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[发明专利]基于快速自适应量子遗传算法的复杂井眼轨迹优化方法-CN201710132117.9在审
发明人：沙林秀;张奇志;李琳;邱顺 -专利权人：西安石油大学
申请日： 2017-03-07 - 公布日： 2017-07-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：基于快速自适应量子遗传算法的复杂井眼轨迹优化方法，首先，通过分析Fibonacci数列，发现该数列具有负指数特性，将该特性引入到量子旋转门转角步长的更新策略中，在不增加算法的空间复杂度的同时降低算法的时间复杂度，大幅提高了算法的效率，缩短算法的运行时间。
基于快速自适应量子遗传算法复杂轨迹优化方法

[发明专利]一种基于深度循环Q学习的单点交叉口信号控制方法-CN202010034436.8在审
发明人：张伟斌;方亮亮;郑培余;陶刚;陈波;杨光;陈冰 -专利权人：多伦科技股份有限公司;南京理工大学
申请日： 2020-01-11 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度循环Q学习的单点交叉口信号控制方法，该方法在单个路口使用深度循环Q学习（DRQN）算法学习最优信号控制策略，其中DRQN算法在DQN的基础上引入LSTM神经网络，利用LSTM能够记忆时间轴信息的特性，通过结合交叉口前几个时刻的状态而非仅仅通过当前时刻的状态来全面地表示当前交叉口输入状态，从而减小交叉口POMDP特性对深度Q学习性能的影响，本发明改进后的DRQN算法性能优于DQN算法，也优于传统的交叉口定时控制方法；当交通流接近饱和和过饱和时，DRQN算法可以观察交叉口在各个时刻的状态，做出最佳的时机选择，从而提高交叉口通行效率。
一种基于深度循环学习单点交叉口信号控制方法

[发明专利]听力装置的算法参数的个人化-CN202110753772.2在审
发明人： T·伦纳;G·琼斯;L·布莱姆斯隆;M·S·彼得森;P·米纳尔;J·詹森;M·K·皮特森;P·索玛;H·孙;J·S·拉森 -专利权人：奥迪康有限公司
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： H04R25/00 文献下载
摘要：本申请公开了听力装置的算法参数的个人化，其中用在助听器的处理器中的处理算法的一个或多个参数针对具体用户进行个人化的方法包括：在用户听具有不同特性的测试信号时进行用于估计用户的听觉能力的预测测试；分析所述用户的所述预测测试的结果并提供所述用户的听觉能力度量；选择所述助听器的具体处理算法；根据所述测试信号的所述特性针对与用户的听觉能力有关的所述具体处理算法从一个或多个相关心理测量函数选择成本‑效益函数和/或关键值；及对于所述用户，根据所述听觉能力度量和所述成本‑效益函数确定所述具体处理算法的一个或多个个人化参数。
听力装置算法参数个人化

[发明专利]一种关于产品设计变更的路径规划方法-CN202210462895.5在审
发明人：张雷;倪静;苏金;郑雨 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F30/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种关于产品设计变更的路径规划方法，包括如下步骤：步骤一：根据产品质量特性变更传播的动态过程，对优化过程涉及的概念进行定义说明；步骤二：路径优化算法原理及相关描述；步骤三：对算法的状态转移规则进行描述；步骤四：针对蚁群算法的信息素全局更新策略进行介绍；步骤五：对信息素的限制进行相关介绍和说明；步骤六：由以上步骤确定出最优变更传播路径优化流程。本发明基于Petri网融合蚁群算法能够快速有效地为产品质量特性设计变更的传播路径问题提供最优解或近似最优解，能够极大地改善采用传统的蚁群算法预测的传播路径准确性不高的现象。
一种关于产品设计变更路径规划方法

[发明专利]一种基于多元数据驱动的用户用能画像分析方法-CN202211630066.X在审
发明人：窦真兰;张春雁;孙沛;王永利;滕越;周含芷;袁博;王一诺 -专利权人：国网上海市电力公司;华北电力大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：一种基于多元数据驱动的用户用能画像分析方法，包括如下步骤：利用时间序列符号聚合近似SAX算法对负荷曲线进行降维并提取特征；基于模拟退火粒子群算法将负荷曲线时间序列符号聚合近似(SAX)表达的优化问题转化为多目标优化问题；根据用户用能特性指标，利用改进的AP聚类算法对负荷曲线进行聚类分析；根据聚类结果，对各类用户的用能行为进行分析。本发明根据用户侧的用能现状，采用合理的图像信息采集算法和改进AP聚类算法，以挖掘用能数据中的有效信息，构建用户能源消费行为画像集，将其运用于用户多元用能行为分析中，从而把握用户用能特性。
一种基于多元数据驱动用户画像分析方法

