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[发明专利]多视角融合的时空动态图卷积网络城市交通流量预测方法-CN202311004107.9在审
发明人：袁冠;赵文竹;张艳梅;周勇;牛强 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视角融合的时空动态图卷积网络交通流量预测方法，该方法从空间关联性与时序相似性出发，全面地挖掘路网节点之间多元的空间关联，捕捉路网节点中局部空间结构和全局空间相关性之间的依赖关系，首先使用历史的交通流量数据作为输入，将空间嵌入矩阵和时间嵌入矩阵添加至交通流量序列之中。其次将处理后的历史交通流量序列输入包含时间局部卷积多头自注意力模块和空间多视角动态图卷积模块编码器，通过编码器提取时空特征。最后将包含空间嵌入矩阵和时间嵌入矩阵的历史交通流量序列和编码器的输出，输入解码器生成未来的交通流量数据，实现了在多种时间窗口下的准确流量预测，提高了城市交通流量预测的准确性。
视角融合时空动态图卷网络城市交通流量预测方法

[发明专利]一种煤矿井下单轨吊多源信息融合精确定位方法及系统-CN202210256874.8有效
发明人：朱真才;李翔;沈刚;汤裕;曲颂;袁冠;袁艺平;叶文凯;赵佳琪;王庆国 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： B61L25/02 文献下载
摘要：本发明适用于井下单轨吊定位技术领域，提供了一种煤矿井下单轨吊多源信息融合精确定位方法及系统，包括以下步骤：根据UWB系统车载标签和基站解算出运动车辆动态位置；根据捷联惯导系统输出的姿态矩阵对比力进行矩阵转换，解算出车辆行驶路程；根据地图构建系统构建的全场景地图，确定特征点的位置信息；根据单轨吊行驶位移模型和特征点精确位置信息，构建精确定位卡尔曼滤波模型，对单轨吊实时位置模型进行修正，得到精确位置信息。本发明通过对三种定位方式进行信息融合，能够实现对单轨吊在井下运行时的精确定位，同时融合三种定位方式的优点，在保证精确度的同时，也能拥有较高的稳定性和抗干扰性能，适用于井下环境中的单轨吊定位。
一种煤矿井下单轨吊多源信息融合精确定位方法系统

[发明专利]一种基于强化学习的煤矿大数据分析平台可靠性检测方法-CN202310482279.0在审
发明人：袁冠;丁艳茹 -专利权人：淮北矿业股份有限公司
申请日： 2023-04-29 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于强化学习的煤矿大数据分析平台可靠性检测方法，包括有以下步骤：S1、定义强化学习任务；S2、度量类的重要性；S3、设计奖励函数；S4、设计值函数；S5、生成类集成测试序列；本发明充分考虑了重要的类错误倾向性大、一旦发生错误对系统的破坏性较大的特性，通过静态分析技术获取类间耦合信息，找出重要类并优先进行测试，提升了生成类集成测试序列的合理性与准确性；充分利用类的重要性信息结合强化学习中的奖励函数指导探索生成最优的类集成测试序列，兼具易用性和实用性，有利于测试开发人员更好的对软件模块进行集成，进一步提高软件测试中集成测试的工作效率。
一种基于强化学习煤矿数据分析平台可靠性检测方法

[发明专利]一种基于交互特征增强的关联性大数据的抽取方法-CN202310401347.6在审
发明人：袁冠;邴睿 -专利权人：淮北矿业股份有限公司
申请日： 2023-04-15 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于交互特征增强的关联性大数据的抽取方法，包括有以下步骤：S1、构建异质图模型，建立数字化表征；S2、设计表征学习模型，捕捉复杂交互关系，形成表征向量；S3、得到数据节点特征与交互特征，重构数据节点之间的交互关系，捕捉复杂多关系大数据中的关键交互；本发明使用异质图来捕获此类复杂信息，保持了复杂大数据中的异质特性；全面的刻画了复杂多关系大数据中的实体属性与交互特征；利用神经网络模型捕获复杂数据中的关键数据关系；交互特征增强的关联强度计算方法，在重要关联关系的抽取过程中，融合了多类型交互的特征，准确抓取复杂多关系大数据当中的关键关系。
一种基于交互特征增强关联性数据抽取方法

[发明专利]一种基于持续学习的域适应骨架行为识别方法和系统-CN202111341029.2有效
发明人：闫秋艳;王重秋;王志晓;袁冠;郭震 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：一种基于持续学习的域适应骨架行为识别方法和系统，方法包括：获取源域和目标域的新增骨架行为数据，采用滑动窗口法提取骨架行为数据序列，生成新增样本集；将新增样本集作为训练样本集；构建基于注意力机制的域适应网络模型，基于训练样本集对基于注意力机制的域适应网络模型进行训练，计算基于注意力机制的域适应网络模型的整体损失，若整体损失大于阈值，则从当前训练样本集中随机提取部分样本存入经验学习库中，从经验学习库中提取部分样本与下一轮训练的新增样本集中的样本组成下一轮训练的训练样本集，继续进行下一轮训练；否则训练结束，得到骨架行为识别模型；基于骨架行为识别模型对目标域的待识别骨架行为进行识别，得到识别结果。
一种基于持续学习适应骨架行为识别方法系统

