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[发明专利]一种基于多目标优化的长尾群组推荐方法-CN201710758117.X有效
发明人： 柴争义;李亚伦;韩亚敏;王玉林 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2017-08-29 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明属于推荐系统技术领域，公开了一种基于多目标优化的长尾群组推荐方法，首先利用奇异值分解评分矩阵得到用户和物品的特征表示；然后随机产生群组，基于相似度计算发现其代表群组，并结合用户和物品的特征进行群组偏好融合；最后以满意度与流行度为两个目标，采用免疫算法优化候选列表并生成群组的最终推荐结果。本发明的推荐方法可以产生不同准确度与流行度性权重的多个组推荐结果，供用户决策，满足用户对推荐结果多样性的需求。
一种基于多目标优化长尾推荐方法

[发明专利]基于关键实例及其查询重写的RDF(C)-CN202211582559.0在审
发明人：赵晓非;柴争义;袁超;张振 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于关键实例及查询重写的RDFS(c)模式冲突的检测方法，包括以下步骤：将RDFS(c)模式转换为内模式；建立关键实例映射集，计算生成内模式的关键实例；过滤关键实例映射集并生成类型框架；采用查询重写方法推断被违背的类型限定和约束。本发明设计合理，首先定义内模式的概念并给出了RDFS(c)到内模式的转换方法；然后生成内模式的关键实例，该关键实例显著小于原始实例的规模使得检测效率得以显著提升；最后在内模式的关键实例上进行模式冲突的检测，在检测时采用查询重写方法对关键实例进行扩展并构建违背约束的潜在实例，重写的极小性使得所构建的实例具有最小的规模，提高了约束违背的推断效率。
基于关键实例及其查询重写 rdf base sub

[发明专利]基于多目标深度强化学习的无人机边缘计算卸载方法-CN202310034089.2在审
发明人： 柴争义;刘旭;李亚伦;袁东;侯昊乐 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多目标深度强化学习的无人机边缘计算卸载方法，包括以下步骤：构建无人机‑移动边缘计算系统，采用深度强化学习的方法对无人机‑移动边缘计算系统的最小化时延和能耗的任务卸载模型进行求解，初始化用户偏好空间；对深度强化学习中的Q网络和目标Q网络进行初始化；偏好经验池更新；选择当前状态下的动作，并执行动作得到向量值奖励和下一个状态；经验存储操作；经验样本训练：输出卸载决策。本发明将UAV‑MEC系统的COP建模为一个多目标马尔可夫决策过程，并采用多目标深度强化学习方法进行求解，得到满足用户需求的最优解，提高了求解效率和灵活性，可广泛用于对无人机边缘计算环境进行计算卸载。
基于多目标深度强化学习无人机边缘计算卸载方法

[发明专利]一种基于查询推理的OLAP元数据冲突的自动修复方法-CN201811465727.1有效
发明人：赵晓非;柴争义;袁媛;杨建新;郭永新 -专利权人：天津电气科学研究院有限公司;天津大学;天津工业大学
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于查询推理的OLAP元数据冲突的自动修复方法，包括以下步骤：将OLAP元‑元数据转化为描述逻辑知识库的Tbox；将OLAP元数据转化为描述逻辑知识库的Abox；OLAP元数据冲突的发现处理；OLAP元数据冲突的修复处理。本发明设计合理，其通过将元数据转换为逻辑学的知识库，而后在知识库之上执行查询推理来检测冲突，最后通过知识库修改操作修复冲突，本发明能够准确发现并修复这些冲突，从而自动增强OLAP元数据的一致性。
一种基于查询推理 olap 数据冲突自动修复方法

[发明专利]一种基于拟态物理多目标优化的认知物联网频谱检测方法-CN201710891220.1有效
发明人：李亚伦;柴争义;杨建辉;吴聪 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2017-09-27 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明属于物联网技术领域，公开了一种基于拟态物理多目标优化的认知物联网频谱检测方法，认知传感器节点之间采用集中式协作频谱检测方式；将频谱检测问题建模为提高全局检测率和降低能耗的多目标优化问题；通过拟态多目标优化算法对频谱检测问题进行求解；得到多目标优化问题的解后，即可得到较优的节点休眠率和决策数据筛选率；根据节点休眠率决定哪些节点进行休眠，根据筛选率决定哪些本地检测信息发送给融合中心；融合中心对所接收到的检测信息进行融合，得到最终频谱是否空闲的结果，并返回给认知传感器节点。本发明可以在能量效率和检测率之间取得较好的均衡，为绿色物联网中的频谱检测提供了一个较好的决策依据。
一种基于拟态物理多目标优化认知联网频谱检测方法

