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[发明专利]基于多元transformer的雷电长时预测模型、方法和系统-CN202311027952.8有效
发明人：吕增威;周浩东;向念文;魏振春;李科杰;徐娟;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能和雷电预警技术领域，尤其是一种基于多元transformer的雷电长时预测模型、方法和系统。本发明提出的雷电长时预测模型，对雷电数据进行去缓和处理，缓和编码模块包括缓和层、第一线性网络、第一相关性运算层和激活输出层，缓和编码模块通过相关性计算筛选高相关的时间点进行编码；通过雷电数据与时间编码逐行累加，更好地捕捉雷电数据的时间依赖性；对多维雷电数据时间序列进行去缓和处理，还原雷电发生的突然性，大大提高了预测准确率。且本发明中，采用雷电参数与雷达回波图像组合成样本，实现多种资料配合使用，取长补短，进一步提高了雷电预测的准确性，增加预测的时间长度。
基于多元 transformer 雷电预测模型方法系统

[发明专利]基于深度强化学习的线路重合调度策略模型、方法和系统-CN202310868481.7有效
发明人： 魏振春;许家乐;向念文;吕增威;李科杰;徐娟;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明涉及雷击防控和配电网保护技术领域，尤其是一种基于深度强化学习的线路重合调度策略模型、方法和系统。本发明主要是通过将具有影响雷击后线路状况的特征耦合关系信息与线路中电器之间的拓扑关系信息耦合输入到Actor‑Critic网络中，对Actor‑Critic网络模型训练直至获取到收敛的最佳重合闸调度策略。本发明考虑线路中不同电器的电阻有所差异将线路中电器节点划分到若干区域，可使得电器电阻对线路雷击跳闸后是否采取正确动作的影响降低，从而提高线路重合调度决策的正确性，减少了调度失败的概率。
基于深度强化学习线路重合调度策略模型方法系统

[发明专利]基于transformer机制的雷电定位轨迹预测方法和系统-CN202310904397.6有效
发明人： 魏振春;裴文浩;向念文;吕增威;李科杰;丁煦;石雷 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其是一种基于transformer机制的雷电定位轨迹预测方法、系统和存储介质。本发明提出的基于transformer机制的雷电定位轨迹预测方法，将Transformer与时序分解方法相结合，其中分解方法捕获时间序列的整体轮廓，而Transformer捕获更详细的结构，这使得模型可以捕捉时间序列的全局视图。本发明中在时域特征提取时，通过M(q(i),K1)选择出少数对主要注意有贡献的点积进行后续注意力提取，降低了算法复杂度，提高了计算资源的有益性，从而提高了模型预测能力。
基于 transformer 机制雷电定位轨迹预测方法系统

[发明专利]多变量时间序列数据异常检测、模型训练方法和系统-CN202310531272.3有效
发明人：乔焰;张本初;胡荣耀;赵培;袁新宇;魏振春 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本发明涉及数据检测技术领域，尤其涉及一种多变量时间序列数据异常检测、模型训练方法和系统，解决了现有各类技术在多变量时间序列异常数据检测时，存在的受噪声影响大、检测效果不理想、无法实现实时检测的问题。本发明提出的一种多变量时间序列数据异常检测模型训练方法，额外增加了用以消除噪声影响的自适应权重和过滤模块，并采用对比学习的方法学习数据特征，以提升模型的泛化能力。本发明在异常检测阶段，着重考虑重构误差，并设计了用于评估数据异常程度的评价函数，本发明训练的异常检测模型具有更好的F1得分，展现模型在鲁棒性上显著超越了现有技术。
多变时间序列数据异常检测模型训练方法系统

[发明专利]一种智慧盲人辅助阅读系统和方法-CN202310499833.6在审
发明人：张泰然;李逸飞;屈永辰;罗智豪;魏振春 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G09B21/00 文献下载
摘要：本发明涉及盲人阅读技术领域，尤其是一种智慧盲人辅助阅读系统和方法。智慧盲人辅助阅读系统，包括：图像处理模块、摄像头、手势识别模块、文本解析模块、语音模块、盲文显示屏和中央处理模块；中央处理模块分别连接文本解析模块、手势识别模块、语音模块和盲文显示屏；中央处理模块获取文本内容和手势指令，中央处理模块根据手势指令控制语音模块对文本内容进行语音播报，或者控制盲文显示屏对文本内容进行盲文显示。本发明可通过摄像头实时采集手势图像和阅读物图像，结合手势识别和文本解析，可实现实时手势解读，根据手势指令控制文本语音播报或者盲文显示，使得盲人拜托盲文数据库的限制，实现实时的更自然的盲人阅读。
一种智慧盲人辅助阅读系统方法

