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]一种基于混合和声搜索的柔性作业车间调度方法-CN201510855677.8在审
  • 徐华 - 清华大学
  • 2015-11-30 - 2016-04-20 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于混合和声搜索的柔性作业车间调度方法,其特征在于包括以下内容:1)定义某个要解决FJSS的解向量;2)将和声搜索中的解向量转换为FJSS可行解的编码;3)采用和声搜索算法框架进行和声搜索,首先随机初始化若干解向量,设定最大迭代次数,每代通过和声搜索算子产生一个新的解向量;4)将得到的新的解向量解转换相应的调度解,调度解采用析取图进行表示;5)产生新的调度解后,基于析取图以某个概率执行所提出的基于公共关键操作的局部搜索,通过局部搜索对析取图进行调整,得到改进的调度解,然后再将改进的调度解转换为解向量,对得到的解向量进行精炼,采用精炼后的解向量替代局部搜索前的解向量,继续执行下一代和声搜索;6)搜索执行完成后,将最优的解向量进行解码得到最终
  • 一种基于混合和声搜索柔性作业车间调度方法
  • [发明专利]基于改进乌鸦搜索算法的极限学习机分类算法-CN202210098429.3在审
  • 刘半藤;霍闪闪;王柯;陈友荣 - 浙江树人学院(浙江树人大学)
  • 2022-01-27 - 2022-05-17 - G06K9/62
  • 本发明涉及极限学习机分类算法技术领域,具体涉及基于改进乌鸦搜索算法的极限学习机分类算法;包括以下步骤:搭建ELM网络模型,采用ICSA算法,对ELM模型随机生成的输入权重和阈值进行优化通过引入AP值动态递变函数去平衡全局和局部搜索性能,引入莱维飞行搜索方法避免盲目搜索,引入多个体变因子加权学习方法保证种群多样性,引入邻代维度交叉方法增强最优个体藏食位置质量,避免获得局部最优值,从而实现准确预测结果。本发明弥补随机生成输入权重和阈值带来的一系列缺陷,提高ELM模型分类精度,并在对ELM模型参数进行优化时,基于传统CSA算法,通过引入AP值动态递变函数去平衡全局和局部搜索性能,引入莱维飞行搜索方法避免盲目搜索
  • 基于改进乌鸦搜索算法极限学习机分类
  • [发明专利]基于模拟退火算法的查询优化方法-CN201310282243.4有效
  • 姜弢;宋健;徐学纯;贾海青 - 吉林大学
  • 2013-07-05 - 2013-10-02 - G06F17/30
  • 本发明涉及一种基于模拟退火算法的查询优化方法,是将数据查询优化过程分成建立模型,分解策略空间和优化三部分,然后引入模拟退火算法,对所有策略空间子集进行并行搜索,从每个子集中得到一个最终解,在比较最终解后得到最优解本发明公开的模拟退火算法较其他智能优化算法能够有效避免陷入局部极值,缩减了优化时间;其次,由于使用了并行搜索,提高了模拟退火算法搜索范围,降低了模拟退火算法局部搜索特性对搜索精度的影响。与传统的局部随机搜索算法搜索到最优策略的概率比较,对提高得到最优策略的概率效果明显,提高了数据库的查询速度,缩短查询优化相对时间,以及提高得到最优策略概率。
  • 基于模拟退火算法查询优化方法
  • [发明专利]搜索方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质-CN202210618907.9在审
  • 杨敏;朱若琳 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-06-01 - 2022-09-09 - G06F16/783
  • 本公开提供了一种搜索方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质,涉及人工智能技术领域,具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域,可应用于视频处理等场景。具体实现方案为:获取对多个候选视频分别进行特征提取得到的局部特征和语义特征,局部特征用于表征对应候选视频的风格、外观中的至少一项,语义特征用于表征对应候选视频中内容主体所属的类别;对局部特征和语义特征进行特征融合由此,在根据文本搜索视频的场景下,同时基于各候选视频的语义特征(即深层特征)和局部特征(即浅层特征),从各候选视频中确定与搜索文本匹配的目标视频,可提升确定结果的可靠性,从而使得视频搜索结果能够满足用户的实际搜索需求
  • 搜索方法模型训练装置电子设备介质
  • [发明专利]考虑碳交易与绿证交易的虚拟电厂优化调度方法-CN202210722463.3在审
  • 张良;刘冬源;吕玲;尹清波;蔡国伟 - 东北电力大学
  • 2022-06-24 - 2022-09-20 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种考虑碳交易与绿证交易的虚拟电厂优化调度方法,用于虚拟电厂优化调度,包括构建虚拟电厂系统;在所述虚拟电厂系统中进行各子系统的协调优化运行,并基于虚拟电厂参与的碳交易与绿证交易,构建虚拟电厂优化调度模型;采用基于余弦函数的惯性权重进行曲线、局部最优粒子反向搜索策略以及劣势粒子维度变异策略的改进粒子群算法对所述虚拟电厂优化调度模型进行求解本发明在传统粒子群算法的基础上,构造基于余弦函数的惯性权重进化曲线以平衡全局和局部搜索能力,并引入局部最优粒子反向搜索策略和劣势粒子维度变异策略以深度开发算法在迭代后期的局部搜索能力。
  • 考虑交易虚拟电厂优化调度方法
  • [发明专利]结合全局和局部的目标跟踪方法、系统、设备、存储介质-CN202210529686.8在审
  • 申原 - 新驱动重庆智能汽车有限公司
  • 2022-05-16 - 2022-10-18 - G06T7/246
  • 本发明公开一种结合全局搜索局部搜索的单目标长时跟踪方法,通过将全局检测器嵌套入局部跟踪器中来实现;所述局部跟踪器用于判断当前帧图像是否跟踪到待跟踪物体,若是则输出跟踪结果,并保存待跟踪物体区域图像,然后进入下一帧图像,若否则将当前帧图像输入全局检测器;所述全局检测器用于提取当前帧图像中若干个可能存在待跟踪物体的候选框并进行筛选,将筛选后的候选框输入到局部跟踪器中,进行判断是否跟踪到跟踪物体,若是则输出跟踪结果,并保存待跟踪物体区域图像本发明结合全局搜索局部搜索,通过将全局检测器嵌套入局部跟踪器中,以实现单目标的长时跟踪,提高跟踪的精度。
  • 结合全局局部目标跟踪方法系统设备存储介质

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