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[发明专利]一种茶叶质量等级的检测方法-CN202210301466.X在审
发明人： 丁煜函;荆磊;江辉;葛东营;鄢煜力 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01N21/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种茶叶质量等级的检测方法，首先筛选出对茶叶挥发性气体敏感的卟啉指示剂，制作气敏传感器阵列，并确定最佳反应时间，然后以支持向量机构建茶叶质量等级检测模型，以标准茶叶样品与气敏传感器阵列反应后得到的样本数据训练模型，以多优粒子群算法优化模型参数，建立优化的茶叶质量等级检测模型，最后通过待测茶叶样品与气敏传感器阵列反应获得检验样本，输入到检测模型得到检测结果，检测准确率达95％。本发明操作简便，成本低廉，检测速度快，检测结果客观准确，能较好地满足不定期抽检等日常应用的需求。
一种茶叶质量等级检测方法

[实用新型]一种传感器信息动态融合优化实验平台-CN202020790663.9有效
发明人： 丁煜函;邱白晶;房义军;管贤平;董晓娅 -专利权人：江苏大学
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G01L5/16 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种传感器信息动态融合优化实验平台，实验平台由计算机，信号输出卡，信号输出接线盒，信号采集卡，信号采集接线盒，功率放大器，激振器，设备固装台相互固定连接组成。本实用新型的目的是提供一种简单、高效的集激励、信息采集、训练、测试为一体的传感器信息动态融合优化实验平台。基于本实验平台的信息动态融合优化，可使低成本低精度的一维或多维传感器的测量性能得到明显提高。本实用新型可适用于不同维数、不同尺寸传感器的优化，实验平台可根据传感器的维数和尺寸进行灵活调整，对使用环境要求低，实验平台无需额外固定装置，只需实验台面稳固平整，实验即可顺利进行。
一种传感器信息动态融合优化实验平台

[发明专利]一种传感器信息动态融合优化实验平台及实验方法-CN202010403017.7在审
发明人： 丁煜函;邱白晶;管贤平;房义军;董晓娅 -专利权人：江苏大学
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G01L5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种传感器信息动态融合优化实验平台及实验方法，实验平台由计算机，信号输出卡，信号输出接线盒，信号采集卡，信号采集接线盒，功率放大器，激振器，设备固装台相互固定连接组成。本发明的目的是提供一种简单、高效的集激励、信息采集、训练、测试为一体的传感器信息动态融合优化实验平台及实验方法。基于本实验平台的信息动态融合优化，可使低成本低精度的一维或多维传感器的测量性能得到明显提高。本发明可适用于不同维数、不同尺寸传感器的优化，实验平台可根据传感器的维数和尺寸进行灵活调整，对使用环境要求低，实验平台无需额外固定装置，只需实验台面稳固平整，实验即可顺利进行。
一种传感器信息动态融合优化实验平台方法

[发明专利]基于BA-LSSVM的光合细菌发酵过程关键参量的软测量方法-CN201710928139.6有效
发明人：朱湘临;陈威;丁煜函;王博;郝建华;华天争 -专利权人：江苏大学
申请日： 2017-10-09 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于BA‑LSSVM的光合细菌发酵过程关键参量的软测量方法，该方法基于硬件平台及测量仪表与计算机系统软件进行智能计算，通过测量仪表获得实时的过程数据进行实时在线估计。该方法首先依据关联度值选取合适的辅助变量；然后采集历史罐批数据，将发酵数据集分成训练数据集与测试数据集；接着设计一个最小二乘支持向量机模型，利用蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机核参数与惩罚参数，获得最优的BA‑LSSVM模型；最终用优化好的模型对关键参量进行预测。实现了对光合细菌发酵过程关键变量的实时在线预测，其中基于蝙蝠算法的最小二乘支持向量机克服了收敛速度和局部搜索能力上有所欠缺的问题，利于对光合细菌发酵的优化控制，提升产品产量与质量。
基于 ba lssvm 光合细菌发酵过程关键参量测量方法

[发明专利]一种海洋低温碱性蛋白酶的发酵控制方法-CN201711024666.0有效
发明人：王博;赵海清;朱湘临;丁煜函;郝建华;华天争 -专利权人：江苏大学
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明提供一种海洋低温碱性蛋白酶的发酵控制方法，本方法为基于人工鱼群改进ILC的新型海洋低温碱性蛋白酶的发酵控制方法，用于解决海洋蛋白酶发酵过程中，不易得到发酵最优个体和最优发酵控制参数的问题。首先利用采集到的输入输出样本数据，对BP神经网络进行训练和测试，得出跟踪误差曲线后，利用人工鱼群算法对迭代学习控制的增益参数进行不断地跟踪调整，直到得到满足精度要求的优化控制参数。本发明可根据现有的发酵数据获取最优的控制参数组合，摆脱了传统根据人工经验设置参数而带来的不便以及误差。
一种海洋低温碱性蛋白酶发酵控制方法

