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[发明专利]一种功能化的溴掺杂荧光碳点及其制备方法和应用-CN202211121995.8有效
发明人：杜芳芳;袁鹏翔;张慧珍;王力立 -专利权人：南华大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： C09K11/65 文献下载
摘要：本发明提供了一种功能化的溴掺杂荧光碳点及其制备方法和应用。功能化溴掺杂碳点的制备方法：以溴百里香酚蓝为前驱体，以乙醇为溶剂，超声溶解后，通过高温反应得到淡黄色溶液，旋蒸除去乙醇溶剂得到粘稠固体，加水溶解，在超纯水中用透析袋透析提纯，得到溴掺杂碳点水溶液(Br‑CDs)，冷冻干燥得到淡黄色粉末；利用Br‑CDs表面苯环上的溴与4‑氨基吗啉反应，制得吗啉功能化的溴掺杂碳点(Br‑CDs‑Lyso)。本发明制备工艺简单，原料来源广泛且价格低廉，所制备的功能化的溴掺杂碳点具有优异的光稳定性，良好的生物相容性，低毒性，能够靶向溶酶体。可作为纳米荧光探针用于细胞内溶酶体的成像及细胞内次氯酸的检测。
一种功能掺杂荧光及其制备方法应用

[发明专利]一种施加双向压缩载荷的试验装置-CN202110428608.4有效
发明人：柴亚南;程立平;山峰;王力立;朱杰;李新祥;刘西林 -专利权人：中国飞机强度研究所
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种施加双向压缩载荷的试验装置，包括试验装置框架、轴向压缩及测力组件、横向压缩组件、试验件组件和上平台及调平组件，其中：试验装置框架为轴向压缩及测力组件和上平台及调平组件提供安装位置，三者形成一个自平衡装置；轴向压缩及测力组件与横向压缩组件分别安装在试验件组件的两个方向上，提供双向压缩载荷；上平台及调平组件安装在试验件组件的上方、试验装置框架的顶部，用来作为可调平的上压缩平台；试验时，通过轴向压缩及测力组件、横向压缩组件中作动筒的伸缩来实现双向载荷的施加。本发明提供的试验装置可以进行结构件级试验件的单向压缩或双向压缩载荷试验，对结构件双向压缩的研究提供试验依据。
一种施加双向压缩载荷试验装置

[发明专利]基于DQN算法的电子健康网络区块链共识方法-CN202210224557.8在审
发明人：周琪林;杨妮;吴守林;林高尚;王力立;黄成 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DQN算法的电子健康网络区块链共识方法。该方法包括：确定支持区块链交易的电子健康网络架构，并设计区块链信誉评分机制即计算网络参数；然后将区块链共识问题建模为MDP并采用DQN算法对区块链共识方法进行训练。最后根据决策网络自适应分配哈希资源，以便得到最大化的边缘服务器总体收入。本发明提出的方法能够有效解决MEC环境的信任和隐私问题，获得最佳的网络服务性能，能在居家医疗、运动健身、战场士兵和疗养监测等场合中被广泛应用。
基于 dqn 算法电子健康网络区块共识方法

[发明专利]基于DDPG算法的电子健康网络计算卸载方法-CN202210224560.X在审
发明人：吴守林;杨妮;周琪林;林高尚;王力立;黄成;张永;单梁 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DDPG算法的电子健康网络计算卸载方法。该方法包括：确定电子健康网络架构，初始化必要的网络参数；然后将寻找最优的计算卸载策略问题转化为马尔科夫决策问题；最后采用DDPG算法对计算卸载模型进行训练，得到通信连接和卸载策略，使得各个用户在动态环境下获得合适的通信资源和计算资源。本发明不仅解决了移动设备本地计算资源受限的问题，在多WBAN用户多MEC的场景下还能显著地减少系统的时延和能耗，可以广泛应用在居家医疗、运动健身、疾病防控和医疗监测等场合中。
基于 ddpg 算法电子健康网络计算卸载方法

[发明专利]一种基于点激光测距的货箱自动抓取装置及方法-CN202010112078.8有效
发明人：单梁;邱博;王志强;周盛世;李军;王力立;黄成;张永 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01S17/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点激光测距的货箱自动抓取装置及方法。该装置包括激光测距单元、信息处理与控制单元和执行单元。方法为：首先由安装在抓取装置上的一组点激光距离传感器组成的激光测距单元实时采集目标货箱不同位置的距离信息，距离信息通过数据传输模块送至信息处理与控制单元；然后信息处理与控制单元对距离信息进行分析和处理，获得抓取装置相对于目标货箱的距离和姿态信息；最后，信息处理与控制单元根据位姿信息控制执行单元调整抓具位姿，使抓具运动到合适位置并收紧卡爪，实现目标货箱的抓取。本发明实现了货箱抓取过程的自动化，提高了工业生产中抓取工作的效率和准确率。
一种基于激光测距货箱自动抓取装置方法

