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[发明专利]基于协同情景进化的高频地波雷达目标跟踪算法测评方法-CN202011422657.9有效
发明人：王琨;张馨 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于协同情景进化的高频地波雷达目标跟踪算法测评方法，属于高频地波雷达技术领域。本发明通过初始化协同双方：即测试情景种群和参数配置种群分别按照各自的编码方式产生初始种群；协同双方的适值计算：参数适值为在该参数配置下成功跟踪的情景的数量，情景适值为配置各参数时不被成功跟踪的次数；基于平衡机制变体的竞争式协同进化：根据加入设置阈值保护劣势种群策略及强势种群退化策略的平衡机制决定进化的种群，情景种群的进化应用遗传编程，参数种群的进化应用差分进化算法。本发明能够实现跟踪困难的失效情景和目标跟踪算法优化配置参数的协同进化，从而在发现目标跟踪算法本质缺陷的同时，得到目标跟踪算法的优化配置集。
基于协同情景进化高频地波雷达目标跟踪算法测评方法

[发明专利]一种基于AGA-ELM混合算法的海底管线腐蚀速率预测方法-CN201910019423.0有效
发明人：骆正山;李易安;王小完;骆济豪;黄仁惠;秦越;田珮琦 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AGA‑ELM混合算法的海底管线腐蚀速率预测方法，包括：1)选取影响管线腐蚀的主要因素作为极限学习机的输入参数xi，腐蚀速率为输出参数yi；2)利用测试实验法选择合适的激活函数与极限学习机隐含层阈值；3)设置自适应遗传算法相关参数；4)对输入权值矩阵与隐含层阈值进行编码；5)计算种群中每个个体的适应度值；6)判断适应度值是否满足要求，若满足则直接得出极限学习机输出矩阵，否则进入步骤7)；7)通过自适应遗传算法的遗传操作优化种群；7)将优化后的输入权值及隐含层阈值带入极限学习机；8)利用训练样本训练极限学习机模型，得最优模型；9)将待预测样本数据输入最优模型中，输出腐蚀速率预测值。
一种基于 aga elm 混合算法海底管线腐蚀速率预测方法

[发明专利]基于种群优化改进粒子群算法的光伏阵列参数辨识方法-CN202010068478.3有效
发明人：丁坤;翁帅;李辰阳;王立;陈富东;李元良 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了光伏发电技术领域的一种基于种群优化改进粒子群算法的光伏阵列参数辨识方法，旨在解决现有技术中光伏电池参数辨识误差较大，不适合精度要求较高的场合。利用混沌映射初始化种群分布位置，计算各粒子适应度值、个体和群体最优值，对不同种群采取自适应惯性权重调整策略，依据相邻次迭代群体适应度值方差的差值判断算法是否早熟收敛，对早熟群体实施变异操作，当算法达到结束要求时输出待辨识参数的最优解。本发明通过预设待辨识参数的可行解区间并利用混沌立方映射初始化种群的分布位置，通过改进的粒子群算法计算各粒子适应度值、个体和群体最优值，并能有效避免陷入早熟收敛的问题，对光伏电池的待辨识参数具有较高的识别精度。
基于种群优化改进粒子算法阵列参数辨识方法

[发明专利]基于精英子集引导向量烟花算法的多智能体搜索方法-CN202110151033.6有效
发明人：张军旗;洪鹏程;王成;康琦;臧笛;刘春梅 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于精英子集引导向量烟花算法的多智能体搜索方法。该方法包括以下步骤：初始化N个智能体的位置，利用烟花爆炸机制在智能体感知范围内模拟生成爆炸火花，通过路径规划方法指导智能体移动到爆炸火花和精英引导火花位置并感知其目标源信号强度；从每个智能体移动的所有位置中选择最好的位置作为该智能体的下一代移动位置。重复上述智能体搜索和移动过程，直到搜索到目标源或者达到最大迭代次数结束。将以上方法应用到气体泄漏源定位问题，智能体群按照烟花爆炸过程搜索目标源。本发明提供的这种精英子集引导向量烟花算法通过对原始引导烟花算法进行改进，极大地提高智能体的搜索能力，能够迅速有效地定位到目标源。
基于精英子集引导向量烟花算法智能搜索方法

[发明专利]一种蜂群无人机AI航站楼算法-CN201910570111.9有效
发明人：盛兴华;王志鹏 -专利权人：王志鹏
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种蜂群无人机AI航站楼算法，步骤一，取任务点中心经纬度坐标为P0，n个无人机经纬度坐标分别为P1…Pn，计算得出当前所有无人机距离中心点坐标最远距离为S；可让航空飞行器实时地更新绝对最优路径，从而方便用户使用、提高蜂群系统的环境适应性、且满足算法计算量小的要求。
一种蜂群无人机 ai 航站算法

