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]一种基于迁移优化的天线设计优化方法及天线-CN202310762622.7在审
  • 李晰;李帅 - 河北地质大学
  • 2023-06-27 - 2023-09-19 - G06F30/27
  • 本申请提供一种基于迁移优化的天线设计优化方法及天线,包括:基于待优化天线的结构特征和性能要求,进行数学建模,确定出优化问题模型;基于待优化天线的结构参数和参数取值范围,确定出优化问题模型的决策向量和决策空间;基于待优化天线的性能要求,确定出优化问题模型的约束条件;利用基于协方差对齐与联合分布适配的迁移优化方法,对优化问题模型进行求解,输出最优结果,实现对待优化天线的设计优化。通过天线设计优化中的任务需求,利用协方差对齐与联合分布适配的迁移优化方法,实现对天线的设计优化
  • 一种基于迁移优化天线设计方法
  • [发明专利]一种无线传感器结构设计优化方法、装置、设备及介质-CN202111029718.X在审
  • 林凡;刘晨阳;李沐 - 广州杰赛科技股份有限公司
  • 2021-09-03 - 2021-12-17 - G06F30/25
  • 本发明提供了一种无线传感器结构设计优化方法、装置、设备及介质,根据结构仿真模型确定待优化参数;构建待优化参数与粒子群中的粒子的关联关系;根据待优化参数确定优化目标,并根据优化目标确定粒子的适应度函数;根据适应度函数,利用改进的粒子群优化算法,对待优化参数进行优化,得到参数优化结果;判断参数优化结果是否满足预设优化目标条件,若是,则输出参数优化结果,若否,则利用贪心优化算法对待优化参数进行优化,得到并输出目标参数优化结果采用本发明实施例,能够通过对传统粒子群算法进行改进,并基于改进的粒子群算法和贪心算法,实现对传感器器件进行高效率的全局和局部寻优,提高了算法的准确性,优化了传感器的设计精度。
  • 一种无线传感器结构设计优化方法装置设备介质
  • [发明专利]一种基于深度学习的可调节图像优化系统和方法-CN202210303343.X在审
  • 堵葛亮;张志遵;朱瑞星 - 上海深至信息科技有限公司
  • 2022-03-25 - 2022-07-01 - G06T5/00
  • 本发明提供一种基于深度学习的可调节图像优化系统和方法,收集若干图像作为原始数据集;配置若干类优化参数以及每类优化参数的若干个参数值;对原始数据集中的每张图像进行预设次数的随机优化,每次随机优化时分别为每个优化参数随机选取一个参数值,以形成一个参数集并作为优化的入参,以获取每张图像的预设次数的优化图像;将原始数据集、优化图像以及对应的参数集作为训练数据集,对构建的深度学习模型进行训练;基于已选取的优化参数的参数值和已训练好的深度学习模型对待优化图像进行优化处理,以获取待优化图像的优化图像。使得深度学习模型对待优化图像的优化会根据输入优化参数的不同进行不同程度的优化
  • 一种基于深度学习调节图像优化系统方法
  • [发明专利]电磁功能材料优化设计的自适应优化频点调节方法-CN201610412717.6有效
  • 王芬 - 北京唯智佳辰科技发展有限责任公司
  • 2016-06-13 - 2019-02-15 - G06F17/50
  • 本发明涉及一种频率响应特征优化频点调节技术,具体而言,涉及电磁功能材料优化设计的自适应优化频点调节方法。该方法主要包括:根据优化频段和优化目标产生目标函数,并利用优化算法,对优化频点有序序列进行一次以上迭代运算,获得最优个体。比较最优个体的频率响应曲线与优化目标,判断是否存在不满足优化目标的频点,如果不存在,优化完成;如果存在,则在优化频段内选取n个新的优化频点。判断n个新的优化频点是否能加入优化频点有序序列,如果不能加入,优化失败;如果能加入,将新的优化频点有序地加入优化频点有序序列,则重复上述步骤。该方法有效的解决了典型优化频点满足预定目标但整个频段内整体不满足预定目标的问题。
  • 电磁功能材料优化设计自适应调节方法
  • [发明专利]基于强化学习的多维连续型优化变量全局优化方法-CN202010340933.0有效
  • 陈刚;王怡星;韩仁坤;张扬 - 西安交通大学
  • 2020-04-26 - 2023-10-27 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于强化学习的多维连续型优化变量全局优化方法,该方法包括:强化学习环境的建立;利用强化学习方法在指定优化变量集中选择指定个数的优化变量,然后再对其取值利用连续型优化变量优化算法进行优化的顺序优化策略;优化总体流程以及约束的引入方法。该方法针对多维连续型优化变量全局优化问题,实现了智能优化的目的,并且可以突破传统全局优化方法对优化变量个数的限制,使人工智能技术在优化方面的广泛应用成为了可能。可以应用于具有极大规模设计变量的工业设计、制造加工、控制优化、投资决策、系统工程等场合;并且得益于深度强化学习强大的智能组合优化能力,对于变量间存在复杂耦合关系的系统也有很好的全局优化效果。
  • 基于强化学习多维连续优化变量全局方法

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