , A61B5/369 , A61B5/349 , A61B5/36 , A61B5/358 , A61B5/352 , A61B5/374
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊分类计算的驾驶员情绪强度度量方法，包括：对备选特征样本矩阵进行离异系数计算，构建情绪表征的生理特征参数向量与特征样本矩阵；定义模糊分类目标函数与情绪隶属程度矩阵初始值，模糊分类迭代计算特征样本矩阵，获取各类别情绪中心向量集合和情绪表征样本集合；计算每个情绪中心向量与其他向量的空间距离，通过升序排序各向量空间距离之和，建立与各中心情绪向量相对应的强度表征映射序列，实现各类情绪基准强度值的确定；以各情绪中心向量为度量基准，以其相对应的基准强度值为偏置，构建任意情绪强度度量的计算函数。本发明能较准确地度量驾驶员情绪强度，实现情绪的量化表达，为智能驾驶系统的开发提供理论支撑。
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