[发明专利]基于SVM-蚁群算法的牵引负荷参数辨识方法及系统-CN202110316247.4有效
发明人：刘书铭;李琼林;张博;代双寅;唐钰政;王毅;郑晨;朱明丽;应宜辰;吴命利 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;北京交通大学
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：基于SVM‑蚁群算法的牵引负荷参数辨识方法及系统。辨识方法包括如下步骤：1、采集相关历史数据；2、确定牵引负荷待辨识的参数范围并对其进行网格化划分；3、进行群蚁算法参数预辨识，得到所有预辨识的参数组以及其对应的误差值f；4、将所得的参数组作为SVM训练的输入值，进行SVM的训练，得到SVM模型；5、实时采集数据，使用训练完成的SVM模型进行参数辨识，并根据输出结果进行参数组重选或使用改进后的蚁群算法进行系数调整，得到最终的参数辨识结果。该方法适用于牵引负荷建模，优化了蚁群算法随机范围不可控的问题，提高参数辨识精度，使参数辨识的结果更加准确。
基于 svm 算法牵引负荷参数辨识方法系统

[发明专利]一种基于麻雀优化宽度学习系统的网络接口流量预测方法-CN202210247884.5在审
发明人：李少波;李笑瑜;周鹏;陈光林 -专利权人：贵州大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于麻雀优化宽度学习系统的网络接口流量预测方法，该方法为：获得的网络接口流量数据，确定预测周期T，利用[t‑12,t‑1]的网络流量信息预测t时刻的网络流量；初始化网络参数；在参数的取值范围内随机生成p组收缩系数和正则化系数作为初始超参数；分别用p组初始超参数自动训练宽度学习系统模型，生成初始适应度；(5)利用麻雀优化算法优化超参数；(6)利用更新后的超参数训练宽度学习系统，更新适应度值；(7)判断最大迭代次数输出最佳适应度对应的网络参数，并用其训练宽度学习模型，建立网络接口流量预测模型；否则，返回步骤(5)。本发明能够预测网络流量的准确性，减少网络超参数对预测结果的影响。
一种基于麻雀优化宽度学习系统网络接口流量预测方法

[发明专利]基于多头绒泡菌觅食算法的枝切线优化设置方法-CN201811351456.7有效
发明人：于雪莲;宋仁康;沈涛;郭冰梅;杨德凯;江攀;张月 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多头绒泡菌觅食算法的枝切线优化设置方法，其首先根据干涉条纹图中残差点的分布特征，对由噪声引起的相邻偶极子对进行连接，对靠近边界的单极子采取“接地”处理，以达到整幅干涉图正负残差点数量相同的目的；其次，通过建立多头绒泡菌觅食算法模型在残差点之间构建完整枝切线网络；然后，引入随机扰动模型，在保持系统的电荷量平衡的条件下，断开冗余枝切线，构建最小生成树树枝；最后，使用洪水漫淹法绕开枝切线进行相位解包裹。本发明构思合理，模型完善，不仅可以显著减少分枝切割的总长度，而且还可以有效克服解包裹过程中的“孤岛现象”，实现了分枝切割的优化设置，具有极高的鲁棒性和优秀的求解质量等优点。
基于多头绒泡菌觅食算法切线优化设置方法

[发明专利]非对称负相关搜索方法-CN201910559830.0有效
发明人：陈恩红;刘淇;于润龙;叶雨扬 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非对称负相关搜索方法，将每一个搜索进程的搜索行为建模为概率分布，利用搜索进程搜索范围的相对大小，将搜索行为进一步划分为全局搜索行为和局部搜索行为。然后提出一种新的元启发式搜索算法，即非对称负相关搜索，它假设具有全局搜索行为的搜索进程应尽可能远离具有局部搜索行为的搜索进程。得益于搜索进程之间非对称的负相关的搜索趋势，本发明提出的算法为元启发式搜索提供了更优的探索与利用的平衡策略，拥有更好的搜索效率及更佳的整体性能。
对称相关搜索方法

[发明专利]一种基于仿生机器狗的堤防险情巡查成套技术装备-CN202210540575.7在审
发明人：唐亮;田爽;毛小刚;凌贤长;荣仲迪;姚昌瑞;丛晟亦;张熙阳;胡心雨;王名远 -专利权人：哈尔滨工业大学;哈尔滨工业大学重庆研究院
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种基于仿生机器狗的堤防险情巡查成套技术装备，属于堤防险情巡查技术领域。它结合智能机器人技术，能够加强堤防险情巡查力度，具有多种探查手段排查地底隐患，利用网络云技术实现终端数据处理和实时检测的功能。四足仿生机器狗上集成多种探测系统，用于获取堤防数据，将数据传入数据层，数据层通过网络层将数据输入深度学习卷积神经网络，深度学习卷积神经网络进行病害特征分析，识别应用层中的堤防隐患病害，由决策层进行堤防边坡安全的预警决策。本发明集成双目立体视觉、点云激光雷达和红外热成像三种技术实现机器狗昼夜工作不间断，在一定范围内设置充电仓为机器狗提供昼夜不间歇工作的动力，具有实时监测、反馈、预警的技术优势。
一种基于仿生机器堤防险情巡查成套技术装备