[发明专利]基于深度学习的网络流量矩阵估计、模型训练方法和系统-CN202310545574.6有效
发明人：乔焰;袁新宇;魏振春;马学森;徐娟;杨帆;吕增威 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明涉及网络工程和人工智能技术领域，尤其是一种基于深度学习的网络流量矩阵估计、模型训练方法和系统。本发明针对包含映射模块和重构模块的基础模型进行训练，提取训练完成的映射模块作为网络流量矩阵估计模型。映射模块结合链路负载计算流量矩阵，重构模块结合流量矩阵重构链路负载估计值。本发明能够在数据集不完整的情况下，利用双损失机制保证基础模型对现实TM估计的准确性、鲁棒性与实时性，本发明解决了实际生活中大量存在的训练数据集缺失导致的模型欠收敛问题。
基于深度学习网络流量矩阵估计模型训练方法系统

[发明专利]基于联合注意力的分布式计算卸载模型训练方法和系统-CN202310627166.5有效
发明人： 魏振春;杭大为;吕增威;徐娟;石雷;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及边缘计算技术领域，尤其是一种基于联合注意力的分布式计算卸载模型训练方法和系统。本发明提出的一种基于联合注意力的分布式计算卸载模型训练方法，首先结合全网状态对全局网络模型进行参数训练，将全局网络模型收敛后的参数泛用于各个边缘网络模型，然后再对各个边缘网络模型进行本地训练。通过全局网络模型的参数下放，大大提高了本地训练的收敛速度。本发明提出的一种基于联合注意力的分布式计算卸载方法，采用本发明训练方法训练子网决策模型决策子网中各计算任务的卸载位置，实现了更高的卸载成功率和更低的能耗。且本发明训练的子网决策模型在异构子网上的表现更加平均、稳定。
基于联合注意力分布式计算卸载模型训练方法系统

[发明专利]个性化边缘卸载调度方法、模型训练方法和系统-CN202310451329.9有效
发明人：吕增威;范智成;魏振春;张文化;徐孝军;石雷;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明涉及微云系统技术领域，尤其是一种个性化边缘卸载调度方法、模型训练方法和系统。本发明在训练卸载调度模型的过程中采用联邦学习方法，还在训练过程中结合微云局部参数聚合和全边缘网络的全局参数聚合，以提高收敛速度，降低任务丢失率。本发明提出的卸载调度模型根据不同的任务类型将任务分配给不同的微云端进行计算，或者任务进行本地计算，以实现任务调度的优化。通过在仿真平台上进行测试，结果显示随着用户数量的增加，本发明训练的卸载调度模型在平均时延、能耗、收敛速度、任务丢失率上均有更加优异的表现，尤其用户终端数量越大，本发明训练的卸载调度相对于其他算法的优异性更加突出。
个性化边缘卸载调度方法模型训练系统

[发明专利]一种面向锂电制造的密封钉检测筛选机-CN202210559343.6有效
发明人： 魏振春;赵阳;徐孝军;吕增威;石雷;张文化 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： B07C5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向锂电制造的密封钉检测筛选机，包括密封钉筛选机器，所述密封钉筛选机器包括主控机箱，主控机箱的正面上固定安装有电动透明旋转盘，主控机箱的右侧面上固定安装有震动上料机，震动上料机与电动透明旋转盘相适配；通过通透转移结构能够将密封钉主体上透气孔内的残渣捅出，恢复透气孔的通透性，同时通透转移结构能够将密封钉主体转移至接料构件的内部，通过接料构件能够将密封钉主体转移至标准品落料机构中并将其排出，经该面向锂电制造的密封钉检测筛选机检测筛选后的密封钉主体完全符合规定标准，不会影响后续的安装作业，提高了该面向锂电制造的密封钉检测筛选机的实用性。
一种面向制造密封检测筛选

[发明专利]一种集电线路反击跳闸概率预测、告警方法和系统-CN202310315434.X有效
发明人：向念文;杜雨晨;吕增威;李科杰;魏振春;王书来 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及输电线路领域，尤其涉及一种集电线路反击跳闸概率预测、告警方法和系统。本发明提出的一种集电线路反击跳闸概率预测方法，首先以集电线路为中心设置监测区域，获取监测区域的雷电历史数据；结合雷电历史数据获取监测区域在待预测时间段内的雷电预测数据；然后结合雷电预测数据计算单次雷击时集电线路的反击跳闸概率Pl。本发明结合真实的雷电历史数据对集电线路反击跳闸概率进行预测，同时结合了线路参数及线路雷电防护性能，使得预测结果更加准确。
一种线路反击跳闸概率预测告警方法系统

