福州大学

本发明提供了一种基于幅度校准对比对齐的多模态推荐方法及系统，包括：获取用户—物品交互数据及各物品的多模态特征，所述多模态特征包括视觉特征、文本特征与音频特征中的至少两种；对每个物品的各模态特征进行编码，并将潜在表征解耦为主语义嵌入和校准嵌入；利用主语义嵌入确定跨模态对齐方向，利用校准嵌入估计跨模态一致性并生成幅度权重，构建幅度校准对比对齐损失，抑制表面相似但跨模态不一致的误导性关系；引入用户反馈监督信号，对用户历史交互行为及隐式偏好进行建模，使多模态表征与用户偏好模式保持一致；将校准对齐后物品的多模态表征进行融合，联合生成用户和物品表示并输出推荐结果。

本发明属于桩基抗震评估的技术领域，涉及了一种惯性‑运动荷载耦合的桩基抗震安全智能评估系统，包括：等效特征生成模块，提取频响与峰值加速度生成时频特征；初始状态构建模块，构建网格并生成外部荷载与初始变形向量；输入向量生成模块，拼接位移及特征生成状态向量；本构参数推理模块，将其输入网络输出土体抗力及刚度；全局矩阵组装模块，积分得内力并组装全局刚度矩阵；状态更新求解模块，根据不平衡力与刚度求修正量更新变形；收敛判定与输出模块，计算范数，超限则迭代，收敛生成包络线。本发明解决了现有评估方法对复杂地震动特性下的非线性荷载耦合响应评估缺乏足够的准确性的问题。

本发明提供了一种少标签样本的LG‑LapSVM半监督学习阀门泄漏故障诊断分类方法及系统，首先通过声发射传感器采集不同内漏状态信号，提取排列熵、全局节点出链熵、注意力熵与全局有序模式注意力熵并串行融合构建组合特征向量；然后采用（李群拉普拉斯支持向量机）半监督分类器，在仅有少标签样本的条件下，同时利用大量无标记样本学习数据流形几何结构并嵌入李群变换不变性约束，实现液压阀内漏状态的高精度、高鲁棒性识别。本发明有效解决了少标签场景下单一熵特征表征不足、传统分类器对高维复杂信号泛化能力弱的问题，显著提升了内漏识别的准确性与稳定性。

本发明涉及一种砖砌体结构寿命预测与维护管理智能系统，包括：物理场生成模块，接收多源异构监测信号以构建基准并解析，生成物理场分布张量；置信掩膜生成模块，依据空间与光学特征评估真实度生成掩膜张量；前向演化推演模块，调用水分扩散与盐胀应力算子对张量正向计算生成演化矩阵；模型权重校核模块，计算误差提取梯度，借掩膜阻断并溯源至测量锚点核修网络；寿命评估模块，用核修网络追踪退化隐变量取离散值，映射生成三维方差矩阵；智能运维决策模块，结合矩阵衍生速度与安全阈值，调用资源生成修补指令并回填基础数据库。本发明解决了现有预测模型物理一致性欠缺以及参数校核阶段多源异构数据可信度难以区分的问题。

本发明提供一种公路曲线隧道墙侧激光雷达优化布设方法，属于自动驾驶车路协同感知领域。该方法获取车辆、隧道线形及环境、激光雷达参数作为输入信息；采用虚拟测试分别获取布设墙侧激光雷达前、后面向自动驾驶的道路可用视距样本，构建可用视距样本库；将候选布设方案转换为固定维度布设编码，结合随机场景特征训练可用视距预测模型，预测各场景下的道路可用视距；以最小化布设数量为目标，以视距安全约束、协同感知增益约束和布设可行域约束建立优化布设模型；求解该模型得到包括布设数量、平面坐标和安装高度的优化布设方案。本发明兼顾感知安全、协同增益与工程可实施性，有效减少冗余布设。

