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[发明专利]一种基于LSTM-DFGAN的粮食加工过程污染物数据扩充及风险预测方法-CN202310343276.9在审
发明人：王立;郑浪;金学波;王小艺;于家斌;白玉廷;赵峙尧;郭天洋 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑DFGAN的粮食加工过程污染物数据扩充及风险预测方法，属于食品安全领域。首先获取粮食加工过程污染物的原始数据，处理后得到1行N×(I+J)列的一维数据，并输入到TimeGAN中进行扩充，将扩充后的每组数据集划分为训练集和测试集，对LSTM和GAN进行训练。然后将训练集中的输入数据输入训练好的LSTM/GAN模型，输出预测数据，将预测的输出数据与训练集的输入数据融合，作为DF模型的输入数据，利用训练集中的输出数据作为DF模型的输出数据，对DF模型进行训练。基于训练好的DF，将DF嵌入GAN，建立DFGAN模型。最后在DFGAN模型的基础上，将DF替换为LSTM‑DF模型，建立LSTM‑DFGAN模型，实现对粮食加工过程污染物的精准预测。本发明具有首创性，融合各模型的优点，预测效果更好。
一种基于 lstm dfgan 粮食加工过程污染物数据扩充风险预测方法

[发明专利]基于递归时序深度置信网络的蓝藻水华预测方法-CN201910062903.5有效
发明人：张海艳;王立;王小艺;张天瑞;许继平;张慧妍;于家斌;孙茜;赵峙尧 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于递归时序深度置信网络的蓝藻水华预测方法，属于水环境预测技术领域。首先采集水质数据进行预处理并划分为训练数据和测试数据，构建多因素输入单因素输出的RTDBN模型，在RTDBN模型上建立隐藏层2对训练数据进行再次特征提取。针对训练数据，在RTDBN模型上建立输入层与隐藏层1的参数关系，采用CRBM对输入层偏置和隐藏层1偏置进行更新；同时建立隐藏层1与隐藏层2的参数关系。然后对隐藏层1新偏置和隐藏层2的偏置进行更新，隐藏层2对隐藏层1的特征进行进一步提取，对RCRBN的权重进行更新。最后反向微调模型参数，完成RTDBN模型训练，并通过测试数据对水质的蓝藻水华进行预测。本发明减少模型的计算，防止出现过拟合的现象，提高了预测精度。
基于递归时序深度置信网络蓝藻预测方法

[发明专利]基于集中导向和决策的移动机械臂运动规划和控制方法-CN202310729722.X在审
发明人： 于家斌;吴继光;陈志豪;赵峙尧;许继平;王小艺;王立;孙茜;陈阳;陆阳 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于集中导向和决策的移动机械臂运动规划和控制方法，针对传统RRT*算法无效父节点较多的问题，改进了RRT*算法中父节点的选择过程，在筛选父节点后，选择最优的父节点以拓展新的随机树。针对传统RRT*算法规划的无效路径过多、路径长度较大的问题，通过引入AAPF算法，使随机树在概率最优路径附近进行拓展。针对传统DDPG算法对样本数据依赖较多、学习的效率和精度较低的问题，在DDPG算法中，引入GD‑FNN对Actor网络进行预训练，并通过改进损失函数更新Critic网络评价机制。针对传统控制算法路径跟踪精度较低、鲁棒性差的问题，将改进的DDPG算法和PID控制器相结合，进行移动机械臂的跟踪控制。本发明显著减少了随机树中的无效父节点和路径，规划的路径长度更小，减少了DDPG算法对样本数据的依赖，整体算法的效率和精度得到了提升，并且具有更好的鲁棒性。
基于集中导向决策移动机械运动规划控制方法