[发明专利]一种不同工程物理模型网格间节点载荷转换的算法-CN201910884637.4有效
发明人：艾俊强;孙秦;刘彦杰;谢怀强 -专利权人：中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所;西北工业大学
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：一种不同工程物理模型网格间节点载荷转换的算法，该算法利用不同负幂指数点间距单项式的不同单调减数值特性，且引入了更多约束方程，改进了不同网格间节点载荷转换的分配特性；结合散点全扫描建立分配系数，对节点网格的规则性无任何要求并易于实现并行计算数值算例表明，本发明算法在精度效率两方面较现有算法技术均有明显改进与提高。本发明算法技术对于提高工程耦合问题数值分析中不同网格模型间的节点载荷转换计算具有重要的应用价值及意义。
一种不同工程物理模型网格节点载荷转换算法

[发明专利]基于MMRLS和SH-STF的车辆质量与道路坡度迭代型联合估计方法-CN202010370644.5有效
发明人：王伟达;杨超;刘金刚;张为;张中国;项昌乐 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-05-06 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供基于MMRLS和SH‑STF的车辆质量与道路坡度迭代型联合估计方法，包括以下步骤：考虑转向的动力学模型建立，MMRLS/SH‑STF迭代型联合估计算法架构，基于SH‑STF的坡度估计算法改进。该基于MMRLS和SH‑STF的车辆质量与道路坡度迭代型联合估计方法设计合理，分析了车辆质量的缓变特性和道路坡度的时变特性，根据缓变与时变特征，基于车辆纵向动力学模型与转向单轨模型，分别使用多模型融合递归最小二乘这一系统辨识算法计算车辆质量，用基于扩展卡尔曼滤波的噪声自适应强跟踪滤波这一状态估计算法计算路面坡度，从而使算法更好地适应于估计变量。
基于 mmrls sh stf 车辆质量道路坡度迭代型联合估计方法

[发明专利]一种基于苍狼算法的电力系统负荷建模参数辨识方法-CN201810419873.4在审
发明人：熊军华;王亭岭;张翔宇;李铎 -专利权人：华北水利水电大学
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于苍狼算法的电力系统负荷建模参数辨识方法，针对当前负荷模型参数辨识精确度不足，以待辨识的负荷参数为苍狼并进行寻；在原有的多项式模型的基础上增加了对频率变化的考虑，确保即使负荷电压偏离基准电压时也能较准确的描述负荷特性；通过输入电压和实际系统的输出响应，相对于过于乐观的传统静态模型，能更好的体现负荷特性，具有收敛速度快及辨识结果更加精准的特点；此外，使用苍狼算法进行优化可提高参数辨识的准确性和速度，苍狼算法收敛速度比粒子群算法更快，且含有摆动因子，不易陷入局部最优；同时苍狼算法需要调节的参数较少，相对其他算法，更为简单灵活，可以有效地提高参数辨识的精确度。
算法辨识电力系统负荷参数辨识负荷特性建模参数负荷模型参数多项式模型粒子群算法辨识结果传统静态负荷参数负荷电压基准电压频率变化实际系统输出响应输入电压算法收敛速度比有效地原有的摆动收敛偏离灵活优化

[发明专利]基于混合遗传-蚁群算法的巡检机器人跨区域调度方法-CN201910802038.3在审
发明人：邬蓉蓉;覃剑;谢植飚;陈荭;黎新 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及变电站巡检机器人调度技术领域，具体涉及一种基于混合遗传‑蚁群算法的巡检机器人跨区域调度方法，针对初期蚁群算法信息素缺乏，利用遗传算法得到较优解，综合可考虑巡检任务特性、机器人利用率和流转成本等因素，基于适应值W对路径信息素进行初始化，形成初始信息素分布，之后依据蚁群算法，进行选择、遍历，更新节点信息素，最终获得最优解。在其寻优过程中，通过遗传算法交叉算子的领域搜索特性，扩大蚁群算法解的搜索空间，避免陷入局部最优，改善解的质量。
蚁群算法机器人遗传算法巡检变电站巡检机器人初始信息素跨区域调度巡检机器人调度技术调配管理公司资源交叉算子节点信息领域搜索流转效率路径信息任务特性搜索空间初始化信息素最优解遍历流转寻优变电站遗传更新应用资金维护

[发明专利]一种基于时空特性的动态分类信息指纹模型及算法-CN201910908671.0在审
发明人：刘峰;吴选勇;孙钰;陈洁;汤季安;王梦珂;胡诸鸿 -专利权人：无锡壹佳环球科技有限公司
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明涉及指纹模型及算法技术领域，且公开了一种基于时空特性的动态分类信息指纹模型及算法，其特征在于，包括以下步骤：1)划分LR区域，根据基于RSS指纹模型定位方法的误差模型和其它原则，把近场区和远场区分别划分成不同大小的该基于时空特性的动态分类信息指纹模型及算法，通过传统基于RSS指纹模型定位算法的基本原理，把超分辨率原理应用到目标定位中，该算法通过基于RSS指纹模型定位算法的定位误差模型建立LR区域的划分模型，准确求解目标所在的多个
指纹模型算法定位区域定位算法动态分类时空特性信息指纹超分辨率定位误差模型建立目标定位区域计算算法技术误差模型原理应用近场区远场区求解