[发明专利]基于元数据逻辑无关分片的结构完整性检测优化方法-CN201710290286.5有效
发明人：赵晓非;柴争义;尤轶;郭永新 -专利权人：天津电气科学研究院有限公司
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于元数据逻辑无关分片的结构完整性检测优化方法，其技术特点是包括以下步骤：将存储库元数据及数据形式化为描述逻辑SHIQ知识库；将SHIQ元数据知识库进行逻辑无关分片；在逻辑无关分片之上执行结构完整性检测。本发明完整地保留了给定元数据的相关的全部信息，不仅使得针对部分元数据的检测可以在较小数据集上进行而不必针对整个存储库；而且使得对整个存储库的检测可以分解到不同的元数据片断上进行，实验结果表明平均来说通过本方法所产生的元数据片断的规模显著地小于其原始规模，在此基础上执行的结构完整性检测的效率可以得到显著地提高。
基于数据逻辑无关分片结构完整性检测优化方法

[发明专利]一种基于免疫优化的垃圾车路径获取方法-CN201710814367.0有效
发明人：李亚伦;柴争义;党鑫;王玉林 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于路径优化技术领域，公开了一种基于免疫优化的垃圾车路径获取方法，将垃圾车运输路径问题建模为容量约束的弧路径问题，给出优化的目标函数和约束条件；根据问题特点进行抗体编码，生成初始化种群；对种群中的个体进行亲和度评价，选出亲和度高的个体；对个体进行克隆，交叉，变异操作，生成新的抗体种群；算法达到迭代次数后，输出亲和度最高的抗体；对抗体进行解码输出，得到最优的垃圾车路径方案。本发明的方法复杂度较低，能找到开销较小的运输路径，减少人力财力的浪费。
一种基于免疫优化垃圾车路径获取方法

[发明专利]一种基于多级划分算法的大类图拆分方法-CN201811494107.0在审
发明人：赵晓非;李进帅;柴争义;袁媛;牛松森 -专利权人：天津电气科学研究院有限公司;天津工业大学
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多级划分算法的大类图拆分方法，包括以下步骤：对类图进行形式化定义；计算类目间的耦合强度并建立加权图；对加权图进行压缩；对压缩图进行初始划分；对初始划分图进行还原微调。本发明的特色及创新之处有两点：其一是首次提出利用多级划分技术对大UML类图进行拆分；其二是在拆分过程中对传统的多级划分算法的执行方式进行了改进。本发明设计合理，其基本思路是采用类目间耦合强度的计算方法，并将类图转化为反应耦合强度的加权图，从而将类图拆分问题转化为加权图的划分问题，然后对多级划分算法进行改进，使之能够较好地对加权图进行拆分，有效地提高大类图拆分的质量和效率，解决了目前逆向工程中生成的UML类图的规模往往比较庞大、可读性较差的问题。
加权图算法大类耦合类目形式化定义反应耦合逆向工程问题转化压缩传统的有效地微调可读性还原改进转化

[发明专利]一种基于免疫优化的认知车联网频谱分配方法-CN201810445452.9在审
发明人：王献荣;柴争义;麦欢欢;李智 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： H04W16/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于免疫优化的认知车联网频谱分配方法，包括步骤一种群初始化；步骤二亲和度函数评价；步骤三终止条件判断；步骤四比例克隆；步骤五克隆变异和步骤六克隆选择。针对认知车联网频谱分配，基于图论模型，将其建模为最大化认知节点吞吐量的优化问题，进而提出一种基于免疫优化的求解算法；设计了适合频谱分配问题的矩阵编码方式、抗体修正方式、比例克隆等策略，保证算法的寻优能力。仿真实验表明，本发明所提方法能获得较高的认知节点吞吐量，适合于认知车联网的频谱分配。
频谱分配车联网免疫优化克隆认知认知节点吞吐量种群初始化仿真实验矩阵编码求解算法图论模型优化问题终止条件亲和度最大化建模抗体算法寻优修正保证

[发明专利]一种用于异常检测的否定选择方法-CN201710792435.8在审
发明人： 柴争义;李亚伦;杨建辉;吴聪 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2018-01-16 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明属于异常检测技术领域，公开了一种用于异常检测的否定选择方法包括对具体的异常检测问题进行形式化定义；定义异常检测问题的正常样本和自体集；使用集成假设检验的二次否定选择过程产生检测器；输入要检测的数据，如果与检测器匹配，则为异常数据，否则为正常数据。检测器的二次否定生成过程包括；与已有的检测器进行第一次否定选择，然后与自体进行第二次否定选择过程。通过二次否定过程生成检测器，并改变接受和拒绝零假设的条件来快速更新检测器集，减少了无效检测器的生成。本发明异常检测的误报率有所降低，检测器生成的数量有了明显地减少，提高了检测器效率，适合在线快速检测。
一种用于异常检测否定选择方法

