公开(公告)号：CN111859783A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010572730.4

申请日：2020-06-22

申请人： 重庆大学 ,  重庆成峰水务工程有限责任公司 ,  重庆市渝山水资源开发有限公司

发明人： 刘涛 ,  杨桃 ,  陈卫华 ,  蒲茂清 ,  卢祖华 ,  李军 ,  陈沛中 ,  贺兴伟 ,  张渝 ,  罗祖阳 ,  肖沙鸥 ,  田逢春 ,  韩亮 ,  葛亮 ,  吴华

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F119/14

摘要： 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种水压预测方法、系统、存储介质、设备、城市供水系统，所述水压预测方法通过计算历史时间中同一时刻的压力值与实时时刻的压力值之间的关系，获取到一组权值，通过该组权值进行压力预测；把训练数据与目标数据输入进模型，求解到一个模型参数，输入当前数据，获取到预测结果。本发明采用基于迁移学习的方法来进行压力预测，该方法学习了局部数据的特征，参数比较容易优化，运行时速度快且预测精度较高，是一种较为可靠的压力预测方法。本发明是通过计算不同历史时间中同一时刻的的压力值与实时时刻的压力值之间的关系，从而获取到一组权值，就可以通过该组权值进行压力预测。

公开(公告)号：CN111859783B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202010572730.4

申请日：2020-06-22

申请人： 重庆大学 ,  重庆成峰水务工程有限责任公司 ,  重庆市渝山水资源开发有限公司

发明人： 刘涛 ,  杨桃 ,  陈卫华 ,  蒲茂清 ,  卢祖华 ,  李军 ,  陈沛中 ,  贺兴伟 ,  张渝 ,  罗祖阳 ,  肖沙鸥 ,  田逢春 ,  韩亮 ,  葛亮 ,  吴华

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F119/14

摘要： 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种水压预测方法、系统、存储介质、设备、城市供水系统，所述水压预测方法通过计算历史时间中同一时刻的压力值与实时时刻的压力值之间的关系，获取到一组权值，通过该组权值进行压力预测；把训练数据与目标数据输入进模型，求解到一个模型参数，输入当前数据，获取到预测结果。本发明采用基于迁移学习的方法来进行压力预测，该方法学习了局部数据的特征，参数比较容易优化，运行时速度快且预测精度较高，是一种较为可靠的压力预测方法。本发明是通过计算不同历史时间中同一时刻的的压力值与实时时刻的压力值之间的关系，从而获取到一组权值，就可以通过该组权值进行压力预测。

公开(公告)号：CN111586612A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010363068.1

申请日：2020-04-30

申请人： 重庆市渝山水资源开发有限公司 ,  重庆成峰水务工程有限责任公司 ,  重庆大学

发明人： 李军 ,  卢祖华 ,  陈卫华 ,  陈沛中 ,  蒲茂清 ,  田逢春 ,  刘涛 ,  贺兴伟 ,  肖沙鸥 ,  罗祖阳 ,  张渝

IPC分类号： H04W4/38 ,  H04L29/08

摘要： 本发明提供了一种基于无线传感器网络的水务管理方法，包括：传感器采集供水管网中的供水信息；传感器将采集到的供水信息通过无线通信模块发送；供水信息经无线传输网络传输至总控设备；总控设备接收供水信息；总控设备对供水信息进行处理，根据处理结果向管网控制设备发送控制信息。采用无线传感器网络，更加灵活的进行传感器分布设置，采集到的供水信息更加全面。并且总控设备对供水信息进行分析处理，得出结论，发送控制信息，完成自动采集、分析、控制，提高了水务管理的效率，并且也保障了供水的安全。针对故障问题能够及时解决，避免了出现大范围停水想象的发生。本发明还提供一种基于无线传感器网络的水务管理装置及系统。

公开(公告)号：CN111461201B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202010237398.6