[发明专利]神经架构搜索算法的演化参数优化方法、系统及存储介质-CN202210551112.0在审
发明人：孙亚楠;吕泽琼 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经架构搜索算法的演化参数优化方法、系统及存储介质，该演化参数优化方法包括获取待识别对象，并确定对待识别对象进行识别的神经网络模型；选取对神经网络模型进行构建的神经架构搜索算法和搜索空间中的神经网络架构；读取神经网络架构的节点数和节点操作种类，构建神经架构搜索算法搜索神经网络模型的期望首达次数理论模型；根据期望首达次数理论模型，通过控制变量法绘制种群大小和迭代次数的关系图；根据关系图，选取神经架构搜索算法最优的种群大小和迭代次数。
神经架构搜索算法演化参数优化方法系统存储介质

[发明专利]采用模拟神经元来简化模拟人脑的方法-CN202210425015.7在审
发明人：徐志强 -专利权人：徐志强
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种采用模拟神经元来简化模拟人脑的方法，包括采用电子技术来模拟神经元和模拟突触及相关技术的方法，其特征在于将人脑模型分解为具有不同功能的功能性神经环路并进行简化，对各个简化的功能性神经环路分开进行模拟和验证，再按照相互配合的关系逐个联结，构成神经网络或神经中枢。本发明可极大的简化人脑模型，极大的减少所需要的模拟神经元和模拟突触的数量，降低工作量和成本。
采用模拟神经元简化人脑方法

[发明专利]一种入侵检测方法、系统、设备及可读存储介质-CN202011625202.7有效
发明人：王振东;张林;李大海;杨书新;王俊岭 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种入侵检测方法、系统、设备及可读存储介质，提出了一种变分自编码器VAE和循环神经网络RNN联合训练的入侵检测算法(VAE_AWRNN)，由于RNN在时间轴上会出现“梯度消失”和长时依赖等问题，所以提出了基于窗口的RNN模型，使其存储之前时刻的所有信息，有效解决“梯度消失”和长时依赖等问题。同时，提出人工蜂群算法对RNN窗口数量进行优化。有效解决了经典入侵检测系统的低检测率和高误报率的问题。
一种入侵检测方法系统设备可读存储介质

[发明专利]一种生化通用人工智能算法模型-CN202210670106.7在审
发明人：马超 -专利权人：马超
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：近年来，随着脑科学、神经科学、认知科学的发展，人工智能技术取得了一系列成果。但仍然未能实现人类级别的通用型的人工智能，有关大脑思维认知结构、意识等问题仍然是人类未解之谜。本发明通过综合宇宙、生命及思维的演化规律，总结出一种通用生化智能模型及其哲学原理和算法结构，并对思维意识各项功能逐一进行举例运算。结果表明该模型及其依据的原理、算法符合智能物种的生物学、物理学、神经科学、认知科学及哲学的本质特征，是一种首次提出的真正模拟人类智能的通用人工智能实现模型。本发明对于认知、思维、意识的本质揭示，是首次对人类最后一块神秘地带大脑的运作模式进行发现，也是对人类有历史以来哲学本源问题和人类心灵奥秘的首次解答。
一种生化通用人工智能算法模型

[发明专利]交互助手的训练方法、终端及计算机可读存储介质-CN202110188440.4在审
发明人：褚枭阳 -专利权人：上海擎感智能科技有限公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明属于人工智能技术领域，涉及一种交互助手的训练方法、终端及计算机可读存储介质。其中，交互助手的训练方法，该方法包括如下步骤：响应于触发指令，获取待执行内容和/或用户信息，其中，用户信息包括身份信息、用户等级、用户习惯信息、个性化信息中的至少一项，根据用户信息进行交互响应，和/或根据待执行内容和用户信息对应的响应模式信息进行响应，其中，交互响应包括信息完善引导、喜好推荐控制中的至少一项。因此，本发明能够提高交互助手对于用户的认知程度，以个性化的响应方式更好得满足用户的需求，使用户也更愿意向交互助手进行反馈提升交互助手的智能程度，从而双向得提高用户的使用体验及用户粘性。
交互助手训练方法终端计算机可读存储介质