本发明属于充填成本决策的技术领域，涉及了基于神经网络多目标优化的充填成本决策方法，包括以下步骤：获取充填作业时间序列数据与经济动态指令融合生成基础数据序列；解析材料造价流计算演化评估量，生成经济寻优梯度特征流；提取抗压强度测试值进行偏移对照，生成疲劳收缩惩罚变量；将物理状态参量注入物理模型引入惩罚变量，计算安全边界阈值；通过预训练神经网络导出候选配比矩阵，结合经济特征流与原生探测纠偏量确定联合寻优梯度，据阈值筛选生成受控更新结果；达稳态时转为物料配比定额并下发被控设备。本发明解决了多源实时数据同步、经济反馈融合及物理边界自适应调整困难，导致充填成本优化与长期安全性难兼顾的问题。

本申请提供一种基于岗位角色的多智能体动态协同方法及系统，涉及人工智能领域。该系统包括智能体角色模型库、智能体库、智能体服务历史库、能力评估与智能体选择引擎、动态任务分解与协同引擎以及协同状态监控与反馈调整模块，采用分层索引机制、多维度能力评估算法及有向无环图任务分解与多模式协同技术，有效解决传统居家养老服务中存在的服务碎片化、响应不协调、老年人需求难以精准匹配、决策不透明、适应性弱等技术问题。本系统可实现多个专业化智能体的自适应协同工作，可缩短养老服务响应时间，提升需求匹配精度，显著提升养老服务的连贯性、个性化水平和执行效率，改善老年人的生活质量，具备良好的实用性和推广价值。

本发明涉及一种基于BIC主动支撑的交直流混合微电网并离网无缝切换控制方法。该方法采集微电网运行状态信息，通过直流母线电压与BIC交流侧输出频率之间的反下垂控制关系，使BIC根据系统运行状态主动支撑交直流母线电压；同时结合无功‑电压下垂控制，经双闭环产生PWM驱动信号控制BIC；直流侧非计划孤岛时，BIC依据直流母线电压变化调节功率交换，支撑直流电压；交流侧非计划孤岛时，BIC自动承担交流母线电压、频率及功率支撑；交流侧恢复并网时，通过预同步控制实现平滑并网。本发明采用统一控制结构，无需切换控制算法和孤岛检测，具有结构简单、动态响应快、切换过程连续的优点，能有效抑制母线电压波动和电流冲击，提高系统运行稳定性。

本发明公开一种三相四线制三电平逆变器的多目标模型预测控制方法，属于电力电子变换器领域。该方法采用串联结构模型预测控制实现无权重的三相输出电压质量和中点电压平衡多目标优化；对三相输出电压代价函数进行串联结构排列，对逆变器侧桥臂电压参考值寻优，在串联结构中通过将O开关状态作用时间部分分解为相等的P、N开关状态作用时间，在不影响输出电压质量的同时降低中点电压波动，避免权重系数设计；引入陷波器抑制滤波器与负载交互产生的谐振，并采用下两个时刻的输出电压参考值及预测值构建代价函数来消除数字控制延时影响。本发明可实现三相四线制三电平逆变器带平衡/不平衡负载时输出电压质量和中点电压平衡的无权重多目标优化控制。

本发明涉及一种基于LoRa Mesh自组网的动态路由方法及系统，应用于包含多个LoRa节点和至少一个汇聚节点的LoRa Mesh网络中；包括：步骤S1、自组网中的设备进行信息交换，得到网络拓扑图；步骤S2、节点利用全局的网络拓扑图针对每一汇聚节点构建基于熵正则化的soft‑min势场，并选择最佳的汇集节点；步骤S3、源节点确定目标汇聚节点后，基于相邻节点的势场差值执行逐跳路由发送；步骤S4、非源节点收到数据包后，进行根据数据包的目标ID和下一跳ID判断是否转发该数据包，直至数据通过汇聚节点传到公网。仿真结果显示，本发明能有效均衡网络负载、延长网络生命周期，并在多汇聚场景下相比传统贪心与泛洪路由获得更高的包到达率和更均匀的能耗分布。