[发明专利]一种用于工业互联网标识解析体系与区块链通信的链网连接器及其使用方法-CN202310397564.2在审
发明人：许继平;王浩宇;于重重;张新;王昭洋;姜露;于家斌 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明涉及区块链技术领域，特别涉及一种用于工业互联网标识解析体系与区块链通信的链网连接器及其使用方法。它包括有API接口模块、协议转换模块、身份认证模块和数据校验模块；链网连接器可以帮助区块链产业联盟企业节点的工业数据向工业互联网标识解析体系申请标识；也可以帮助用户通过工业互联网标识解析体系获取区块链产业联盟企业节点的工业数据；还可以直接帮助用户直接获取区块链产业联盟企业节点的工业数据。链网连接器作为外部连接器，可在现有的工业互联网标识解析系统和区块链之间额外增加使用，不需要改动现有的工业互联网标识解析系统和区块链体系。
一种用于工业互联网标识解析体系区块通信连接器及其使用方法

[发明专利]基于无监督聚类和极限学习机的大米加工链风险评价方法-CN202310347225.3在审
发明人： 于家斌;马欣玥;范依云;赵峙尧;张新;崔晓玉;白玉廷;白文帅 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明是一种基于无监督聚类和极限学习机的大米加工链风险评价方法，属于食品安全技术领域。本发明方法将污染物指标毒理学特性融入到熵权中，使得到的加工链综合风险指数更加可靠；根据确定的污染物指标的综合权重，基于模糊综合分析对其进行风险分级，得到大米加工链单节点的风险评价结果；采用聚类算法对大米加工链的综合污染指数样本进行聚类分析，从而得到聚类中心，即大米加工链风险程度的分级标准；利用极限学习机神经网络建立大米加工链风险评价模型，模型输入是大米加工链的各风险关键节点的风险评价结果，输出是大米加工链风险等级。本发明提升了加工链综合风险指数的精度，达到了精准高效的综合评价大米加工链风险的目的。
基于监督极限学习机大米加工风险评价方法

[发明专利]一种增强网络抗毁性的环境融合路由方法-CN202310407264.8在审
发明人：孙茜;羊峰波;王小艺;许继平;张慧妍;王立;于家斌;赵峙尧;胡文哲 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种增强网络抗毁性的环境融合路由方法。无线传感器网络的主要工作是利用传感器节点采集监测数据，并将数据传输至汇聚节点。多数情况下无线传感器网络被部署在无人值守的监测环境中，外部环境的动态变化会对网络的性能造成影响，极大影响网络的抗毁性。本发明首先建立环境影响模型，根据传感器因环境因素变化导致传感器工作性能相应降低的现象进行数学建模，得出环境因子。其次，在数据汇聚阶段：将环境因子引入到选取簇头的概率计算公式中，使得环境优的节点当选成簇头的概率更高。在数据路由阶段：通过人工势场法进行路径规划，将恶劣环境作为斥力场，距离汇聚的距离和节点的能量作为引力场，构建出合势场模型。
一种增强网络抗毁性环境融合路由方法

[发明专利]基于改进的LSTM网络轨迹预测的无人船集群围捕方法-CN202310524144.6在审
发明人： 于家斌;陈志豪;赵峙尧;许继平;王立;孙茜;陈阳;陆阳 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的LSTM网络轨迹预测的无人船集群围捕方法，改进的LSTM网络拓扑结构中增加了障碍物位置关系函数；若目标为船，则对障碍物进行COLREGs约束处理，利用改进的狮群算法在目标附近生成虚拟结构点，作为初始的伏击位置；再利用集中式结构分配虚拟结构点的位置以生成U型阵，使无人船集群提前埋伏在被围捕目标的前进路线上，增加围捕的成功率；第三利用匈牙利算法将U型阵中的虚拟结构点重新分配给无人船集群，并利用a‑star算法规划无人船到虚拟结构点的路径。本发明方法在被围捕目标周围生成包围圈，将虚拟结构点平均布置在包围圈上，缩小包围圈，并在包围圈上重新生成新的虚拟结构点，实施围捕。当被围捕目标进行逃脱时，无人船集群向被围捕目标的逃脱方向进行聚拢。
基于改进 lstm 网络轨迹预测无人集群围捕方法