[发明专利]一种边缘网络缓存调度方法、系统和存储介质-CN202310465386.2有效
发明人： 魏振春;罗子成;吕增威;石雷;徐娟;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04W28/14 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信和边缘计算领域，尤其涉及一种边缘网络缓存调度方法、系统和存储介质。本发明中，首先针对小基站和大基站构建网络结构相同的缓存调度模型和全局调度模型，训练过程中，通过大基站向小基站分发模型参数；同时针对每一个小基站进行本地训练以得到模型梯度；大基站聚合每个小基站上传来的模型梯度，从而得到全局聚合梯度，并将全局聚合梯度反馈到小基站，利用全局聚合梯度更新各小基站中的缓存调度模型，直到全局调度模型收敛，从而根据缓存调度模型和全局调度模型制定最优缓存策略。本发明提高了全局调度模型的收敛速度以及全局公平性，大大提高了缓存调度模型的收敛速度。
一种边缘网络缓存调度方法系统存储介质

[发明专利]一种应用于锂电池的表面缺陷检测装置-CN202210637490.0有效
发明人：吕增威;范智成;徐孝军;魏振春;张本宏 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： B07C5/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于锂电池的表面缺陷检测装置，包括运送机构，所述运送机构的顶部固定安装有位于其中部的拨动机构；通过拨动机构能够推动承载机构沿着运送带的轨迹顺时针方向转动，同时拨动机构能够自动对柱形锂电池进行扫描检测，通过驱动机构对自旋转机构施加摩擦力，使自旋转机构能够在摩擦力的作用下运行，通过自旋转机构能够驱动柱形锂电池在检测位上滚动，使拨动机构能够对柱形锂电池上的所有面进行连续的扫描检测，一次性完成对柱形锂电池的检测工作，不需要人工对柱形锂电池进行翻面，检测的更加充分，通过筛选机构能够将不合格的柱形锂电池筛选出，提高了该应用于锂电池的表面缺陷检测装置的实用性。
一种应用于锂电池表面缺陷检测装置

[发明专利]多边缘协作缓存调度优化方法、系统及模型训练方法-CN202310060149.8有效
发明人：吕增威;张玉;魏振春;张文化;徐孝军;石雷;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及协作边缘缓存领域，尤其涉及一种多边缘协作缓存调度优化方法、系统及模型训练方法。本发明提出的一种多边缘协作缓存调度优化方法，构建基于多智能体深度强化学习的MAPPO算法框架对面向反向服务迁移的多边缘协作缓存调度问题进行求解，从而可以很好地解决多智能体训练时环境不稳定的问题，而在执行时只需要本地状态信息就可以进行缓存决策，更符合实际应用场景且能够有较快的执行效率。同时MAPPO算法通过使用一个集中的Critic函数，使所有的边缘端关注整体收益，适用于多智能体的合作场景。
多边协作缓存调度优化方法系统模型训练

[发明专利]一种考虑动态拓扑的多边缘服务缓存调度方法和系统-CN202211429712.6有效
发明人： 魏振春;朱陈伟;吕增威;张本宏;石雷;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院;安徽布拉特智能科技有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种考虑动态拓扑的多边缘服务缓存调度方法和系统，属于边缘网络技术领域。本发明基于当前多基站的边缘缓存方法忽略了边缘服务器的动态变化的缺陷，在多边缘服务缓存问题中引入图卷积神经网络和深度强化学习，图卷积神经网络可实现对动态拓扑的实时信息捕捉，将经过特征提取后的信息传输到深度强化学习网络中进行学习，结合深度强化学习强大的决策能力，可以很好地实现缓存决策并提高服务稳定性。
一种考虑动态拓扑多边服务缓存调度方法系统

[发明专利]面向异质任务泛化的边缘缓存调度、任务卸载方法和系统-CN202211272276.6有效
发明人： 魏振春;赵阳;吕增威;张本宏;石雷;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向异质任务泛化的边缘缓存调度、任务卸载方法和系统。本发明公开了一种面向异质任务泛化的边缘缓存调度方法，首先在不区分智能体的情况下，采用所有智能体共用经验池的方式对基础模型进行训练，然后通过所有基础模型的参数平均获得初始化参数；本发明中以初始化参数为不同智能体对应的决策模型的初始值，然后根据各智能体对应的经验池样本训练决策模型。本发明中，初始化参数的使用，大大提高了决策模型的泛化能力和收敛效率。
面向任务泛化边缘缓存调度卸载方法系统

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