“G06N3/00”专利分类搜索_专利查询_文献下载_出售_求购_买卖_交易

钻瓜专利网为您找到相关结果1567个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于改进深度置信网络的车间能耗预测方法与管理系统-CN202310001073.1在审
发明人：戴建国;金伟超 -专利权人：江苏波司登科技有限公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进深度置信网络的车间能耗预测方法，包括以下步骤：采集车间设备的能耗数据，组成数据集；将所述数据集的数据采用经验模态分解并基于样本熵重构，降低不同数据集之间的随机性和波动性；建立鸽群优化算法优化的深度置信网络能耗预测模型，所述深度置信网络能耗预测模型采用鸽群优化算法优化深度置信网络的参数选择对所述深度置信网络能耗预测模型训练；训练后的深度置信网络能耗预测模型预测车间能耗，其中深度置信网络能耗预测模型由若干受限波尔兹曼机堆叠和BP神经网络构成。本发明还公开了基于改进深度置信网络的车间能耗管理系统。本发明加快了算法收敛速度，提高了车间能耗预测的精度。
一种基于改进深度置信网络车间能耗预测方法管理系统

[发明专利]一种基于序贯博弈快速优化的智能汽车类人决策方法-CN202310047881.1在审
发明人：朱冰;贾士政;赵健 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序贯博弈快速优化的智能汽车类人决策方法，包括：交通环境中的智能汽车和其他汽车实现动态信息交互；建立智能汽车多阶段序贯博弈决策模型；参与动态信息交互的每辆汽车基于对其他汽车在未来拟采取的策略的预测结果优化自身的预期效用诱导泛函，并对智能汽车多阶段序贯博弈决策模型进行求解；智能汽车执行自身在H瞬时的加速度；在H+h瞬时同步更新交通环境中的智能汽车和其他汽车的运动信息、预测信息和认知信息；重复执行上述所有步骤，直到智能汽车恢复自由驾驶模式。该方法基于多阶段序贯博弈的横向演进特性和纵向分层特性提高了多车交互决策的一体性、协同性和类人性，克服了离散域粗糙解的问题，加速了优化求解过程。
一种基于博弈快速优化智能汽车决策方法

[发明专利]一种基于改进鲸鱼优化算法的优化问题求解方法-CN202310080915.7在审
发明人：许志猛;李丹;陈志璋;陈良琴 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进鲸鱼优化算法的优化问题求解方法，包括：基于鲸鱼优化算法，构建基于准反射学习的改进鲸鱼优化算法，包括以下步骤：1）进行基于准反射学习的种群初始化；2）采用非线性收敛因子对种群中的鲸鱼个体进行寻优，更新个体位置；3）采用基于随机个体的位置更新策略对种群个体的位置进行二次更新；利用得到的改进鲸鱼优化算法对工程领域优化问题进行求解。该方法有利于提高优化的精度和速度。
一种基于改进鲸鱼优化算法问题求解方法

[发明专利]新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法-CN202310004039.X在审
发明人：李俊红;严俊;张泓睿;肖康;陈楠;程赟;白贵祥;李亚男;李富超 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明提供了一种新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法，属于新型磁悬浮球系统辨识技术领域。解决了辨识新型磁悬浮球系统模型参数精度不高和速度慢的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立新型磁悬浮球系统的单输入单输出模型；步骤2)构建新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法的辨识流程，对所有参数进行估计。本发明的有益效果为：本发明提出的新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对新型磁悬浮球系统反馈非线性模型的建模和参数辨识。
新型磁悬浮系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法

[发明专利]滚动轴承故障特征提取方法、智能诊断方法及系统-CN202010313588.1有效
发明人：吕晨;马彩霞;卢国梁;马艳玲;王汝芸;吕蕾;刘弘 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明提供了滚动轴承故障特征提取方法、智能诊断方法及系统，包括：采集电动驱动端的轴承信号数据，对信号数据进行预处理，将信号数据分为测试集和训练集；采用小波频带能量法提取信号数据的特征，分别得到训练集和测试集的第一特征矩阵；采用小波包—AR谱估计法提取信号数据的特征，分别得到训练集和测试集的第二特征矩阵；采用EMD‑SVD法提取信号数据的特征，分别得到训练集和测试集的第三特征矩阵；将第一、第二和第三特征矩阵拼接处理，并通过PCA进行数据压缩得到降维后的训练集和测试集，并输入到分类器进行数据分析，对故障进行诊断，能够有效保证信号特征的完备性和稀疏性，提高特征提取的泛化准确率，提高分类器的泛化能力。
滚动轴承故障特征提取方法智能诊断系统

