一种确定自冷型油浸式变压器热驱动力的方法

    公开(公告)号:CN109635397A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811465107.8

    申请日:2018-12-03

    IPC分类号: G06F17/50 G06N3/12

    摘要: 本发明公开了一种确定自冷型油浸式变压器热驱动力的方法,包括以下步骤:获取变压器的负载电流、环境温度和相关结构参数及物性参数,基于遗传编程建立显式油温差预测模型,将预测的油温差数据代入热驱动力模型得到自冷型油浸式变压器油流热驱动力。本发明的有益效果在于,仅需监测变压器的负载电流和环境温度即可得到热驱动力计算中的关键参量:顶层油温与底层油温的油温差,无需对在运变压器加装底层油温监测装置即可实现热驱动力的分析计算,减少人力物力的消耗,提高经济效益,为变压器冷却效果分析和运行维护提供便利。

    一种基于遗传算法的茶叶加工设备控制方法

    公开(公告)号:CN109619218A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811332041.5

    申请日:2018-11-09

    IPC分类号: A23F3/06 G06N3/12

    CPC分类号: A23F3/06 G06N3/126

    摘要: 本发明公开了一种基于遗传算法的茶叶加工设备控制方法,所述茶叶加工设备包括机架、高度检测装置、电机、第一联轴器、扭矩传感器、第二联轴器、传动轴、炒锅、电热丝、炒板、速度传感器和温度传感器;本发明茶叶加工设备对电机和电热丝的控制取决于扭矩传感器取得的具体数值,杜绝工人凭感觉操作导致茶叶炒制质量不稳定的问题,提高了加工茶叶的品质,对提高茶加工品质的提高意义深远;采用遗传算法从串集开始搜索,覆盖面大,利于全局择优;同时处理群体中的多个个体,即对搜索空间中的多个解进行评估,减少了陷入局部最优解的风险,同时算法本身易于实现并行化。

    游戏的怪物配置生成方法及装置

    公开(公告)号:CN109615074A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201811534241.9

    申请日:2018-12-14

    IPC分类号: G06N3/12 A63F13/60 A63F13/822

    摘要: 本发明涉及一种游戏的怪物配置生成方法及装置,该方法包括:构建基因池;基于基因池中的基因段生成多个关卡基因型表示;基于多个关卡基因型表示生成包括基因关卡个体的初代种群;适应度计算步骤,利用适应度函数计算各基因关卡个体的适应度;个体选择步骤:基于计算的各基因关卡个体的适应度确定是否存在可用基因关卡个体,在否的情况下,基于计算的各基因关卡个体的适应度大小从初代种群中筛选出父代基因关卡个体;进化步骤:基于父代基因关卡个体利用遗传算法生成新一代基因关卡个体的种群;重复适应度计算步骤、个体选择步骤和进化步骤,直至基于计算的各基因关卡个体的适应度确定存在可用基因关卡个体,且输出可用基因关卡个体。

    用于纺纱生产的优化排包方法

    公开(公告)号:CN109299809A

    公开(公告)日:2019-02-01

    申请号:CN201810830976.X

    申请日:2018-07-26

    申请人: 南通大学

    摘要: 本发明公开了一种用于纺纱生产的优化排包方法,包括自动建立多目标排包优化模型;对于多目标模型允许用户自由设定其所有目标的重要性;根据用户自由设定的目标的重要性,自动启动各个目标权重分配机制;化排包位置:将排包方案发送到棉包输运小车:由棉包自动运输小车将配棉方案提供的所有棉包按优化的排包位置要求自动输运棉包到抓包机的棉包台指定位置。本发明为纺纱生产提供了一种用于纺纱生产中对选配的棉包在抓包机上进行排包位置优化的方法以及把棉包自动搬运到抓包机铺包台的不同位置的输运技术。为不同用户(棉纺、毛纺、麻纺、各种色纺、其它相关行业)解决排包优化和自动输运的生产实际问题。

    基于DBN-GA神经网络的高压断路器故障检测方法

    公开(公告)号:CN109270442A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201810954033.8

    申请日:2018-08-21

    IPC分类号: G01R31/327 G06K9/62 G06N3/12

    摘要: 本发明公开的基于DBN-GA神经网络的高压断路器故障检测方法,具体按照如下过程:将在线监测系统监测的电流数据,作为输入变量;然后,利用基于深度信念神经网络的深度学习算法构建故障类型预测模型,确定限制玻尔兹曼机模型,记为RBM,将一部分电流数据样本提取到构建该模型并进行训练;经过对受限玻尔兹曼机的训练后,对整个深度信念神经网络模型进行训练学习;最后将所有的数据输入到训练好的故障类型预测模型中,由故障类型预测模型对输入的分合闸线圈电流数据进行处理,完成对高压断路器故障检测。本发明公开的方法在弥补人工神经网络检测的不足的同时,能更加准确有效地判断断路器的故障类型,进而能够有效率的检修。

    一种无人机群行动方案自动生成方法

    公开(公告)号:CN109242290A

    公开(公告)日:2019-01-18

    申请号:CN201810988692.3

    申请日:2018-08-28

    IPC分类号: G06Q10/06 G06N3/12

    CPC分类号: G06Q10/06316 G06N3/126

    摘要: 本发明公开一种无人机群行动方案自动生成方法:一、确定任务核心和场景信息;二、子任务分解模块,使用遗传算法将任务核心分解为若干子任务;三、子任务优先级自动排序模块——和声种群生成;四、资源调度模块进行和声评价;五、子任务优先级自动排序模块——和声记忆库更新;六、输出优秀方案。本发明摆脱人为参与,实现高度自动化、快速响应率和智能协同化;生成的方案保证优秀性、多样性,可按优秀程度排序供选用;生成的行动方案执行时效率更高、目的更明确;搜索时效率更高,不需遍历所有排列即可达到优秀解;可同时进行最优调度和最佳优先级序列和声个体的评价,同时保证时序和资源调度的准确性,增加了计算效率;模块化算法兼容性更高。

    一种用于提升骨髓干细胞活性的超声激励参数优化方法

    公开(公告)号:CN109146075A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201810417361.4

    申请日:2018-05-02

    IPC分类号: G06N3/08 G06N3/12

    CPC分类号: G06N3/084 G06N3/126

    摘要: 本发明提供了一种用于提升骨髓干细胞活性的超声激励参数优化方法,包括以下的步骤:S1:进行细胞的照射实验;S2:通过医学试剂CCK8处理经过步骤S1照射后的细胞得出细胞活性值数据;S3:建立多种参数的GA‑BPNN;S4:训练在步骤S3所述GA‑BPNN,通过所述GA‑BPNN以用于骨髓间充质干细胞活性预测事件得出最佳照射参数组合;S5:使用S4所述的最佳照射参数组合验证S1所述的细胞照射实验,从而得到此次实验中最大的细胞活性值。本发明通过将医学中运用超声刺激细胞增强其活性同人工神经网络结合起来,利用神经网络去寻找超声系统的最佳照射参数组合,此方法具有精度高和稳定性好等特点,并为临床运用提供了有效的治疗方法。