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[发明专利]抠图方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202311190837.2在审
发明人：梁椅辉;苟洪山;冯夫健;夏大文;黄翰;邹昆;李文生 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本申请提供一种抠图方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，该方法的一具体实施方式包括：针对待处理图像中的每一个目标未知像素点，确定该目标未知像素点对应的多个精英像素对；精英像素对包括待处理图像中满足评价条件的前景像素颜色值、背景像素颜色值；基于多个精英像素对对应的颜色值，估计目标模型的未知参数，以构建目标模型；利用目标模型从待处理图像的所有像素对中确定出目标像素对；将目标像素对对应的颜色值代入透明度遮罩计算公式中，计算得到未知像素点对应的透明度遮罩值；根据目标未知像素点对应的透明度遮罩值，抠取待处理图像的前景对象。该方法可以在有限的计算资源下提供高质量的抠图效果。
方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于求解广义纳什均衡算法的热电联产的策略生成方法-CN202211355516.9在审
发明人：李华青;范旅铭;夏大文;郑祖卿;李哲;李松阳;郑李逢;李骏;冯丽萍;李永福;石亚伟;王慧维;李传东;张伟;冉亮;高澜;陈孟钢;纪良浩;董滔;吕庆国;王政;杜镇源 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明提供一种基于求解广义纳什均衡算法的热电联产的策略生成方法，包括以下步骤：构建相关约束下的热电联产系统；其中，考虑每个消费者的热舒适性的上限和消费者效用和能源消耗关系；考虑所有能源公司的决策信息确定每个公司待解决的问题；其中，根据每个公司的生产效率有上限和下限、公司的生产计划要遵循保持功率平衡和热平衡以及每个公司待解决的问题确定热电联产系统模型的目标函数；当获取其他公司的全局决策信息，通过全局决策信息下基于边的分布式广义纳什均衡算法，求解获得每个公司的决策，包括每轮拍卖中热能和电能的需求以及价格。
基于求解广义均衡算法热电联产策略生成方法

[发明专利]基于异步分布式纳什均衡算法的供应市场生产调控方法-CN202211355513.5在审
发明人：李华青;冉亮;郑李逢;李哲;黄廷文;夏大文;李骏;冯丽萍;李永福;石亚伟;王慧维;李传东;张伟;高澜;陈孟钢;纪良浩;董滔;吕庆国;王政;杜镇源 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明提供一种基于异步分布式纳什均衡算法的供应市场生产调控方法，包括以下步骤：S1确立生产制造商在供应市场中私有的最小化目标函数，并基于市场需求构建生产决策的广义纳什博弈模型；S2构建博弈模型的变分问题，并利用拉格朗日理论获取KKT条件；S3基于网络化系统构建供应市场的时滞通信模型，建立异步分布式纳什均衡算法；S4根据建立的异步分布式纳什均衡算法，获取市场制造商的最佳生产数量。本发明能够解决因制造商生产差异性而影响供应市场中产品生产效率的问题，能够在制造商寻求自身代价最小化的同时实现供应市场的最佳生产与调控。
基于异步分布式均衡算法供应市场生产调控方法

[发明专利]基于分布式求解广义纳什均衡算法的联合路径和目的地的规划问题的解决办法-CN202211642417.9在审
发明人：李华青;李松洋;吴松;孙健;夏大文;董滔;冉亮;郑李逢;李骏;李传东;王慧维;石亚伟;陈孟钢;纪良浩 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布式求解广义纳什均衡算法的联合路径和目的地的规划问题的解决办法，首先对联合路径和目的地的规划问题进行建模，将其转换为非合作博弈模型，该模型包含每个电动汽车的目标函数、全局耦合约束以及局部约束；其次利用伪梯度将上述博弈模型转化为VI问题，引入基于边的一致性约束和异构步长机制，根据不动点迭代和近端梯度算子理论，提出一种完全信息下的分布式求解算法；然后引入对其他用户的规划的全局估计，提出一种部分信息下分布式求解算法。本发明通过基于边的一致性约束，避免了双随机矩阵的构建，当博弈模型有更多用户参与时，能够保证求解精度的同时满足计算量低要求。
基于分布式求解广义均衡算法联合路径目的地规划问题解决办法

[发明专利]一种基于能源需求响应管理的无模型强化学习方法-CN202211562407.4在审
发明人：李华青;李骏;郑李逢;冯丽萍;石亚伟;王慧维;李传东;夏大文;张伟;纪良浩;董滔;吕庆国;王政;陈孟钢;冉亮;杜镇源 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供一种基于能源需求响应管理的无模型强化学习方法，包括：构建住宅电器模型；结合居民综合用电成本和电力零售商利润确定社会福利，根据社会福利平衡居民综合用电成本与零售商利润，社会福利表示为基于价格的住宅需求响应管理非凸优化问题；根据电网的传输数据，分别采用基于Q‑表的Q学习算法、深度学习与Q学习相结合的Q‑网络算法和Actor‑Critic算法构建针对基于价格的住宅需求响应管理非凸优化问题的强化学习解决方案；根据三种基于价格的住宅需求响应管理非凸优化问题的强化学习解决方案，确定最优解决方案和最优零售价格序列。本发明能够采用三种算法分别进行建模，实现对未知电力市场环境下的最佳零售价格规划。
一种基于能源需求响应管理模型强化学习方法

