专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于改进多目标混沌PSO优化的目标信道访问方法-CN201910439379.9有效
  • 朱家晟;赵知劲 - 杭州电子科技大学
  • 2019-05-24 - 2022-09-27 - H04W16/14
  • 本发明公开了一种基于改进多目标混沌PSO优化的目标信道访问方法。首先要将信道访问顺序转化为粒子位置,将信道序号编码成离散二进制[0,1]序列后进行纠正编码。然后引入倒“S”型函数改进惯性权重递减更新方式来改进粒子速度更新方法,引入“V”型函数更新粒子位置,将累积时延和信道容量作为目标函数,根据Pareto支配的定义,确定非支配解并加入到外部集中。使用自适应网格从外部集中选择全局最优解并对其进行基于改进Tent映射的混沌优化。当达到最大迭代次数,输出外部集里的解,每个解均对应一种目标信道访问顺序,这些解都是Pareto最优解。本发明复杂度较低,帮助算法收敛,有效跳出局部最优解。
  • 一种基于改进多目标混沌pso优化目标信道访问方法
  • [发明专利]基于HAQL-PSO的跳频系统智能抗干扰决策方法-CN202011203291.6有效
  • 朱家晟;赵知劲;郑仕链;王李军 - 杭州电子科技大学
  • 2020-11-02 - 2022-03-11 - H04B1/715
  • 本发明公开了一种基于HAQL‑PSO的跳频系统智能抗干扰决策方法。本发明将全局和个体最优解的引导机制引入Q学习过程,设计启发式函数用于动作选择策略;将Sigmoid函数用于启发式Q学习中;针对跳频通信中可能出现的干扰及可调节的参数,设计了状态‑动作空间及奖励函数。然后根据频谱感知结果预测未来短时间内的频谱状态。在初始化Q值、启发式函数、其他参数及初始状态后,根据动作选择策略选择最佳动作并执行,得到下一状态。对于当前的状态和动作计算奖赏函数并更新启发式函数和Q值。当达到总迭代次数时,结束学习,获得Q表用于指导参数调整,否则,更新状态和温度参数并进入下一次迭代。本发明解决了Q学习中探索和利用的平衡问题。
  • 基于haqlpso系统智能抗干扰决策方法

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