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公开(公告)号：CN108182337B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810200655.1
申请日：2018-03-12
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于ScMiUKFNN算法的天然气净化工艺建模方法，包括以下步骤：步骤S1：选择影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；步骤S2：采集预设时间的所述工艺参数和所述性能指标的数据；步骤S3：形成归一化样本集，取所述归一化样本集中一部分作为训练样本，剩余部分作为测试样本；步骤S4：基于训练样本构建神经网络模型和所述神经网络模型的初始状态变量；步骤S5：利用ScMiUKFNN算法估计所述神经网络模型的最优状态变量；步骤S6：获得训练样本更新后的神经网络模型；步骤S7：得到预测结果，将预测结果与所述测试样本中的实际输出进行比较，如果比较结果小于预设误差值，神经网络模型有效；否则重复上述步骤至比较结果小于预设误差值。
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公开(公告)号：CN108828521A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810646416.9
申请日：2018-06-21
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G01S5/16
摘要： 本发明公开一种基于图像组合的可见光定位方法，当定位摄像头的采集图像内少于足够定位的可见光源数时，定位摄像头改变采集区域获取原采集区域边缘外的补充区域生成组合的采集图像，使定位摄像头能够采集到足够的可见光信号；一种定位系统，包括布置在场景顶面的可见光源，该顶面为可见光发射面，以及采集所述可见光源光信号的定位装置，所述定位装置设置有定位摄像头、运动机构和运算器。有益效果：当可见光信号采集装置没有足够定位的可见光信号时，令采集装置改变采集区域，并将改变后的采集区域组合到前一状态的采集区域中形成扩大的采集区域，基于扩大的采集区域进行定位，使定位系统可以适应不同可见光源密度设置的场景，且定位精度高。
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公开(公告)号：CN108509692A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810201222.8
申请日：2018-03-12
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于MiUKFNN算法的高含硫天然气脱硫工艺建模方法，包括：S1：选择影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；S2：采集预设时间的所述工艺参数和所述性能指标的数据，剔除误差样本后形成样本集；S3：对样本集进行归一化形成归一化样本集，并从中选取训练样本和测试样本；S4：基于训练样本构建神经网络模型和初始状态变量；S5：利用MiUKFNN算法估计最优状态变量；S6：将最优状态变量作为神经网络模型的连接权值和阈值，即获得权值阈值更新后的神经网络模型；S7：得到预测结果，将预测结果与所述测试样本中的实际输出进行比较，如小于预设误差精度，神经网络模型有效；否则重复上述步骤至比较结果小于预设误差精度。
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公开(公告)号：CN108182337A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810200655.1
申请日：2018-03-12
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于ScMiUKFNN算法的天然气净化工艺建模方法，包括以下步骤：步骤S1：选择影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；步骤S2：采集预设时间的所述工艺参数和所述性能指标的数据；步骤S3：形成归一化样本集，取所述归一化样本集中一部分作为训练样本，剩余部分作为测试样本；步骤S4：基于训练样本构建神经网络模型和所述神经网络模型的初始状态变量；步骤S5：利用ScMiUKFNN算法估计所述神经网络模型的最优状态变量；步骤S6：获得训练样本更新后的神经网络模型；步骤S7：得到预测结果，将预测结果与所述测试样本中的实际输出进行比较，如果比较结果小于预设误差值，神经网络模型有效；否则重复上述步骤至比较结果小于预设误差值。
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公开(公告)号：CN108828521B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201810646416.9
申请日：2018-06-21
申请人： 重庆科技学院
IPC分类号： G01S5/16
摘要： 本发明公开一种基于图像组合的可见光定位方法，当定位摄像头的采集图像内少于足够定位的可见光源数时，定位摄像头改变采集区域获取原采集区域边缘外的补充区域生成组合的采集图像，使定位摄像头能够采集到足够的可见光信号；一种定位系统，包括布置在场景顶面的可见光源，该顶面为可见光发射面，以及采集所述可见光源光信号的定位装置，所述定位装置设置有定位摄像头、运动机构和运算器。有益效果：当可见光信号采集装置没有足够定位的可见光信号时，令采集装置改变采集区域，并将改变后的采集区域组合到前一状态的采集区域中形成扩大的采集区域，基于扩大的采集区域进行定位，使定位系统可以适应不同可见光源密度设置的场景，且定位精度高。
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公开(公告)号：CN108509692B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810201222.8
申请日：2018-03-12
申请人： 重庆科技学院
摘要： 本发明公开了一种基于MiUKFNN算法的高含硫天然气脱硫工艺建模方法，包括：S1：选择影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；S2：采集预设时间的所述工艺参数和所述性能指标的数据，剔除误差样本后形成样本集；S3：对样本集进行归一化形成归一化样本集，并从中选取训练样本和测试样本；S4：基于训练样本构建神经网络模型和初始状态变量；S5：利用MiUKFNN算法估计最优状态变量；S6：将最优状态变量作为神经网络模型的连接权值和阈值，即获得权值阈值更新后的神经网络模型；S7：得到预测结果，将预测结果与所述测试样本中的实际输出进行比较，如小于预设误差精度，神经网络模型有效；否则重复上述步骤至比较结果小于预设误差精度。
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