[发明专利]一种基于多链区块链的粮食供应链数据隐私保护方法-CN202211090528.3在审
发明人：许继平;张新;张博洋;于重重;赵峙尧;于家斌 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多链区块链的粮食供应链数据隐私保护方法，属于区块链、隐私加密等领域；首先，针对粮食供应链信息流转特性，将供应链分为六个主环节，并按类别构建关键信息，输出隐私数据权限等级划分；结合实际业务场景将供应链划分为共识链和四条业务链，构建粮食供应链多链网络模型，通过分析各级隐私信息特性，结合密码学算法采取分级加密的方式构建隐私数据分级加密及存储模型。基于中继链的跨链通信，确保数据的可信流转；最后设计并改进共识算法CPBFT，保证数据信息的高效共识。本发明有效解决了单链式区块链结构造成的数据存储负担，弥补了隐私数据信息无法差异化共享的缺陷，实现了多链场景下粮食供应链数据隐私的有效保护。
一种基于区块粮食供应数据隐私保护方法

[发明专利]基于四维生成对抗网络的遥感图像分析及蓝藻水华预测方法-CN202310017318.X在审
发明人：王立;李文浩;王小艺;许继平;赵峙尧;张慧妍;于家斌;孙茜;白玉廷;王昭洋;崔晓玉 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明是一种基于四维生成对抗网络的遥感图像分析及蓝藻水华预测方法。本发明方法包括：基于空间权重矩阵及基于注意力机制的Pix2Pix模型对存在损坏点的叶绿素a浓度、温度以及藻蓝素浓度遥感图像进行修复；基于三次样条与卷积长短时网络及三维卷积对遥感图像时间序列进行填补；基于时间生成对抗网络对遥感图像时间序列进行扩充；基于四维生成对抗网络进行多因素遥感图像像素级预测；根据预测的三种遥感图像预测蓝藻水华暴发风险。本发明将叶绿素a浓度、温度以及藻蓝素浓度的遥感图像共同用于对蓝藻水华暴发的预测，修补和扩充了预测样本，提高了对未来时刻多因素遥感图像的预测精度，以及对未来时刻蓝藻水华暴发的时空分布预测精度。
基于生成对抗网络遥感图像分析蓝藻预测方法

[发明专利]一种针对局部未知环境的无人船路径规划方法-CN202111592030.2在审
发明人： 于家斌;杨蒙;赵峙尧;王小艺;许继平;白玉廷;王立;孙茜;陈志豪;吴继光 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开的是一种针对局部未知环境的无人船路径规划方法，属于无人船水质采样及路径规划领域。首先对湖面环境进行栅格处理，获得二维栅格地图后设置起始点与目标点；然后，采用改进的D*Lite算法对起始点与目标点进行路径规划，包括改进启发函数，减少扩展节点；以及改进路径代价函数，使无人船不再局限于特定方向移动；接着，对规划完的路径采用Dubins算法进行局部拐点平滑处理，使平滑后的节点仍处于栅格节点上；最后，当无人船按照路径代价最小的原则行驶，遇到未知障碍物时依然能进行重规划处理。本发明有效解决了计算效率较慢的问题，缩短了路径长度，使整体路径在未知环境中能够进行实时平滑处理，更适用于实际环境的无人船路径规划。
一种针对局部未知环境无人路径规划方法

[发明专利]基于四维有向GCN-LSTM模型的多城市多种大气污染物预测方法-CN202310035696.0在审
发明人：王立;唐千慧;王小艺;许继平;赵峙尧;张慧妍;于家斌;孙茜;白玉廷;王昭洋;崔晓玉 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明是一种基于四维有向GCN‑LSTM模型的多城市多种大气污染物预测方法，解决目前不能准确预测多种大气污染物浓度的问题。本发明方法包括：对多城市多种大气污染物浓度数据进行相关性分析，确定数据间具有相关性；根据城市的地理位置建立四维有向GCN模型的图；进行四维有向GCN模型的谱分解及张量运算，获取图傅里叶系数和图傅里叶基；改进四维有向GCN模型的图滤波器；引入LSTM网络架构，构建四维有向GCN‑LSTM模型进行大气污染预测。本发明构建了一种能够包含二维空间有向性信息、捕捉图节点内多个因素一维相关性信息、提取不同时刻时间一维相关性信息的四维有向图模型，提高了对多城市多种大气污染物的预测精度。
基于四维有 gcn lstm 模型城市多种大气污染物预测方法

