公开(公告)号：CN118504751A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410594451.6

申请日：2024-05-14

申请人： 郑州轻工业大学 ,  中国烟草总公司郑州烟草研究院 ,  贵州中烟工业有限责任公司

发明人： 张雷 ,  马长法 ,  李善莲 ,  韩慧杰 ,  李嘉康 ,  杨庚辛 ,  张二强 ,  苏子淇 ,  徐大勇 ,  堵劲松 ,  李银华

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及一种利用改进的Transformer模型在烟草工业松散回潮工序中的智能检测应用。该模型融合了时间卷积网络(TCN)和时间注意力机制，能够有效地提取多变量时序数据的局部特征，并捕捉长期依赖关系，从而提高了烟片出口含水率的预测准确性，通过结合Transformer的非线性拟合能力和长期依赖捕捉能力，以及位置编码和多头注意力机制，为松散回潮工序提供了一种创新的解决方案，能够为烟草工业的自动化和智能化提供有力支持。

公开(公告)号：CN117494007A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311506756.9

申请日：2023-11-13

申请人： 郑州轻工业大学 ,  中国烟草总公司郑州烟草研究院 ,  陕西中烟工业有限责任公司

发明人： 张雷 ,  李善莲 ,  张二强 ,  任国峰 ,  刘振宇 ,  苏子淇 ,  李辉 ,  徐大勇 ,  堵劲松 ,  李银华

IPC分类号： G06F18/243 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/15 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04

摘要： 本发明公开了一种双重注意力机制和XGBoost的出口水分动态预测方法，采用互信息对过程变量初步特征筛选，选择与出口水分相关性最大的输入，降低特征维数，简化模型复杂度；其次，引入特征注意力机制，捕捉不同过程变量与出口水分之间的非线性关系，突出关键部分权重；在BiLSTM提取时序特征基础上，引入时间注意力机制挖掘过程变量不同时刻，自主选取历史信息关键时间点，将加过权重的变量放入BiLSTM中来进一步学习变量的深层特征。最后，建立基于XGBoost的干燥过程模型，实现出口水分精准预测；实验结果验证本文算法的可行性和有效性。本发明能够实现过程变量自动赋权重信息，以高精度预测烟丝水分的变化趋势。

公开(公告)号：CN117828971A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311499875.6

申请日：2023-11-13

申请人： 郑州轻工业大学 ,  中国烟草总公司郑州烟草研究院 ,  陕西中烟工业有限责任公司

发明人： 张雷 ,  李善莲 ,  张二强 ,  苏子淇 ,  任国峰 ,  徐大勇 ,  姚思愚 ,  堵劲松 ,  李银华

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和信号分解结合的润叶含水率预测方法，利用ReliefF方法从多源数据中筛选出与含水率最相关的特征作为模型的初始输入变量；然后，利用时间注意力机制对不同变量赋予动态权重，通过CNN提取有效特征作为GRU的输入，用于捕捉输入数据的长期时序依赖特征；同时，另外构建一个并行GRU，使用VMD对历史含水率数据进行分解作为GRU的输入，用于捕捉与含水率相关的非线性动态特征；最后，使用拼接层将两个并行特征信息融合为深层时空表征，并输入到全连接层网络中实现出口含水率的预测。本发明方法能够实现准确可靠的含水率预测，为操作人员提供有效的决策参考。

公开(公告)号：CN117592806A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311548878.4

申请日：2023-11-21

申请人： 郑州轻工业大学 ,  中国烟草总公司郑州烟草研究院

发明人： 张雷 ,  任国峰 ,  李善莲 ,  苏子淇 ,  徐大勇 ,  邹严颉 ,  堵劲松 ,  李银华

IPC分类号： G06Q10/0637 ,  A24B3/04 ,  G06Q50/04 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/09

摘要： 本发明公开了一种基于双阶段注意力机制和时间卷积网络的烘丝机出口含水率预测方法，利用互信息方法从多源数据中筛选出与含水率最相关的特征作为模型的初始输入变量，用小波去噪方法对数据进行降噪处理；然后，利用特征注意力机制对不同变量赋予动态权重，通过时间卷积网络TCN提取输入多变量时间序列的时序模式，进而利用时间注意力模块学习输出时序的关键状态并进行加权；最后，通过全连接回归模块整合时空信息，实现出口含水率的预测。本发明方法能够实现准确可靠的含水率预测，为操作人员提供有效的决策参考，满足工业生产的需求，并有助于提升烘丝过程的智能化水平。

公开(公告)号：CN111915648A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010685477.3

申请日：2020-07-16

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 张焕龙 ,  王凤仙 ,  陈志武 ,  陈键 ,  陈青华 ,  杨光露 ,  张勋才 ,  郑安平 ,  李银华 ,  贺振东

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/73 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提出了一种基于常识和记忆网络的长期目标运动跟踪方法，用以解决现有跟踪方法不能有效适应不确定运动场景下的目标跟踪问题。其步骤为：首先利用跟踪器在局部搜索窗内预测目标位置，然后利用单层记忆网络判断预测结果的可靠性。若可靠则进行下一帧的跟踪，否则利用常识信息和针对跟踪任务开发的语义目标感知特征从全局图片中生成少量高质量的包含目标真实运动状态的建议，再通过记忆网络选择最佳的候选建议作为预测结果。最后，利用可靠的跟踪结果对记忆网络进行微调以保持目标的外观记忆。本发明的单层记忆网络结构简单、运算量小；且本发明将记忆网络和语义目标感知建议相结合能够适应突变运动等目标跟踪问题，实现长期跟踪。

公开(公告)号：CN111915648B

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202010685477.3

申请日：2020-07-16

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 张焕龙 ,  王凤仙 ,  陈志武 ,  陈键 ,  陈青华 ,  杨光露 ,  张勋才 ,  郑安平 ,  李银华 ,  贺振东

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/73 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提出了一种基于常识和记忆网络的长期目标运动跟踪方法，用以解决现有跟踪方法不能有效适应不确定运动场景下的目标跟踪问题。其步骤为：首先利用跟踪器在局部搜索窗内预测目标位置，然后利用单层记忆网络判断预测结果的可靠性。若可靠则进行下一帧的跟踪，否则利用常识信息和针对跟踪任务开发的语义目标感知特征从全局图片中生成少量高质量的包含目标真实运动状态的建议，再通过记忆网络选择最佳的候选建议作为预测结果。最后，利用可靠的跟踪结果对记忆网络进行微调以保持目标的外观记忆。本发明的单层记忆网络结构简单、运算量小；且本发明将记忆网络和语义目标感知建议相结合能够适应突变运动等目标跟踪问题，实现长期跟踪。

公开(公告)号：CN117891289A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410069184.0

申请日：2024-01-17

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 张雷 ,  洪斌斌 ,  张二强 ,  贺振东 ,  张杰 ,  李星仪 ,  任国峰 ,  赵敏 ,  刁智华 ,  李银华

IPC分类号： G05D23/20 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种回转窑烧结温度概率区间预测方法、系统及装置，引入了并行的多头自注意机制。通过将多头自注意特征与烧结温度预测模型的上下文向量融合，为解码器提供更丰富的信息，从而提高对输入序列中复杂动态关系的理解能力，增强对长期依赖关系的建模能力。此外，本发明还采用高斯过程回归(GPR)方法进行烧结温度的概率区间预测。GPR可以按照预测的先验分布和已有数据集，推断后验分布并建立概率预测模型。相比确定性方法，GPR预测包含了参数估计的不确定性，提供概率预测区间，更好地指导过程控制决策。