Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 江苏恒旺数字科技有限责任公司;徐州中矿融通信息科技有限公司张雪飞获国家专利权

江苏恒旺数字科技有限责任公司;徐州中矿融通信息科技有限公司张雪飞获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉江苏恒旺数字科技有限责任公司;徐州中矿融通信息科技有限公司申请的专利基于集成RCP-Net预测露天矿路网的系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117076917B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310719105.1,技术领域涉及:G06F18/214;该发明授权基于集成RCP-Net预测露天矿路网的系统及方法是由张雪飞;王全家;王雅楠;陈丰华;张磊;刘佰龙设计研发完成,并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

基于集成RCP-Net预测露天矿路网的系统及方法在说明书摘要公布了:本发明实施例公开了一种基于集成RCP‑Net预测露天矿路网的方法及系统,包括:对卡车历史轨迹数据集进行预处理得到预处理数据,基于预处理数据构建训练集和测试集;组合多个并行RCP‑Net子模型得到集成RCP‑Net模型;通过MC近似贝叶斯方法计算集成RCP‑Net模型权重参数的后验分布,采样后验分布的参数样本,基于参数样本统计预测方差得到不确定性概率图;基于不确定性概率图构建不确定性联合损失函数,并结合训练集对集成RCP‑Net模型进行训练,得到训练好的集成RCP‑Net模型;将测试集输入训练好的集成RCP‑Net模型进行预测得到预测露天矿路网。解决现有技术中露天矿路网预测模型容易过拟合,且难以预测露天矿狭窄和稀疏轨迹道路的问题。

本发明授权基于集成RCP-Net预测露天矿路网的系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于集成RCP-Net预测露天矿路网的的方法,其特征在于,所述基于集成RCP-Net预测露天矿路网的的方法具体包括: 获取露天矿区域内卡车历史轨迹数据集,对所述卡车历史轨迹数据集进行预处理得到预处理数据,基于所述预处理数据构建训练集和测试集,包括: 将所述露天矿区域划分为个网格,基于所有网格内卡车历史轨迹数据进行轨迹特征提取,得到轨迹特征融合图,其中,所述轨迹特征融合图是将轨迹点数量特征、轨迹线数量特征、轨迹速度特征和轨迹方向特征进行连接方式的融合得到; 将所述轨迹特征融合图划分为个大小的实验样本,将所述实验样本划分为训练集和测试集; 构建单个RCP-Net子模型,并组合多个并行RCP-Net子模型得到集成RCP-Net模型; 通过随机层采样方法选择集成RCP-Net模型中不同RCP-Net子模型的某一层基于所述训练集进行训练; 通过MC近似贝叶斯方法计算集成RCP-Net模型权重参数的后验分布,采样后验分布的参数样本,基于所述参数样本统计预测方差得到不确定性概率图; 基于所述不确定性概率图构建不确定性联合损失函数,并结合所述训练集对所述集成RCP-Net模型进行训练,得到训练好的集成RCP-Net模型; 通过公式4计算不确定性损失函数: 公式4; 式中,表示露天矿路网预测概率图,为不确定性概率图,表示逐元素相乘; 通过公式5计算二元交叉熵损失函数; 公式5; 式中,表示第个输入的训练样本对应的露天矿路网标签; 通过公式6计算和Dice损失函数; 公式6; 式中,是一个极小值,用于保证分子,分母不为0; 通过公式7计算不确定性联合损失函数; 公式7; 式中,是一个平衡超参数; 将所述测试集输入所述训练好的集成RCP-Net模型进行预测得到预测露天矿路网。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人江苏恒旺数字科技有限责任公司;徐州中矿融通信息科技有限公司,其通讯地址为:215131 江苏省苏州市相城区经济技术开发区澄阳街道澄阳路116号阳澄湖国际科技创业园1号楼18层1801房屋;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。