[发明专利]一种基于强化学习的室内移动机器人避障方法及系统-CN202310448569.3在审
发明人：黄成;郭湉阳;王力立 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于强化学习的室内移动机器人避障方法及系统，该方法包括：构建室内移动机器人系统的数学模型；设计强化学习算法的回报函数；使用基于RE3探索策略的TD3算法，在仿真环境中对室内移动机器人系统的数学模型进行强化学习训练；将训练完成后的数学模型移植到现实环境中，实现室内移动机器人避障。所述系统用于实基于强化学习的室内移动机器人避障方法，系统包括数学模型构建、回报函数设计和强化学习训练三个模块。本发明使用TD3算法有效减少了Q值高估问题，而RE3探索策略则可以使机器人有效地探索环境并充分收集经验，仿真实验验证了其有效性。
一种基于强化学习室内移动机器人方法系统

[发明专利]基于DDPG算法的边缘计算车联网资源管理联合优化方法-CN202310329813.4在审
发明人：王玲玲;王力立;甘亮;周琪林;黄成;单梁;张永 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DDPG算法的边缘计算车联网资源管理联合优化方法，该方法为：建立车联网中边缘服务与联邦学习集成框架的网络架构，初始化网络参数；利用数据集训练模型并计算最优模型参数；将联合优化问题建模成马尔可夫决策问题并采用DDPG算法进行训练，更新网络参数，记录平均奖励，得到决策网络，进行网络动态卸载调度以及资源分配和服务模型缓存，实现边缘计算车联网资源管理的联合优化。本发明提高了基于边缘计算与联邦学习的车联网服务的实时性，具有良好的收敛性能和联合优化效果；提高了隐私数据在边缘服务器中的安全性及车联网用户的服务质量，能够广泛应用于路径规划与导航、远程车辆诊断等移动终端实际应用场景。
基于 ddpg 算法边缘计算联网资源管理联合优化方法

[发明专利]基于三步自适应算法的无人机三轴稳定平台及跟踪方法-CN201911098178.3有效
发明人：黄成;徐一骝;刘振光;魏家豪;尹政;王力立;徐志良 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G05D3/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三步自适应算法的无人机三轴稳定平台及跟踪方法。该平台包括光电开关、三轴稳定陀螺、传感器采集MCU、天线控制板MCU、馈源、信标机、滑环、定位系统、电机驱动器和电机。方法为：空中平台发送本端地理位置信息，地面系统进行目标捕获；光电开关和三轴稳定陀螺将信息传送给传感器采集MCU，传感器采集MCU进行数据预处理，并将天线状态发送给天线控制板MCU；天线控制板MCU经过综合计算，控制电机驱动器，使天线始终保持最佳通信姿态。本发明跟踪过程中采用三步跟踪算法，采用闭环PID反馈控制方式抑制载体干扰，采用扰动补偿方式抑制载体扰动，解决了平台的过顶问题，且跟踪精度高，响应速度快，稳定性高。
基于自适应算法无人机稳定平台跟踪方法

[发明专利]一种基于马尔科夫决策过程模型的机会路由协议设计方法-CN202010331293.7有效
发明人：黄成;尹政;刘子淇;刘振光;姚文杰;徐志良;王力立 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04W40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于马尔科夫决策过程模型的机会路由协议，首先评估环境链路质量，评估包接收率：采集相同RSSI值下的包接收率数据以及不同通信距离下的LQI均值和包接收率数据建立样本空间，对LQI均值和包接受率数据进行曲线族回归拟合，得出包接收率的估算公式；播撒无线传感器节点，组建无线传感器网络；传感器节点周期性广播和接收探测包，建立邻居信息表；传感器节点建立候选节点集；有效数据包所在节点广播数据包，接收到数据包的候选节点按值迭代公式重新计算节点对应状态值，数据包发送方选取回传对应状态值最大的节点作为下一跳转发节点。本发明使无线传感器网络能量使用优化均衡。
一种基于马尔科夫决策过程模型机会路由协议设计方法

[发明专利]基于Q-Learning算法获取无线体域网最优路径的方法-CN201910846122.5有效
发明人：张戈;奚思遥;王力立;尹欣杰;张新宇;黄成;吴晓蓓;杜万年;闫晓 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Q‑Learning算法获取无线体域网最优路径的方法，属于无线传感器网络控制领域，该方法包括以下步骤：初始化无线体域网参数；设定Q‑Learning算法中学习率α和折扣因子γ的值；构建评价矩阵用于寻找最优路径，并利用初始化的无线体域网参数求取评价矩阵的初始值，之后在路径选择过程中不断更新评价矩阵，并利用Q‑Learning算法不断学习Q矩阵；根据学习后的Q矩阵获取发送节点到目标节点的最优路径。本发明方法可以显著有效延长WBAN网络节点生存周期，能提高无线体域网更精确快捷地服务人类生活的能力，可以被广泛应用于医疗监测、疾病防控等无线体域网实际应用场景。
基于 learning 算法获取无线体域网最优路径方法