[发明专利]基于改进MIMO深度双重3Q学习的水体富营养化预测方法-CN202310476597.6在审
发明人：王立;宁超然;王小艺;许继平;赵峙尧;张慧妍;于家斌;孙茜;白玉廷;王昭洋;崔晓玉;金学波 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进MIMO深度双重3Q学习的水体富营养化预测方法，用于水环境监测和水体污染防治。本发明方法考虑水体富营养化相关的12种预测指标，基于深度Q学习模型进行改进，改进Q学习中贪婪因子和奖励，以及Q函数值的更新，并改进模型预测和训练方式，提出MIMO深度双重3Q学习模型，利用该模型进行双重预测，第一次获取各预测指标的初步预测结果，第二次获取各预测指标的更正的预测误差，将两次预测结果结合获得各预测指标的最终预测结果。经验证，使用本发明方法解决了目前水体富营养化预测精度不高及预测时间过长的问题，提高了对水体富营养化指标的预测精度。
基于改进 mimo 深度双重学习水体富营养化预测方法

[发明专利]基于突变理论和改进布谷鸟算法的蓝藻水华暴发预警方法-CN201910067670.8有效
发明人：王立;王小艺;康俊鹏;许继平;张慧妍;于家斌;孙茜;赵峙尧 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于突变理论和改进布谷鸟算法的蓝藻水华暴发预警方法，属于水环境预测预警技术领域。所述方法包括对蓝藻生长非线性动力学进行建模；利用改进后布谷鸟算法和龙格库塔法对蓝藻生长非线性动力学模型中的参数进行寻优率定；将蓝藻生长非线性动力学模型转换为尖点突变理论模型；根据尖点突变理论模型的分歧集确定水华暴发临界点；最后对蓝藻水华暴发做出判断，进行预警。本发明采用数值方法与智能算法相结合的方法，并在智能算法的迭代寻优上做出了部分改进，加快寻优收敛速度，使参数不是简单的各向同性随机游走，使蓝藻生长非线性动力学模型更具有普适性和实用性，可及时预测水华暴发，为决策部门制定水华的防治对策提供依据。
基于突变理论改进布谷鸟算法蓝藻暴发预警方法

[发明专利]一种基于小世界特性的动态分簇路由优化方法-CN202010174430.0有效
发明人：孙茜;程恭学;王小艺;许继平;张慧妍;王立;于家斌;羊峰波 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于小世界特性的动态分簇路由优化方法。首先，在水质传感器网络中引入小世界特性，通过其较小的平均路径长度和较大的聚类系数减少网络的能量消耗并提高网络的容错能力。其次，对上述网络进行改进，引入动态分簇思想，通过构建有效的能耗模型，合理选取簇头，有效延长网络的生命周期。本发明通过对引入小世界特性的水质传感器网络路由方法进行改进，可有效延长水质传感器网络的生命周期，提高网络的监测能力。
一种基于世界特性动态路由优化方法

[发明专利]一种传感器网络动态部署方法-CN202010458814.5有效
发明人：孙茜;王小艺;许继平;张慧妍;王立;于家斌;申志平;羊峰波 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04W16/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种传感器网络动态部署方法。首先，对非重点监测区域内的传感器进行定位，选其为移动节点。其次，对重点监测区域利用同心圆法找出目标节点。最后，根据弗洛伊德算法计算出将移动节点移动到目标节点的级联移动路径，从而实现了基于区域特征模型的水质传感器网络的动态部署。本发明通过传感器节点的级联移动，可利用更短的时间，在保证网络生命周期的前提下实现对传感器网络重点监测区域的动态部署，使之达到更佳的覆盖性能。
一种传感器网络动态部署方法

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