[发明专利]认知Mesh网络中基于免疫多目标优化的频谱分配方法-CN201410323409.7有效
发明人： 柴争义;李亚伦;杨亚楠;郑丽萍;王献荣 -专利权人：天津工业大学;柴争义;李亚伦;杨亚楠;郑丽萍;王献荣
申请日： 2014-07-09 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： H04W16/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种认知Mesh网络中基于免疫多目标优化的频谱分配方法，包括以下步骤（1）检测到空闲频谱得到用户分布图；（2）对频谱分配问题进行抗体编码，将问题与免疫方法求解进行映射；（3）生成初始化抗体种群；（4）种群克隆操作（5）种群变异操作；（6）种群选择操作；（7）种群输出。本发明能够找到更多优秀解集，满足频谱分配多目标同时优化的需求，提高了求解效果和灵活性，适用于对认知Mesh网络的频谱资源进行分配。
认知 mesh 网络基于免疫多目标优化频谱分配方法

[发明专利]异构网络融合场景下的联合式动态频谱分配方法-CN201310731540.2有效
发明人：朱思峰;柴争义;沈连丰;陈国强;王朝君 -专利权人：周口师范学院;东南大学
申请日： 2013-12-26 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构网络融合场景下的联合式动态频谱分配方法，具体包括如下步骤（1）将各个无线通信网络的频谱资源汇集为一个矢量频谱资源库；（2）对矢量频谱资源库，按照“先优化网间频谱分配，在优化网间频谱分配后，再对网内频谱进行二次优化”的频谱分配优化策略，建立联合式动态频谱分配通用模型；（3）使用人工智能方法求解联合式动态频谱分配模型。本发明提供的异构网络融合场景下的联合式动态频谱分配方法，从提高整个异构网络系统的频谱资源利用率角度出发，考虑了网间和网内频谱资源协同分配优化问题，对发展绿色通信提供了有力的支持，能够找出最优的频谱优化分配方案。
网络融合场景联合动态频谱分配方法

[发明专利]人工物理优化的认知无线电网络频谱分配方法-CN201410323450.4在审
发明人： 柴争义;朱思峰;李亚伦;陈国强;赵晓非 -专利权人：天津工业大学;柴争义;朱思峰;李亚伦;陈国强;赵晓非
申请日： 2014-07-09 - 公布日： 2014-11-26 - 主分类号： H04W16/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种人工物理优化的认知无线电网络频谱分配方法，主要解决现有技术频谱分配效率不高的问题，其实现步骤为：（1）得到频谱的空闲矩阵、收益矩阵、干扰矩阵；（2）将频谱分配矩阵编码映射为人工物理优化中的一个微粒，确定适应度评价函数；（3）初始化种群，设定相关参数；(4)微粒修正及计算适应度值；（5）判断是否达到最近进化代数，如果是，则将最优微粒解码映射为频谱分配矩阵的形式，得到最佳的频谱分配矩阵；否则，转步骤（6）；（6）计算每个微粒所受合力；（7）计算微粒运动并更新；（8）进化代数增加，返回步骤（4）。本发明采用的人工物理方法具有参数较少，收敛速度较快的优点，能更好地实现网络收益最大化。
人工物理优化认知无线电网络频谱分配方法

[发明专利]基于多目标人工物理优化的认知参数调整方法-CN201410323449.1在审
发明人： 柴争义;李亚伦;赵晓非;朱思峰;陈国强 -专利权人：天津工业大学;柴争义;李亚伦;赵晓非;朱思峰;陈国强
申请日： 2014-07-09 - 公布日： 2014-11-26 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多目标人工物理优化的认知参数调整方法，主要解决现有方法对认知参数调整效果较差的问题。它包括以下步骤：（1）如果无线信道、认知用户需求发生变化，则调整认知参数；（2）将认知参数编码映射为人工物理的微粒，确定适应度评价函数；（3）初始化种群；（4）计算适应度值；（5）按微粒序值升序对微粒排列；（6）对序值相同的微粒，按微粒的海明距离对微粒重新排列；（7）对每个微粒分配一个唯一的序值；（8）计算微粒质量；（9）计算微粒所受的作用力；（10）更新微粒运动；（11）更新非支配微粒集；（12）如果达到最大进化次数,终止；否则，转步骤（4）。本发明可用于对认知无线电网络的引擎参数进行优化调整。
基于多目标人工物理优化认知参数调整方法

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