申请日：2020-03-30

申请人： 重庆大学 ,  重庆大学附属肿瘤医院

发明人： 刘然 ,  王斐斐 ,  易琳 ,  王明雪 ,  田逢春 ,  钱君辉 ,  郑杨婷 ,  刘亚琼 ,  赵洋 ,  陈希 ,  崔珊珊 ,  陈丹 ,  高培雪

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

摘要： 本发明基于相空间重构的传感器数据分类方法，包括步骤：1)把一维传感器时间序列通过基于坐标延迟的相空间重构映射到一个m维的相空间，使传感器数据暴露隐含的关键信息，得到相空间轨迹矩阵；2)把提取到的各个传感器在时刻i下的数据输入到长短期记忆网络模块，设置长短期记忆网络输入的时间步长均为相空间重构的嵌入维数m；3)将各个长短期记忆网络输出的状态信息类比图像的RGB矩阵输入二维卷积神经网络模块，二维卷积神经网络提取的特征输入全连接层，得出分类结果。本发明基于相空间重构的传感器数据分类方法，其改善了原始一维传感器数据结构上的局限性和传感器数据分类准确率受限的问题，能实现对时刻点上的传感器数据进行准确分类。

公开(公告)号：CN112766405B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202110125639.2

申请日：2021-01-29

申请人： 重庆大学 ,  重庆大学附属肿瘤医院

发明人： 刘然 ,  陈希 ,  易琳 ,  田逢春 ,  钱君辉 ,  刘亚琼 ,  赵洋 ,  崔珊珊 ,  王斐斐 ,  陈丹

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/2135

摘要： 本发明基于多约束子空间投影的传感器数据分类方法，包括步骤：1)采集跨域分布的传感器数据，并将所采集的跨域分布的传感器数据分为源域和目标域数据；2)寻找把源域和目标域数据从原始空间映射到某个子空间的投影矩阵P；3)采用P对源域和目标域进行转换，将转换后的数据输入分类器对分类器进行训练和测试，得到训练成功的分类器；4)采用P对传感器实时采集的数据进行转换，并将转换后的数据输入训练成功的分类器进行分类。本发明基于多约束子空间投影的传感器数据分类方法，其采用了优化的投影矩阵P，通过该投影矩阵P对跨域分布的传感器数据进行转换，能够提高跨域分布的传感器数据的分类准确率。

公开(公告)号：CN113657513B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202110955591.8

申请日：2021-08-19

申请人： 重庆大学 ,  重庆大学附属肿瘤医院

发明人： 刘然 ,  王斐斐 ,  易琳 ,  田逢春 ,  钱君辉 ,  陈希 ,  崔珊珊 ,  陈丹

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/16

摘要： 本发明公开了一种基于相空间的传感器数据高精度分类方法，其包括步骤1)通过时间延迟嵌入法将传感器采集的单变量时间序列X嵌入到m维相空间中；2)通过最大化Θ(τ,m)的分辨率来确定τ和m的最佳值；3)将Θ(τ,m)中的所有元素线性映射到一个整数区间[0，255]以获得最大轨迹矩阵图像Θmax；4)通过分类器对从时间序列转换所得的最大轨迹矩阵图像Θmax进行分类。本发明直接将轨迹矩阵作为图像，而不是将时间序列映射到RPS图像，因此不需要相空间投影，避免了投影造成的信息损失；其通过最大化轨迹矩阵图像Θ(τ,m)的分辨率来确定重建参数，这种优化方法非常简单，并且其能帮助让分类器的分类性能达到最佳。

公开(公告)号：CN113657513A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202110955591.8