[发明专利]基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法-CN202010852122.9有效
发明人：李蕊;底欣欣;徐乐;杨晓宁;杨勇;毕研强 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法，包括：步骤1：设置混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的目标参数；步骤2：阵列方向图综合问题写成公式[A][I]＝[S]，在其上加入一个对角矩阵X来控制方向图不同角度差异的权重；步骤3：使用总体最小二乘法计算得到阵列中的阵元电流I，将其代入辐射方向图公式，得到初步辐射方向图；步骤4：利用差分进化算法对权重矩阵X进行更新优化；步骤5：通过适应度函数计算阵列天线种群的适应度函数值；步骤6：判断适应度函数值是否小于一定值ε或是否达到最大进化代数；步骤7：输出最优解，记录该适应度值所对应的辐射方向图。本发明可以得到较低的副瓣电平和较深的零点。
基于混合进化算法加权总体最小二乘法阵列方向综合法

[发明专利]一种基于机器学习的智能Web攻击捕获方法及电子装置-CN202010640909.9有效
发明人：贾晓启;黄庆佳;魏钰宸;唐静;谢静;周梦婷;付玉霞;刘冠廷 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2020-07-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习的智能Web攻击捕获方法及电子装置，包括截获一攻击流量，检索该攻击流量的源IP信息是否在IP‑目标映射表中及相应的IP‑目标映射表权重与实时流量分类表权重；根据IP‑目标映射表权重与实时流量分类表权重相互大小，分别通过IP‑目标映射表或实时攻击流量分类模型中得到该攻击流量对应的目标应用类型，并引导至相应的应用蜜罐中。本发明实现对攻击者的高效准确引导，并通过反馈调节机制让蜜罐系统实现对于攻击者行为和目标的不断学习，持续提升攻击引导和捕获的能力。
一种基于机器学习智能 web 攻击捕获方法电子装置

[发明专利]一种水质预测方法及应用-CN202310056844.7在审
发明人：谭周亮;余雅丹;陈杨武;汪锐;李欣;周后珍 -专利权人：中国科学院成都生物研究所
申请日： 2023-01-15 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明具体公开了一种水质预测方法及应用。具体方案为：一种水质预测方法，包括如下步骤：利用鲸鱼优化算法，以样本熵为适应度，对时间序列的样本熵进行优化，获取最优的变分模态分解模态数K；基于最优的分解模态数K，通过变分模态分解，将时间序列分解成K个更为简单的不同频率尺度的子序列；利用多函数循环模糊神经网络对K个所述子序列分别进行训练和测试，并将各所述子序列的测试结果相加，即为最终的预测结果。本发明提供了一种新的、可实现水质长期准确预测的方法，可实现水质数据的长期准确预测。
一种水质预测方法应用

[发明专利]异常用户识别方法、装置、设备及存储介质-CN202211389623.3在审
发明人：程鹏;白佳乐;任政;闫明阳 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本申请提供一种异常用户识别方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术，可用于金融领域。该方法包括：获取待识别用户资产相关数据；待识别用户资产相关数据包括至少一个待识别特征；待识别特征为用户资产相关特征；将待识别用户资产相关数据输入已训练违约用户识别模型，并采用已训练违约用户识别模型输出待识别用户资产相关数据对应的待识别用户是否为异常用户。本申请的方案能够提高违约用户识别模型的识别准确率。
异常用户识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种自组织群体机器人多图样生成方法-CN202211670833.X在审
发明人：夏芊文;袁卫锋 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/008 文献下载
摘要：本发明提供了一种自组织群体机器人多图样生成方法，属于群体机器人模式形成控制领域，该方法包括选定参与图样生成的机器人数量，并按顺序或随机将机器人分布在场景某一区域内；为每个机器人赋予状态变换周期；基于状态变换周期，为每个机器人赋予相同的位置更新规则；在感知范围内由机器人通过邻近机器人的状态和位置做出行为反应，完成群体机器人多图样的生成。本发明解决了现有群体机器人图样生成技术中计算和通信成本高、图样单一、鲁棒性和可扩展性较差、使用全局坐标系和全局信息等问题。
一种组织群体机器人图样生成方法