[发明专利]一种基于异步分布式优化算法的高效蕈菌毒性识别方法-CN202211405253.8有效
发明人：唐佳龙;李华青;程胡强;吕庆国;王政;冉亮;郑李逢;李哲;黄廷文;夏大文;李骏;冯丽萍;李永福;石亚伟;王慧维;李传东;张伟;高澜;陈孟钢;纪良浩;董滔 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于异步分布式优化算法的高效蕈菌毒性识别方法，包括：通过将蕈菌毒性识别结果转换为有向网络上多智能体的异步分布式优化问题，采用基于异步分布式非精确性梯度推送优化算法，对异步分布式优化问题进行求解，得到蕈菌毒性识别结果，基于异步鲁棒梯度跟踪机制，对蕈菌毒性识别结果进行处理，获取蕈菌毒性梯度的平均值，作为蕈菌毒性识别的目标结果。本发明能够使得每个蕈菌均能够线性收敛到精确的最优解，确保蕈菌毒性识别的高精度，且提高了蕈菌毒性识别的效率。
一种基于异步分布式优化算法高效毒性识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的铝型材表面缺陷分类方法及装置-CN202211437048.X在审
发明人：谭棉;王林;冯夫健;王杰;汤华椿;严晓波;夏大文 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的铝型材表面缺陷分类方法及装置，用于提升对铝型材表面缺陷分类的检测性能。本申请方法包括将缺陷样本图像输入到初始模型，通过残差网络第一段对缺陷样本图像进行特征提取获取第一特征图；通过带权非局部模块和残差网络第二段对第一特征图进行特征增强得到第二特征图；将第二特征图输入残差网络第三段进行特征提取得到第三特征图；通过特征融合辅助分类器对第二特征图和第三特征图进行特征融合得到第四特征图；对第三特征图和第四特征图进行损失计算并利用反向传播算法对模型参数优化；执行上述步骤进行迭代训练直至损失收敛或达到预设迭代次数，得到缺陷分类模型，该模型用于进行铝型材表面缺陷的分类检测。
一种基于深度学习铝型材表面缺陷分类方法装置

[发明专利]一种基于滤波器微调的迁移学习方法以及相关装置-CN202211580009.5在审
发明人：冯夫健;谭棉;王林;冯乐;曾涛涛;李志玲;夏大文 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于滤波器微调的迁移学习方法以及相关装置，用于提升迁移至目标任务的模型的精度。本申请方法包括：获取C层预训练模型和目标数据集；根据预训练模型的网络层数将目标滤波器微调策略的求解任务分解为C个子任务；根据预训练模型的层顺序依次对单一层对应的子任务进行求解直至求解出最后一层对应的子任务，得到不同层对应的子微调策略，且在对后一层对应的子任务进行求解时须结合已求解出的所有前层对应的子微调策略进行求解；确定所有不同层对应的子微调策略的集合为目标滤波器微调策略；根据目标滤波器微调策略对预训练模型在目标数据集上进行第一预设次数的epoch训练；确定训练完成后的预训练模型为目标任务模型。
一种基于滤波器微调迁移学习方法以及相关装置

[发明专利]基于分布式近端梯度算法的充电策略规划方法-CN202211437941.2在审
发明人：李华青;李哲;冉亮;范旅铭;郑李逢;李骏;李松洋;夏大文;吕庆国;王政;石亚伟;李传东;王慧维;张伟;陈孟钢;冯丽萍;董滔;纪良浩 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于分布式近端梯度算法的充电策略规划方法，通过将电动汽车充电策略规划问题抽象为基于无向连通图上的广义纳什均衡(GNE)问题，结合每个智能体(电动汽车)的目标函数和其约束条件构建广义纳什均衡问题的优化问题，结合拉格朗日乘子法，将优化问题转换为对偶问题，得到对偶问题的KKT条件，通过KKT条件与变分问题建立联系，通过求解变分问题来求解原优化问题。采用基于边的通信模型，采用异构步长以避免保守性，优化问题能够更快、更精确的收敛，能够解决电动汽车充电策略规划问题。
基于分布式梯度算法充电策略规划方法

[发明专利]一种基于移动轨迹大数据的短时交通流量预测方法及系统-CN202110127088.3有效
发明人： 夏大文;杨楠;周号益;李华青;蒋顺英;成蕤君;郑永玲;白宇;高晓楠;王林 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于移动轨迹大数据的短时交通流量预测方法及系统，方法包括：S1:对交通移动轨迹数据进行数据预处理，得到训练数据；S2:根据所述训练数据，构建在Spark框架下基于正态分布和注意力机制加权的并行NAW‑DBLSTM算法；S3:基于RDD执行所述并行NAW‑DBLSTM算法，并输出预测结果。构建Spark框架下基于正态分布和注意力机制加权的并行NAW‑DBLSTM算法，再结合RDD执行并行NAW‑DBLSTM算法，考虑各路段之间空间相关性的影响权重以及捕捉交通流量非线性特征的能力，输出预测结果，有效地提高短时交通流量预测的准确性和鲁棒性，解决了移动轨迹大数据的分布式存储和并行计算的技术问题。
一种基于移动轨迹数据交通流量预测方法系统