[发明专利]无线体域网中基于DQN算法的动态节点调度方法-CN202010221489.0有效
发明人： 王力立;张戈;林高尚;张永 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线体域网中基于DQN算法的动态节点调度方法。该方法包括以下步骤：确立无线体域网的网络架构；建立节点之间的马尔科夫信道模型，进行无线通信信道质量的数据采集并计算模型参数；将节点调度问题转化为马尔科夫决策问题，并采用基于深度强化学习的DQN算法进行训练，获得收敛的决策网络；利用决策网络进行节点调度：每个时刻根据节点的信道和缓存区数据长度决定接入信道的节点及其发送功率。本发明方法在保证无线体域网数据传输的可靠性和公平性的基础上，提高了节点调度的能效性，延长了网络的生存周期，可以被广泛应用于医疗监测、疾病防控等体域网实际应用场景。
无线体域网中基于 dqn 算法动态节点调度方法

[发明专利]一种基于两级强化决策边界的直线电机气隙故障分类方法-CN202210655023.0在审
发明人：张永;张菁;周巨贵;袁堂文;查显春;黄成;单梁;王力立 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两级强化决策边界的直线电机气隙故障分类方法，该方法为：对训练集进行OVA划分；对每组二类子数据集进行第一级边界强化，计算每组子数据集中单纯类与非单纯类的占比，根据占比以及计算得到的合成新样本分配权重和分配序列，对单纯类进行改进的Borderline‑SMOTE过采样或RUS欠采样；更新所有组样本数量，不重复地组合各单纯类样本形成新的不平衡数据集，进行OVO划分；对每组二类子数据集进行第二级边界强化，根据计算得到的合成新样本分配权重和分配序列，对少数类进行过采样，划分边界区域，对多数类非边界区域样本进行欠采样，多次循环得到平衡数据集。本发明提高了直线电机气隙故障的分类效率。
一种基于两级强化决策边界直线电机故障分类方法

[发明专利]基于多目标人工蜂群算法的牵引变电站节能方法-CN202010359390.7有效
发明人：张永;刘自力;邢宗义;单梁;王力立;蔡卫峰 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标人工蜂群算法的牵引变电站节能方法。该方法通过设置列车运行的线路数据和列车参数构建列车模型及其运行环境，以全天的牵引变电所能量损耗为优化目标，建立列车运行时牵引变电站的节能优化模型，充分考虑速度限制、发车间隔、列车最大加、减速度等约束条件，建立起列车运行时牵引变电站的约束条件即节能优化模型条件，并利用多目标人工蜂群算法求解该优化模型，得到牵引变电站能耗最低时的列车运行策略。本发明有效的提高了牵引变电站节能优化的精度，具有运算简单、探索能力强、设置参数较少、鲁棒性强等优点，降低了牵引变电站的能耗。
基于多目标人工蜂群算法牵引变电站节能方法

[发明专利]基于Faster RCNN的飞行目标协同识别方法-CN202010286279.X有效
发明人：黄成;魏家豪;刘振光;刘子淇;姚文杰;罗涛;王力立;张永;徐志良 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Faster RCNN的飞行目标协同识别方法，包括以下步骤：构建训练数据集；构建Faster RCNN网络；训练Faster RCNN网络；在多个分布式平台上实施训练后的Faster RCNN网络；进行目标检测并将识别结果进行决策级融合，实现目标协同识别。针对变化环境下的飞行目标红外图像识别场景，本发明的方法采用协同识别的方法能够获取目标多角度、多姿态的图像信息，使对象轮廓、姿态等信息更加丰富立体，能够有效地提高目标的识别准确率，同时优化了Faster RCNN网络的锚框生成方法，提高了目标识别的效率。
基于 faster rcnn 飞行目标协同识别方法

[发明专利]基于改进遗传算法的多UAV服务边缘计算的任务分配方法-CN201910936068.3有效
发明人：黄成;刘振光;魏家豪;罗涛;尹政;王力立;徐志良;吴晓蓓 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进遗传算法的多UAV服务边缘计算的任务分配方法，包括：构建边缘计算服务系统；提取UAV及终端的属性信息；生成终端任务随机卸载到无人机服务器计算的若干决策方案；建立UAV按照TSP问题顺序服务的能耗模型和时间模型，并建立任务本地计算的时间模型，形成最小化UAV边缘计算系统能耗和时间的多目标优化；利用改进遗传算法进行求解，获得最优的终端卸载决策和无人机任务分配方案。本发明可以有效为地面终端做出卸载决策，为多UAV服务若干终端的任务进行分配，为各UAV各自服务的顺序做出规划，可以有效降低终端任务的时间延迟和无人机服务器系统提供服务的能耗，延长了多UAV挂载服务器提供边缘计算系统的生存时间并提升了终端的效率。
基于改进遗传算法 uav 服务边缘计算任务分配方法

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