[发明专利]基于改进CS‑BPNN的食用菌发酵过程关键参量的软测量方法-CN201710928140.9在审
发明人：朱湘临;宋彦;丁煜函;王博;郝建华;华天争 -专利权人：江苏大学
申请日： 2017-10-09 - 公布日： 2018-03-09 - 主分类号： G01N33/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进CS‑BPNN的食用菌发酵过程关键参量的软测量方法，该方法首先对食用菌发酵过程工艺机理进行分析，选取合适的外部变量采用基于离散PSO的辅助变量选择算法来选取最适的外部变量作为软测量模型的辅助变量；根据历史罐批数据建立训练样本数据库，对其进行归一化处理；接着设计一个BP神经网络模型，利用改进的布谷鸟算法优化神经网络的权值与阈值；对优化后的神经网络进行训练，用优化好的模型对菌丝生物量进行预测。本发明采用改进的布谷鸟算法来优化BP神经网络，与标准的CS‑BP神经网络方法相比，收敛速度和局部搜索能力大大提升，实现了食用菌发酵过程关键变量的实时在线精确预测，对食用菌发酵过程的参数检测与优化控制具有重要意义。
基于改进 cs bpnn 食用菌发酵过程关键参量测量方法

[发明专利]一种基于神经网络和微粒群优化算法的建筑能耗预测方法-CN201410709145.9在审
发明人：胡程磊;李康吉;薛文平;梅从立;江辉;丁煜函;刘国海 -专利权人：江苏大学
申请日： 2014-11-28 - 公布日： 2015-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络和微粒群优化算法的建筑能耗预测方法，包括以下四个主要步骤：采集建筑能耗相关数据，并对数据进行预处理；确定具有误差反向传播学习功能的多层前馈神经网络模型的输入输出项及网络结构；利用微粒群算法优化BP网络的连接权值和阈值；利用优化得到的神经网络模型对建筑电力能耗进行短期预测。本发明利用统计产品与服务解决方案软件对预输入变量进行主成分分析，选择符合主成分提取要求的变量，从而降低了输入维度；利用微粒群算法的全局优化能力对神经网络模型的结构和参数进行优化，相对于目前的建筑能耗预测方法，本发明提出的预测模型具有结构简单，预测精度高等优点。
一种基于神经网络微粒优化算法建筑能耗预测方法

[发明专利]基于神经网络逆的生物发酵自适应控制系统及控制方法-CN201310014671.9无效
发明人：刘国海;于霜;丁煜函;梅从立 -专利权人：镇江市江大科技有限责任公司;江苏大学
申请日： 2013-01-15 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络逆的生物发酵自适应控制系统和控制方法，该控制方法包括以下步骤：利用神经网络和时分多路延时环节构造神经网络逆，通过调整神经网络的权系数使神经网络实现生物发酵系统的逆系统功能；将神经网络逆与生物发酵系统串联组成伪线性复合系统；将伪线性复合系统线性化解耦为两个单输入单输出的伪线性子系统；给定期望信号，根据当前时刻和前一时刻每个伪线性子系统的控制输入及生物发酵系统的输出，不断更新无模型自适应控制器的参数和下一时刻每个伪线性子系统的控制输入，使生物发酵系统的输出有效跟踪前述给定的期望输入信号，实现对生物发酵系统的无模型自适应控制，提高生物发酵过程的控制性能。
基于神经网络生物发酵自适应控制系统控制方法

[发明专利]基于相关性分析和ELM神经网络的软测量方法-CN201210541667.3无效
发明人：梅从立;江辉;肖夏宏;廖志凌;丁煜函;刘国海 -专利权人：江苏大学
申请日： 2012-12-14 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相关性分析和ELM神经网络的软测量方法。该方法步骤为：采集固态发酵过程产物的近红外光谱数据，光谱仪对被采集的光谱信号分析转换后通过数据线传入计算机；对获得的原始光谱数据进行预处理。对上述实验重复N次，选取一批发酵过程监控近红外光谱数据为案例样本数据，采用统计学相关性分析方法与其它(N-1)批数据进行相关性分析，再利用相关性指标分析结果与固态发酵过程产物参数指标的实测参考值进行关联，建立基于ELM的软测量模型。本发明操作简单方便、检测速度快且重现性好，可用于固态发酵过程产物质量的在线监控，本发明有望解决固态发酵生产过程中常规离线理化检测方法成本高、耗时长及效率低等问题。
基于相关性分析 elm 神经网络测量方法

