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公开(公告)号：CN115756045B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202211599785.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明涉及冷链运输技术领域，更具体的，涉及基于信息融合补偿的冷链储运环境温湿度控制方法、装置。本发明对采集的温湿度数据使用卡尔曼滤波进行噪声消除，使数据更加准确；通过多传感器信息融合，将车门状态数据与温湿度传感器数据融合，使在突然开门这种环境突变发生时，动态地对卡尔曼增益系数进行补偿，可在不影响正常滤波的前提下，减小滤波后数据的滞后性，提高整个温控系统的实时性与可靠性。
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公开(公告)号：CN115756045A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211599785.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明涉及冷链运输技术领域，更具体的，涉及基于信息融合补偿的冷链储运环境温湿度控制方法、装置。本发明对采集的温湿度数据使用卡尔曼滤波进行噪声消除，使数据更加准确；通过多传感器信息融合，将车门状态数据与温湿度传感器数据融合，使在突然开门这种环境突变发生时，动态地对卡尔曼增益系数进行补偿，可在不影响正常滤波的前提下，减小滤波后数据的滞后性，提高整个温控系统的实时性与可靠性。
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公开(公告)号：CN116095122A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310156919.9
申请日：2023-02-23
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L67/12 , G08B21/16 , G08B17/10 , G08B21/22 , G08B21/20 , G08B21/18 , G08B13/196 , G08B5/38 , G07C9/00
Abstract: 本发明公开一种基于物联网的家庭安防系统，包括测控端、执行端、控制端、应用端。控制端分析测控端采集的各种数据并作出相应的决策，依据不同的决策控制执行端去执行相应的动作。应用端显示测控端采集的各种数据、控制端的各种控制状态，还用于对控制端下发各种指令，控制控制端对测控端、执行端做相应的动作。本发明通过将家庭内部划分为三个方面，分别实现相对应的控制和监测，并采集精准度更高的数据，实时上传到网络端，通过这种方式可以实现远程和进程监测和控制的目的。本发明能够保证数据在远程或者进程传输过程中数据的完整性与精确性，完善的信息终断，能够适用于多种操作平台，无论在手机或者平板中都可以实现检测和控制的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113219836B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110545298.4
申请日：2021-05-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于信息与通讯科学领域，具体涉及一种分数阶复值忆阻神经网络的投影同步方法及其应用。该方法用于实现分数阶复值忆阻神经网络系统的投影同步，包括如下步骤：步骤S1：设计同步控制器，同步控制器的设计方法包括步骤：步骤S11：定义系统的同步误差；步骤S12：将同步误差分成实部误差和虚部误差；步骤S13：根据分离后的实部误差和虚部误差；把同步控制器通过两部分进行设计：实部自适应控制器和虚部自适应控制器。步骤S2：将实部自适应控制器引入到表征响应网络的实部部分的模型中；将虚部自适应控制器引入到表征响应网络的虚部部分的模型中。本发明解决现有技术下具有时变延迟的改进型分数阶复值忆阻神经网络难以实现投影同步的问题。
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公开(公告)号：CN116303396A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310263043.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/215 , G06F18/241 , G06F18/15 , G06F21/31 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明涉及一种工业车辆作业的数据处理及管理方法、系统。数据处理方法包括如下步骤：一、数据分类：根据数据的重要程度，将所有数据分为“非常重要”、“重要”、“一般”、“可忽略”四类。二、数据清洗：用于对异常数据进行处理，以填充或重新获取相应的数据。三、数据衍生：用于对清洗后的数据进行分类，形成驾驶人员数据集、工业车辆数据集和单次作业数据集，进而根据每个数据集中的数据生成单次作业评价、工业车辆评价和驾驶人员评价。本发明通过对工业车辆作业过程中产生的多种数据进行分类，删除其中重要性较低的数据，减小数据存储及分析的压力，提高数据的有效性，增强对数据分析的合理性，进而提高对工业车辆作业的监管力度。
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公开(公告)号：CN115782590A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211602064.X
申请日：2022-12-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及新能源汽车动力锂电池技术领域，更具体的，涉及基于深度学习和氮气保护的动力电池监测保护方法、系统。本发明将氮气保护应用于新能源汽车动力锂电池的安全防护，防止火灾发生，提高了新能源汽车动力锂电池在行驶过程中的安全性能。本发明通过对电池所处的电池箱氧气浓度、气压、温度、湿度进行检测，及时进行充氮操作，使电池处于不具备燃烧和爆炸条件的环境中。本发明基于历史检测数据，构建神经网络进行模型训练以预测电池状态，可提前制氮、储氮进行准备，保证充氮的正常运行，进一步提供安全性。
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公开(公告)号：CN115128954A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210815996.6
申请日：2022-07-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于忆阻神经网络以及保密通信领域，具体涉及一种基于开环控制的四元值忆阻神经网络的全局投影同步方法及其应用。该方法并不同于传统的将系统分离成一个实数系统和三个复数系统，而是将系统看作一个整体进行研究。同时利用离散多时滞忆阻神经网络建立相应的驱动系统和响应系统，设计开环控制器，使得加密的明文信号在信道中传输可以达到更好的保密效果。本发明较传统的混沌神经网络有更好的保密效果，网络能耗更低，为加密通信提供了一种更好的解决方案。
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公开(公告)号：CN113219836A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110545298.4
申请日：2021-05-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于信息与通讯科学领域，具体涉及一种分数阶复值忆阻神经网络的投影同步方法及其应用。该方法用于实现分数阶复值忆阻神经网络系统的投影同步，包括如下步骤：步骤S1：设计同步控制器，同步控制器的设计方法包括步骤：步骤S11：定义系统的同步误差；步骤S12：将同步误差分成实部误差和虚部误差；步骤S13：根据分离后的实部误差和虚部误差；把同步控制器通过两部分进行设计：实部自适应控制器和虚部自适应控制器。步骤S2：将实部自适应控制器引入到表征响应网络的实部部分的模型中；将虚部自适应控制器引入到表征响应网络的虚部部分的模型中。本发明解决现有技术下具有时变延迟的改进型分数阶复值忆阻神经网络难以实现投影同步的问题。
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