[发明专利]一种基于邻域结构洞重要性贡献矩阵的类集成测试序列生成方法-CN202310777726.5在审
发明人：张艳梅;鲁东宇;袁冠;姜淑娟 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种基于邻域结构洞重要性贡献矩阵的类集成测试序列生成方法，包括下列步骤：1）构建对象关系图；2）计算K核重要性；3）计算结构洞重要性；4）构造重要性贡献矩阵；5）计算测试桩复杂度；6）生成类集成测试序列。本发明解决了目前方法中存在的“类重要性的度量具有单一性和片面性”的问题，该发明不但能够在较短时间内生成测试代价较低的类集成测试序列，而且能够为测试人员提供多种可以选择的测试方案，优先测试更多重要的类，提高了软件测试的效率，最终更好地控制了软件产品的质量。
一种基于邻域结构重要性贡献矩阵集成测试序列生成方法

[发明专利]基于时间游走嵌入的增量动态社区发现方法及系统-CN202211280296.8在审
发明人：袁冠;朱牧;张艳梅;商冉;刘肖;史红星;端祥宇;杜雨晴 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明适用于网络社区技术领域，提供了一种基于时间游走嵌入的增量动态社区发现方法及系统，所述方法包括以下两个阶段：数据处理阶段：依次读取动态网络快照，构造带有时间边权重的网络；使用时间游走采样策略对每一个时间权重网络构造节点序列；使用时间游走嵌入学习节点特征表示；社区发现阶段：将当前网络与数据处理阶段中获得的网络节点表示结合，构造动态属性网络；使用基于质量模块度的动态社区发现算法对动态属性网络进行社区发现。本发明充分利用图嵌入技术提取动态网络中节点的潜在的时空属性，同时将嵌入信息作为重要节点属性作为参考。本发明具有较低的时间复杂度和较高的准确度，能够快速有效地处理大规模复杂网络数据。
基于时间游走嵌入增量动态社区发现方法系统

[发明专利]一种轻量级视频行人重识别方法-CN201910903126.2有效
发明人：姚睿;高存远;夏士雄;周勇;赵佳琦;牛强;袁冠;张凤荣;王重秋;陈朋朋 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级视频行人重识别方法，属于计算机视觉技术处理技术领域。在搭建模型阶段，使用基于ShuffleNet v2的轻量级算法，同时，利用轻量级空间注意力机制模块处理人物图像细节，最后，通过一个在线差异识别模块来测量视频帧之间的特征差距，并使用该模块对不同质量的视频序列进行不同类型的时间建模。在模型训练阶段，输入行人的视频序列，使用上述搭建好的网络提取它们的特征表示，利用批量难分辨三元组损失和softmax损失共同训练并更新行人特征；在模型测试阶段，使用训练好的轻量级行人搜索模型对输入的目标查询行人，提取行人特征，并在大规模的视频序列中搜索出目标查询行人。本发明可应对大规模的现实场景图象，用于城市监控等安防领域。
一种轻量级视频行人识别方法

[发明专利]一种基于知识图谱的危险化学品事故知识库构建方法-CN202211292663.6在审
发明人：刘严颐;袁冠;张晨春;周黄鑫;龚俊清;王建业 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的危险化学品事故知识库构建方法，涉及化学和计算机技术领域。填补了危险化学品事故领域知识信息，弥补危化品相关数据薄弱的短板。步骤1、构建危险化学品及事故数据集。步骤2、对数据集中的事故根据发生原因进行分类。步骤3、对数据集中的事故进行特定实体识别，抽取出事故相关信息。步骤4、形成危险化学品事故知识库。步骤5、构建危险化学品事故树，生成事故树模板库。步骤6、检索匹配事故树模板库，融合知识图谱实现危险化学品事故原因的自动推理。减少了传统人工标注的数量，提高了识别效率。可以在事前对危险化学品事故的预防建立预案，又可以辅助建立应急响应预案提升危险化学品事故的处理能力。
一种基于知识图谱危险化学品事故知识库构建方法

[发明专利]一种具备自修正的井下多传感融合低功耗无线定位系统-CN202110737817.7有效
发明人：沈刚;朱真才;曲颂;撒韫洁;李翔;汤裕;袁冠;徐志鸥;许少毅;陈朋朋 -专利权人：中国矿业大学;徐州立人单轨运输装备有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种具备自修正的井下多传感融合低功耗无线定位系统。该系统包括：通过预设数量的UWB测距基站是根据UWB测距基站和UWB标签的通讯距离a，按小于等于通讯距离a的1/2尺寸，等间距的布置于煤矿井下巷道的同一侧；RFID基站是按照每两个UWB测距基站之间中间位置处布置一个RFID基站，且两个相邻的RFID基站之间的布置距离大于RFID基站与RFID标签的通讯距离b；每个UWB测距基站和各UWB测距基站两侧的RFID基站通过网络连接同一个嵌入式硬件平台；RFID标签和UWB标签配置于待定位的井下辅助运输车辆上靠近UWB测距基站布置方位的一侧；IMU模块设置于待定位的井下辅助运输车辆上；上位机与嵌入式硬件平台网络、IMU模块网络连接，通过IMU与UWB的融合定位，提高了定位精度。
一种具备修正井下传感融合功耗无线定位系统