[发明专利]一种基于非合作博弈的分布式市场商品供应调度方法-CN202211559883.0在审
发明人：李华青;牛友成;冉亮;唐佳龙;李骏;郑李逢;冯丽萍;石亚伟;王慧维;李传东;夏大文;张伟;纪良浩;董滔;吕庆国;王政;陈孟钢;杜镇源 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于非合作博弈的市场商品供应调度方法，通过构建市场商品供应调度的非合作博弈模型，构造分布式对偶近端梯度算法，求解非合作博弈的广义纳什均衡，来得到市场商品的最优供应调度方法，包括步骤：S1构建市场商品供应调度的非合作博弈模型；S2建立非合作博弈的广义纳什均衡模型；S3将建立的广义纳什均衡数学模型转换为拉格朗日对偶形式；S4构建分布式对偶近端梯度算法，并求出非合作博弈的广义纳什均衡；S5根据计算得到的每种商品的最优分配状态进行商品的分配。本发明提供的市场商品供应调度方法，可以实现市场商品的有效分配，既满足市场的需求，又节约了企业自身的成本，提升了企业的经济效益。
一种基于合作博弈分布式市场商品供应调度方法

[发明专利]数字图像点阵定位方法、装置、设备及存储介质-CN201911323565.2有效
发明人：梁椅辉;邹昆;李文生;黄翰;冯夫健;夏大文 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V30/32 文献下载
摘要：本发明提供一种数字图像点阵定位方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：对待处理图像进行差分处理，得到处理后的差分图像；提取差分图像中置信度满足第一预设条件的第一网格点阵集合；根据网格线以及网格点阵特征，在第一网格点阵集合中筛选确定满足第二预设条件的第二网格点阵集合。本发明可以通过网格线以及网格点阵特征，获取网格点阵中每个点的位置信息。
数字图像点阵定位方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于牛顿动量的分布式加速复合优化方法及系统-CN202010709580.7有效
发明人：李华青;郑李逢;夏大文;严羽;吕庆国;王政;胡锦辉;程胡强;冉亮;丁文韬;苏恩冰 -专利权人：西南大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于牛顿动量的分布式加速复合优化方法及系统，在多个智能体连接为无向网络的基础上，通过建立光滑结构和非光滑结构相结合的目标函数，使得处理的问题覆盖范围更广，建立的模型更准确，能够以线性速度收敛至全局最优解，并且通过引入动量加速项和梯度追踪项使得收敛速度较同类方法更快，能有效提升大规模智能自动化设备数据的处理速度。
一种基于牛顿动量分布式加速复合优化方法系统

[发明专利]一种面向时空图自编码器的交通流量预测方法-CN202211390606.1在审
发明人： 夏大文;白德伟;李华青;黄丹;张文勇;申冰琪;霍雨佳;耿建;徐海龙;吴菁;冯夫健;蔡静 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及交通流量预测技术领域，具体地涉及一种面向时空图自编码器的交通流量预测方法。包括：步骤1：使用改进的HA‑RTS算法平滑处理给定的交通流样本数据；步骤2：由Encode层对步骤1处理的交通流样本数据进行编码，编码是指各模块通过参数学习将输入数据输出为包含了预测信息的隐藏特征；步骤3：由多层注意力网络模块、记忆门控卷积模块和全连接层构建的Decode层对步骤2的Encode层中得到的隐藏特征解码为预测值，由此得到交通流量预测结果。本发明集成了多层注意力神经网络和门控记忆卷积神经网络，并去除了模型训练中所受观测噪声影响。有效地提高交通流量预测的准确性和鲁棒性，解决了交通流时空依赖性建模复杂困难的问题。
一种面向时空编码器交通流量预测方法

[发明专利]一种表格识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211407927.8在审
发明人：梁椅辉;董牛牛;邹昆;冯夫健;刘贵松;夏大文 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本申请提供一种表格识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中表格识别方法包括：获取待识别图像；提取待识别图像中的直线段端点；针对每个直线段端点，根据预设待拟合点筛选规则，获取每个直线段端点的待拟合点；对直线段端点以及该直线段端点的待拟合点进行拟合，获取第一候选单元格角点；根据候选角点合并规则，对第一候选单元格角点进行合并，获取第二候选单元格角点；基于第二候选单元格角点，重建待识别图像中的表格。通过对候选单元格角点的拟合，提高了候选单元格角点的提取精度；同时，还对拟合后的候选单元格角点进行合并处理，进一步提高了候选单元格角点的提取精度，从而提升了上述表格识别方法的识别效果。
一种表格识别方法装置电子设备存储介质

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