[发明专利]一种实现智能虚拟数字动物的可学习能力模型个性化的训练学习方法与系统-CN201911086750.4有效
发明人：周鹏;武延军;赵琛 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/008 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现智能虚拟数字动物的可学习能力模型个性化的训练学习方法与系统。该方法包括：在云端生成智能虚拟数字动物的程序实例；为智能虚拟数字动物云端实例构造生产动物机器人实物映射，并派发给用户，动物机器人从云端下载相应的可学习能力模型；用户与动物机器人实物进行自然场景交互，动物机器人自动采集、生成个性化训练数据、训练更新可学习能力模型副本并上传到云端，云端更新相应虚拟数字动物的可学习能力模型。本发明有效地解决了现有人工智能模型训练模式对普通人门槛过高、无法大范围发挥大众劳动力的价值，不能参与到虚拟数字智能体能力模型的个性化训练中、和用户交互真实场景缺失等问题。
一种实现智能虚拟数字动物学习能力模型个性化训练学习方法系统

[发明专利]一种焦虑里程值预测方法、装置、系统以及存储介质-CN202310115798.3在审
发明人：邬少飞;刘晗 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明提供一种焦虑里程值预测方法、装置、系统以及存储介质，属于数据预测领域，方法包括：S1：对原始电动汽车行驶数据进行数据清洗得到清洗后行驶数据；S2：对清洗后行驶数据进行筛选分析得到里程焦虑数据集；S3：将里程焦虑数据集进行划分得到里程焦虑训练集和里程焦虑测试集；S4：根据里程焦虑训练集对训练模型进行训练得到原始预测模型。本发明相较于现有的焦虑里程值预测方法，克服了传统焦虑里程值预测方法的工作量大、易陷入局部最优以及对电动汽车驾驶员预测识别差的缺陷，能够准确的预测电动汽车驾驶员的焦虑里程，解决了现有的电动汽车驾驶员焦虑里程值预测不足的问题。
一种焦虑里程预测方法装置系统以及存储介质

[发明专利]短期泊位预测方法及系统-CN202110500097.2有效
发明人：张青春;郭振久;何孝慈;姚胜;周玲;吴峥 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种短期泊位预测方法及系统，其中方法包括如下步骤：S100：获取一段时间内的泊位历史数据，并对泊位历史数据进行预处理获得有效泊位时间序列；S200：采用小波函数对有效泊位时间序列进行分解和多尺度重构，获得N+1个时间序列CN,D1,D2,…,DN；S300：将步骤S200中获得的N+1个时间序列作为BP神经网络的训练样本和测试样本，并利用优化算法来优化BP神经网络的权值和阈值，构建预测模型；S400：获取待测数据，将待测数据作为待测样本导入到预测模型中，得到N+1个时间序列上的预测值，并将各个时间序列上的预测值进行融合。根据上述技术方案的预测方法，预测模型收敛速度更快，不会陷入局部最优解，预测结果更准确。
短期泊位预测方法系统

[发明专利]一种基于改进的粒子群寻优算法的代谢组学分析方法-CN201910967968.4有效
发明人：王馨瑶;唐业忠;陆方;王文波;刘杨 -专利权人：中国科学院成都生物研究所
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明属于医学生化检验的人工智能领域，涉及一种通过对代谢组成分进行机器学习和数据分析处理的方法。提出一种基于改进的粒子群寻优算法对代谢组进行分析识别的方法，包括以下步骤：1.建立人血液样本的非目标(non‑targeting)代谢物数据库；2.对代谢组数据进行标准化处理；3.利用改进的粒子群寻优算法以获得支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的最优参数；4.利用SVM对代谢组数据进行建模分类，对血液样本的特性进行分析识别。本发明应用于早产儿视网膜病变(ROP)代谢组分析与UCI机器学习标准测试数据集，证实其具有优秀的全局寻优能力和较高的寻优速度，并具有良好的预测精度和稳定性。
一种基于改进粒子群寻优算法代谢分析方法

[发明专利]一种改进的蛇算法优化算法-CN202310024665.5在审
发明人：刁琦 -专利权人：浙江东方职业技术学院
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的蛇算法优化算法，包括以下步骤：步骤一：蛇的觅食、战斗、交配、产卵等行为取决于环境因素的影响如温度高低、食物有无等，因此，蛇的行为可理解为不同条件的概率事件；步骤二：勘探阶段(无食物)：当食物量Q小于0.25时，雄蛇寻找食物并移位；本发明通过提出一种基于螺旋觅食策略、双重反向学习策略、正弦指数食物更新策略的混合策略对其进行优化，经与6个原算法、5个改进算法在基础函数测试性能对比，除高维多峰函数略低于tSSA算法，MMSO算法均表现出更显著的寻优能力且收敛速度快，混合优化策略具有弥补原算法的局部最优的优势，增强全局搜索能力。
一种改进算法优化