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公开(公告)号:CN116452065A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310549557.X
申请日:2023-05-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/006 , G06N3/043 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群优化模糊神经网络的白酒口味识别评价方法,属于智能学习领域。用模糊神经网络的框架代替人工品评,提升了白酒识别评价的效率,操作上也较为简便,只需将待识别白酒的理化指标输入,即可通过模糊神经网络输出识别的香型与对应的等级。用粒子群算法进行优化,使得网络有更好的自适应能力和鲁棒性。从微量成分的角度用数值来分析白酒的香型与等级,有助于白酒行业建立统一的识别评价标准,完善评价指标。
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公开(公告)号:CN116401959A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310549550.8
申请日:2023-05-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的白酒勾兑过程优化方法,属于智能学习领域。本发明通过深度强化学习算法训练的过程,决策出来的基酒调配比例能够在减小成本误差和微量成分理化指标的同时,尽可能地避免口味上过大的偏差,均衡口味。而现有技术大部分是考虑的全局最优,如多目标规划模型中将成本偏差和理化指标偏差都看作需要减少的误差项,在多个等式约束和不等式约束下,可能存在某些指标偏差过大,但从全局的角度来看是最优的情况。
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公开(公告)号:CN112965488B
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN202110162650.6
申请日:2021-02-05
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/02 , B62D63/04 , B62D63/02 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06K9/62 , G06N3/08 , G08B21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习神经网络的婴儿监控移动机器小车,属于视觉识别领域。包括移动机器人、防撞棉块、齿轮条、传动电机、限位铁块和摄像头;限位铁块镶嵌在齿轮条的末端并放在小车内,防止传动电机将齿轮条全部传出去,同时也防止在伸出齿轮条时因为伸出量过多导致婴儿受伤。对小孩进行目标检测并且实时跟踪然后在小孩走出某个带有检测标识安全报警二维码的安全区域时触发报警传感器提醒父母,并且在报警后会有应急保护措施防止出现意外。在跟踪过程中始终和小孩保持一定的安全距离可以防止小车碰撞到小孩造成伤害。
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公开(公告)号:CN112965488A
公开(公告)日:2021-06-15
申请号:CN202110162650.6
申请日:2021-02-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习神经网络的婴儿监控移动机器小车,属于视觉识别领域。包括移动机器人、防撞棉块、齿轮条、传动电机、限位铁块和摄像头;限位铁块镶嵌在齿轮条的末端并放在小车内,防止传动电机将齿轮条全部传出去,同时也防止在伸出齿轮条时因为伸出量过多导致婴儿受伤。对小孩进行目标检测并且实时跟踪然后在小孩走出某个带有检测标识安全报警二维码的安全区域时触发报警传感器提醒父母,并且在报警后会有应急保护措施防止出现意外。在跟踪过程中始终和小孩保持一定的安全距离可以防止小车碰撞到小孩造成伤害。
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