-
公开(公告)号：CN118394084A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410494862.8
申请日：2024-04-23
申请人： 桂林电子科技大学 , 桂林市高新技术产业发展集团有限公司
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/247 , G05D109/10
摘要： 本发明公开了一种基于GSO粒子群算法的移动机器人路径规划方法，涉及移动机器人路径规划技术领域；该方法包括如下步骤：S1、构建目标函数；采用栅格法对工作环境空间进行建模，并以最短路径函数为目标函数；S2、通过GSO粒子群算法计算最短路径的路径点；将初始化后的粒子代替移动机器人，采用GSO粒子群算法对粒子进行优化更新，得到最短路径；S3、对最短路径进行平滑处理；根据粒子优化迭代所得到的最短路径，对其进行三次样条插值调整，得到平滑的最短路径。本发明中方法采用GSO粒子群算法，对不同等级的粒子采用不同的学习策略，在保证优势粒子的挖掘能力的前提下，增加粒子的多样性，从而增加算法的探索能力。
-
公开(公告)号：CN117270604A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311406331.0
申请日：2023-10-27
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本申请公开了基于模型预测控制的等离子焚烧炉温度控制系统及方法，系统包括：模型预测控制模块、色谱测温仪和等离子炬；所述模型预测控制模块用于构建预测模型，并基于所述预测模型得到等离子焚烧炉膛温度的控制输出量；所述色谱测温仪用于测量等离子焚烧炉膛的温度值，并将所述温度值回传至所述模型预测控制模块中；所述模型预测控制模块还用于基于所述温度值对所述控制输出量进行修正，得到等离子焚烧炉膛温度的下一时刻预测输出；所述等离子炬基于所述控制输出量控制开度，完成温度控制。本申请可以保证等离子焚烧炉燃烧时炉膛温度处于一个稳定的状态，有效抑制有害烟气的产生，实现节能减排，具有很高的实用性。
-
公开(公告)号：CN117351637A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311379030.3
申请日：2023-10-24
申请人： 桂林经开信息产业投资有限责任公司 , 桂林电子科技大学
摘要： 本申请公开了一种基于YOLO的电动车棚起火预警系统及方法，系统包括：智能摄像头、部署模块、起火识别模块和报警模块；智能摄像头用于采集视频信号；部署模块用于将起火识别模块加速部署至智能摄像头内；起火识别模块用于对视频信号进行监测，利用目标识别模型识别是否存在火情，若存在火情，则提取视频信号中的火情图像；报警模块用于将火情图像和时间发送给负责人。本申请相较于传统的方法，基于学习的特征提取器更加鲁棒，特征点数量和特征描述的区分度也都更优，能够实现发生火灾时及时报警，通过在嵌入式平台对起火报警系统进行模型推理和优化，使目标识别的效率可以做到实时处理，同时可以在离线实时部署，更好保护个人隐私。
-
公开(公告)号：CN117911208A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311661886.X
申请日：2023-12-05
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06Q50/20 , G06F16/735 , G06F16/9535 , G06F16/901 , G06N3/042 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种基于双重感知图的学习个性化推荐方法、装置及介质，包括如下：数据预处理，将数据去噪之后分别从数据中提取出项目的模态信息和用户的行为信息，定义辅助行为和目标行为；通过用户与项目的交互信息，构建用户与项目的行为感知和模态感知交互图；基于不同感知交互图将用户对项目的模态感知信息融合到用户行为感知信息的嵌入表示，得到具有个性化兴趣偏好的用户建模；使用对比损失函数和贝叶斯排序损失函数训练模型中的参数。本发明基于用户对项目的模态感知信息来辅助增强用户的行为感知信息，与传统推荐算法相比，更好地对用户进行个性化建模。
-
公开(公告)号：CN117911207A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311656345.8
申请日：2023-12-05
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06Q50/20 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/0985
摘要： 本发明涉及知识追踪技术领域，提供一种基于信心因素的注意力机制综合能力提升知识追踪方法，包括：一、获取学生做题的信心信息，将数据组成序列；二、将数据组成矩阵；三、将矩阵推送给模型进行训练；通过门控循环单元加注意力机制得到矩阵中每一个学生在某个信心下的所占影响力向量，将得到的向量输入全连接神经网络拟合，经过管道搜索的方式学习出适应该区域的最优超参数；四、将训练模型部署在多个服务器中；五、记录学生的知识状态以及模型准确度ACC和AUC。本发明能实现精确、实时的对学生的知识状态进行评估。
-
公开(公告)号：CN117911206A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311651860.7
申请日：2023-12-05
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明涉及知识追踪技术领域，涉及一种基于双注意力机制的动态评估学生知识水平方法，包括如下步骤：S1.获取学生学习过程的交互信息，将交互信息组成序列；S2.将交互序列划分成动态问题级别序列，平均技能级别序列，额外特征序列三个部分；S3.将不同序列输入对应模块进行训练，通过长短期记忆网络和多个注意力机制得到学生的知识状态；S4.将知识状态输入可解释性模块评估其知识水平；S5.记录训练模型评价指标，通过参数更新后的模型验证学生的交互序列，评估其知识水平。本发明充分挖掘学生交互信息，以不同角度评估学生的知识状态，提高了预测学生未来表现的准确率。
-
-
-
-
-
搜索结果
6 条记录 (耗时 0.041 秒)