[发明专利]基于时空图嵌入的动态网络社区发现方法和系统-CN202211272779.3在审
发明人：袁冠;朱牧;张艳梅;商冉;刘肖;史红星;端祥宇;杜雨晴 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明适用于网络社区技术领域，提供了一种基于时空图嵌入的动态网络社区发现方法和系统，所述方法包括以下阶段：空间特征提取阶段：利用图卷积神经网络提取动态网络中节点的空间特征，并使用门控循环单元动态更新图卷积神经网络的权重；时间特征提取阶段：对于空间特征提取阶段中提取到的空间特征，利用门控循环单元提取节点的时间特征；社区发现阶段：对于时间特征提取阶段中提取到的时间特征，利用聚类算法进行聚类。本发明能够有效地处理大规模复杂网络数据，准确地划分网络社区结构。
基于时空嵌入动态网络社区发现方法系统

[发明专利]基于超宽带与惯导分区间误差抑制的井下目标定位方法及系统-CN202110717911.6在审
发明人：袁冠;史苏阳;沈刚;曲颂;朱真才;许威 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超宽带与惯导分区间误差抑制的井下目标定位方法及系统，本方法将矿井不同物理空间分区，充分利用超宽带及惯导技术在相应区间的优势进行协同定位，并完成了不同区间定位方式的自主转换及误差抑制。本系统由井上设备和井下设备组成，井上设备包括地面监控终端、定位服务器及交换机，井下设备包括工业交换机、定位基站及移动终端，井上设备与井下设备通过光纤环网连接。本发明在使用多种定位技术覆盖定位区域的同时，进行误差抑制从而保证了定位精度，尽可能节约实施成本。能够实现井下人员、设备及车辆高精度定位，并且具有低功耗、定位覆盖范围大、易于实施维护等优点。
基于宽带惯导分区间误差抑制井下目标定位方法系统

[发明专利]一种基于加权特征增强的手势识别方法-CN202110696669.9在审
发明人：袁冠;刘肖;代伟;张艳梅;许威;史苏阳 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权特征增强的手势识别方法，该方法主要包括4个步骤：Step 1:使用信息熵度量不同传感器特征与手势之间的关联度，通过关联性分析和关节点分析，综合衡量不同传感器特征的重要程度；Step 2：根据手势数据的局部交互性，使用相邻关节点数据逐元素相加的方式捕获手势数据的局部交互信息，实现特征增强；Step 3：借助长短期记忆单元的门控机制解决动态手势的时序性与长距离依赖问题；Step 4：在模型训练过程中，采用批量归一化算法作为每一层网络的归一化方式，降低网络对初始化权重的敏感性，同时基于softmax损失函数，结合Fisher线性准则，构建损失函数，提高手势识别模型的收敛速度和识别精度。对于基于传感器的手势数据，本方法不仅能够提取手势数据的局部交互信息，还能够解决动态手势的时序性和长距离依赖问题。
一种基于加权特征增强手势识别方法

[发明专利]一种快速自构建行为模态识别系统-CN202210319875.2在审
发明人：代伟;南静;刘广义;建中华;袁冠 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种快速自构建行为模态识别系统，属于行为模态识别领域，该系统包括:行为模态数据采集与处理模块,用于利用移动设备对人体行为模态数据进行采集,并对采集数据进行特征工程处理，进而获得行为模态特征；建立行为模态识别模型模块,利用快速自构建方法基于行为模态特征建立行为模态识别模型；行为模态识别模块,将待测的行为模态特征输入行为模态识别模型，进而得到待测行为模态特征的类别.本发明弥补了现有行为模态识别系统在构建速度慢、识别精度低和轻量化不足等问题。
一种快速构建行为识别系统

[发明专利]一种基于构造式联邦学习的矿井人员违规动作识别系统-CN202210393664.3在审
发明人：代伟;建中华;刘广义;南静;季朗龙;袁冠 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于构造式联邦学习的矿井人员违规动作识别系统，包括聚合云和矿区违规辨别终端；所述聚合云包含参数传输模块和网络协同学习模块；所述矿区违规辨别终端包含矿工行为特征获取模块、本地网络模型构造模块和行为识别模块；本发明的基于构造式联邦学习的矿井人员违规动作识别系统，不仅可以有效解决矿区工人违规危险行为难以实时监控，监控人员长时间高强度监视，视觉疲劳和负担过重等问题，并且在保证各矿区数据隐私的情况下，训练出识别准确度更高、适用性更强的本地网络模型。
一种基于构造联邦学习矿井人员违规动作识别系统

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