申请日：2021-08-19

申请人： 重庆大学 ,  重庆大学附属肿瘤医院

发明人： 刘然 ,  王斐斐 ,  易琳 ,  田逢春 ,  钱君辉 ,  陈希 ,  崔珊珊 ,  陈丹

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06F17/16

摘要： 本发明公开了一种基于相空间的传感器数据高精度分类方法，其包括步骤1)通过时间延迟嵌入法将传感器采集的单变量时间序列X嵌入到m维相空间中；2)通过最大化Θ(τ,m)的分辨率来确定τ和m的最佳值；3)将Θ(τ,m)中的所有元素线性映射到一个整数区间[0，255]以获得最大轨迹矩阵图像Θmax；4)通过分类器对从时间序列转换所得的最大轨迹矩阵图像Θmax进行分类。本发明直接将轨迹矩阵作为图像，而不是将时间序列映射到RPS图像，因此不需要相空间投影，避免了投影造成的信息损失；其通过最大化轨迹矩阵图像Θ(τ,m)的分辨率来确定重建参数，这种优化方法非常简单，并且其能帮助让分类器的分类性能达到最佳。

公开(公告)号：CN113283530B

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202110638024.X

申请日：2021-06-08

申请人： 重庆大学 ,  重庆大学附属肿瘤医院

发明人： 刘然 ,  崔珊珊 ,  刘亚琼 ,  易琳 ,  田逢春 ,  钱君辉 ,  赵洋 ,  陈希 ,  王斐斐 ,  陈丹

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于级联特征块的图像分类系统，其包括宽度学习系统和用于训练宽度学习系统的训练模块，宽度学习系统包括特征块组，特征块组由若干个依次级联的特征块组成，各特征块的输出与Flatten层连接，Flatten层将拼接后的数据输入Top‑level Dropout层，经Top‑level Dropout层处理后的数据输入Top‑level FC层，Top‑level FC层输出分类结果；训练模块为Adam算法。本发明将各特征块级联起来，增加了模型的深度，使宽度学习系统能够学习到更抽象，更具有利于判别的信息，能明显提高宽度学习系统的特征学习能力，提高分类准确率，同时训练和测试时间仍然较短。

公开(公告)号：CN113283530A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110638024.X

申请日：2021-06-08

申请人： 重庆大学 ,  重庆大学附属肿瘤医院

发明人： 刘然 ,  崔珊珊 ,  刘亚琼 ,  易琳 ,  田逢春 ,  钱君辉 ,  赵洋 ,  陈希 ,  王斐斐 ,  陈丹

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于级联特征块的图像分类系统，其包括宽度学习系统和用于训练宽度学习系统的训练模块，宽度学习系统包括特征块组，特征块组由若干个依次级联的特征块组成，各特征块的输出与Flatten层连接，Flatten层将拼接后的数据输入Top‑level Dropout层，经Top‑level Dropout层处理后的数据输入Top‑level FC层，Top‑level FC层输出分类结果；训练模块为Adam算法。本发明将各特征块级联起来，增加了模型的深度，使宽度学习系统能够学习到更抽象，更具有利于判别的信息，能明显提高宽度学习系统的特征学习能力，提高分类准确率，同时训练和测试时间仍然较短。

公开(公告)号：CN112766405A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202110125639.2

申请日：2021-01-29

申请人： 重庆大学 ,  重庆大学附属肿瘤医院

发明人： 刘然 ,  陈希 ,  易琳 ,  田逢春 ,  钱君辉 ,  刘亚琼 ,  赵洋 ,  崔珊珊 ,  王斐斐 ,  陈丹

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明基于多约束子空间投影的传感器数据分类方法，包括步骤：1)采集跨域分布的传感器数据，并将所采集的跨域分布的传感器数据分为源域和目标域数据；2)寻找把源域和目标域数据从原始空间映射到某个子空间的投影矩阵P；3)采用P对源域和目标域进行转换，将转换后的数据输入分类器对分类器进行训练和测试，得到训练成功的分类器；4)采用P对传感器实时采集的数据进行转换，并将转换后的数据输入训练成功的分类器进行分类。本发明基于多约束子空间投影的传感器数据分类方法，其采用了优化的投影矩阵P，通过该投影矩阵P对跨域分布的传感器数据进行转换，能够提高跨域分布的传感器数据的分类准确率。