[发明专利]基于多传感器信息融合的发酵过程状态监测与控制方法-CN201210254760.6无效
发明人：刘国海;江辉;梅从立;丁煜函;于霜;肖夏宏 -专利权人：江苏大学
申请日： 2012-07-23 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： C12Q3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多传感器信息融合的发酵过程状态监测与控制方法，对用于模型校正的发酵过程产物样本分别采用在线仪表、机器视觉、近红外光谱、电子鼻采集获取原始数据，同时进行常规理化分析获取生化参数指标；将生化参数指标结合在线仪表获取的理化过程参数指标共同组建一个标准数据库；分别提取各个有效特征信息；将各个有效特征信息组成特征向量，将特征向量分别与标准数据库中的生化参数指标和理化过程参数指标进行一一对应，通过人工神经网络和支持向量机构建关键状态参数多传感器信息融合模型；将软测量值与实测结果进行软仪表诊断，依据诊断结果实时更新数据库，并对模型进行在线自适应修正，根据软仪表诊断结果执行相应控制。
基于传感器信息融合发酵过程状态监测控制方法

[发明专利]基于近红外光谱秸秆固态发酵过程参数软测量方法及装置-CN201210004831.7无效
发明人：刘国海;江辉;肖夏宏;于霜;梅从立;丁煜函 -专利权人：江苏大学
申请日： 2012-01-10 - 公布日： 2012-07-04 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：本发明公开一种基于近红外光谱秸秆固态发酵过程参数软测量方法及装置，先利用理化分析方法获取固态发酵过程产物样本参考测量值组成数据库，再利用近红外光谱仪采集光谱数据并传入计算机，计算机对预处理后的光谱数据进行主成分分析，得到主成分得分矩阵及光谱协方差矩阵的特征值信息，通过特征值矩阵计算累计方差贡献率，提取累计方差贡献率达90%以上得分矩阵的前几个主成分得分向量作为固态发酵过程产物样本的特征变量；然后将固态发酵过程产物样本的特征变量与数据库进行关联，采用偏最小二乘法建立多参数软测量模型；最后将获得的待测样本的特征变量输入模型检测得到待测样本过程参数指标预测值；操作简单方便、检测速度快且重现性好。
基于红外光谱秸秆固态发酵过程参数测量方法装置

[发明专利]一种光纤温度测量装置的构建方法-CN200810021980.8无效
发明人：戴先中;丁煜函 -专利权人：东南大学
申请日： 2008-08-20 - 公布日： 2009-01-14 - 主分类号： G01K11/32 文献下载
摘要：一种光纤温度测量装置的构建方法，用来构建适用于高压电力设备，并且具有较好的动态性能和测量精度以及较低的制造成本的温度测量装置。它由半导体吸收式光纤温度传感器(2)和神经网络逆动态补偿器(3)串联构成；半导体吸收式光纤温度传感器(2)用来完成被测点温度到光电转换电压的转换；神经网络逆动态补偿器(3)由微分器(31)和静态神经网络(32)构成，并由单片机及其外围设备实现，用来得到动态补偿结果，完成对光电转换电压的动态补偿，提高温度测量的精度和动态性能。
一种光纤温度测量装置构建方法

[发明专利]红霉素发酵过程变量的神经网络逆软测量方法及软仪表构造-CN200410066003.1无效
发明人：戴先中;马旭东;丁煜函;王万成 -专利权人：东南大学
申请日： 2004-12-13 - 公布日： 2005-08-31 - 主分类号： C12M1/34 文献下载
摘要：红霉素发酵过程变量的神经网络逆软测量方法及软仪表构造方法是一种用于解决红霉素发酵过程中难以用传感器在线实时测量的关键变量的在线估计问题的方法。神经网络逆软测量方法依据红霉素发酵过程(1)的模型建立内含传感器(11)的模型，并依据求反函数方法建立内含传感器逆(3)的模型，然后采用静态人工神经网络(41)加微分器并通过对静态人工神经网络的调练确定各权系数构造神经网络逆(4)，实现该内含传感器逆，最后将神经网络逆串接在红霉素发酵过程之后，实现对菌丝浓度x₁、总糖浓度x₂、化学效价x₃的在线软测量。神经网络逆的具体实现就是所要构造的神经网络逆软仪表，采用单片机实现。
红霉素发酵过程变量神经网络测量方法仪表构造

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