[发明专利]一种对拥塞控制算法的改进方法-CN201810673144.1在审
发明人：吴杰;黎文伟;严明;罗光圣 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-06-26 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： H04L12/801 文献下载
摘要：本发明涉及网络传输领域，具体涉及一种对拥塞控制算法的改进方法，为解决现有网络和协议方面存在的缺陷，本发明借鉴了排队理论和自然界中的波动现象，将传统的拥塞控制算法进行分段，并且保证其原始算法特性；所述分段的算法将各自是连续的，方便建立数学模型进行分析，在每段函数的交界处可以有极点存在，不论波长如何变化，均要保证整个算法的连续和收敛特性；本方法中，分段的函数也称子函数，它们的累加将构成原始拥塞控制算法。
拥塞控制算法拥塞控制分段算法改进波动现象排队理论数学模型网络传输原始算法累加传输层传统的交界处应用层用户层子函数波长极点收敛带宽保证应用网络分析

[发明专利]基于全局最大功率点跟踪和混合优化算法的光伏在线参数辨识方法-CN202110710058.5在审
发明人：陈志聪;罗林禄;吴丽君;程树英;林培杰 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于全局最大功率点跟踪和混合优化算法的光伏在线参数辨识方法，首次提出一种突变点检测算法用于动态工作点全局最大功率点跟踪过程的波形突变时刻检测，并将GMPPT对应的波形转换成静态关键段I‑V特性曲线，并提出一种新的混合法即基于量子粒子群算法和列文伯格——马夸尔特算法的光伏模型在线参数辨识方法，该方法实现逆变器并网发电过程中GMPPT扫描的识别并提取关键段I‑V特性曲线，结合量子粒子群算法强大的全局搜索能力和列文伯格——马夸尔特算法强大的局部搜索能力，进一步提高了光伏模型参数辨识的速度、精度、稳定性、可靠性和收敛性。
基于全局最大功率跟踪混合优化算法在线参数辨识方法

[发明专利]一种基于改进多元宇宙算法的光伏电池输出特性研究方法-CN202111083403.3在审
发明人：刘秋华;周维初;张秀锦 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G05F1/67 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进多元宇宙算法的光伏电池输出特性研究方法，包括如下步骤：获取光伏电池发电系统等效电路和分析光伏电池的输出特性；根据等效电路得出光伏发电系统的四参数模型，并引入温度和辐照度环境变量；根据所述四参数模型和相关环境变量进行仿真模型搭建，在所述模型中引用改进多元宇宙算法，改进多元宇宙算法是在多元宇宙算法中引入指数函数膨胀系数得到；设定仿真环境，根据所述改进多元宇宙算法求解光伏电池阵列的MPPT本发明对传统多元宇宙算法进行了步长改进，能够有效解决光伏电站中多峰值功率点的问题，以较低的成本提高光伏发电站的发电效率，增加了经济效益。
一种基于改进多元宇宙算法电池输出特性研究方法

[发明专利]一种基于分组自适应归一化因子控制的LDPC译码方法-CN202210562697.6在审
发明人：李贵勇;王阳阳;王华华;陈发堂;王丹;杨黎明;黄梓轩;李鹏飞 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H03M13/11 文献下载
摘要：本发明属于移动通信技术领域，针对5G数据共享信道中的QC‑LDPC码，为了进一步缩小MS算法和BP算法译码性能的差距，提高NMS算法的译码性能，提出了一种基于分组自适应归一化因子控制的LDPC译码方法。本发明是基于MS算法存在的高估问题，利用BP算法和MS算法校验节点LLR消息的比值特性，求其归一化因子。为了降低译码的复杂度，根据最优归一化因子的变化特征，对其采用加权平均处理；为了降低平均迭代次数，加快译码的收敛速度，本方法利用校验节点信息的残差特性进行分层处理，优先更新残差最大的一层，在不同迭代之间动态地重新排列层
一种基于分组自适应归一化因子控制 ldpc 译码方法

[发明专利]高维不平衡缺失数据的分类方法、装置、电子设备及介质-CN202310277864.7在审
发明人：刘艺;郑奇斌;李庚松;李翔;秦伟;杨国利;刘坤;王强;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本公开关于一种高维不平衡缺失数据的分类方法、装置、电子设备及介质，涉及大数据技术领域，该方法通过获取待分类的初始数据集；所述初始数据集存在高维不平衡缺失特性；基于初始数据集中的多个特征，从多个特征中选择目标特征，并将目标特征对应的数据作为初始子集；从预设数据填补算法中选择目标填补算法，并使用目标填补算法对初始子集进行数据填补，得到中间数据集；从预设数据重采样算法中选择目标重采样算法，并使用目标重采样算法对中间数据集进行重采样通过进行特征选择、数据填补以及重采样，可以在一定程度上解决初始数据集所具有的高维不平衡缺失特性，提高数据分类的效果。
不平衡缺失数据分类方法装置电子设备介质