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[发明专利]一种改进遗传算法的多微电网优化调度方法-CN201811641816.7在审
发明人：葛泉波;宁士远;姜淏予 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进遗传算法的多微电网优化调度方法。针对微电网群内能量调度的不确定性，本发明将一种自适应调整变异算子的策略引入到遗传算法中，使得变异算子在算法早期，具有较大的值，增大算法寻优的搜索范围，提高算法的全局寻优能力；而随着迭代的进行，变异算子逐渐减小，使算法在小范围内精细搜索，提高算法的收敛能力。
算法微电网变异算子改进遗传算法优化调度寻优自适应调整不确定性精细搜索能量调度遗传算法逐渐减小迭代收敛搜索引入全局

[发明专利]一种基于PPGA自适应优化PID参数的AUV航向角控制方法-CN202011092449.7在审
发明人：刘明雍;赵格睿;崔海英;牛云;向举苗;游粮根 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于PPGA自适应优化PID参数的AUV航向角控制方法，针对传统PID方法存在的响应速度慢、参数不确定和传统遗传算法优化存在的容易产生早熟现象、收敛速度慢的问题，通过伪并行遗传算法寻找控制系统中最优的该算法具有很好的全局优化能力，能够通过遗传寻优找出可行域中的最优解，得到最佳控制方案，从而大大提高控制器的效率和精度。
一种基于 ppga 自适应优化 pid 参数 auv 航向控制方法

[发明专利]形态学滤波器自动目标检测方法-CN200410068024.7无效
发明人：李建勋;曾明 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2004-11-11 - 公布日： 2005-04-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种形态学滤波器自动目标检测方法，首先采集用来优化训练结构元素的训练样本，样本应尽可能包含各种点目标和背景，构造用于优化训练的遗传算法，该遗传算法采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子，利用采集到的样本用该遗传算法优化训练结构元素值，在这些优化好的结构元素的基础上构造基于Top－Hat算子的形态学滤波器，对红外目标图象进行滤波，最后针对所检测的大多数弱小点目标进行基于自适应门限的分割，对信躁比较高的点目标用固定门限进行分割检测出目标点
形态学滤波器自动目标检测方法

[发明专利]一种基于单目视觉的三次元图像校准方法-CN201710623800.2在审
发明人：李建;喻常庆;岳翰林 -专利权人：重庆高铁计量检测有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2017-11-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目视觉的三次元图像校准方法，它包括对遗传算法进行了进一步调整，通过修正其杂交概率Pc和变异概率Pm，使得自适应遗传算法能在种群演化的各个时期有较好的通用性；接着，在参考径向基神经网络算法的基础上，运用改进的遗传算法对径向基神经网络进行改进，使得使径向基神经网络算法的故障分类问题训练误差进一步减小，训练收敛性更好；最后，通过超分辨图像重构数学处理方法将图像进行重构，使获取到的低分辨率图像清晰度得到显著提高
一种基于目视三次图像校准方法

[发明专利]基于遗传算法的多维力传感器标定实验数据拟合方法-CN201610232792.4有效
发明人：宋爱国;李昂;李会军;张强;冷明鑫;徐宝国 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-04-14 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G01L25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的多维力传感器标定实验数据拟合方法，该方法包括以下步骤：1)进行多维力传感器静态标定实验，分别记录多维力传感器每维输入力/力矩值与其作用下各路输出电压值；2)推导传感器耦合误差理论模型的系数求解公式；3)使用MATLAB软件基于遗传算法对步骤2)中误差模型系数求解公式进行求解，并输出全局最优的待定系数解。本发明将遗传算法的随机全局搜索和优化用于多维力传感器标定实验的数据拟合中，算法简单可靠，结果准确有效，完成对实验数据最佳拟合曲线的自适应搜索过程，进而提高解耦算法精度。
基于遗传算法多维传感器标定实验数据拟合方法

[发明专利]基于人工智能的机器人智能控制系统及控制方法-CN202310262675.2有效
发明人：梁旭;刘震;黄明;刘师杭 -专利权人：北京信息科技大学;大连交通大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B25J9/08 文献下载
摘要：机器人属性设定模块、个体设计模块、种群设计模块以及机器人行进模块；通过设置迷宫设计模块预先为机器人移动设计训练用的模拟数字迷宫；设置机器人属性设定模块预先为机器人设定若干基本属性设置个体设计模块预先设定遗传算法中每个个体的个体特征的编码形式；设置种群设计模块根据个体特征设计遗传算法的种群特征；设置所述机器人行进模块实时根据个体的染色体片段数据为机器人进行动作决策；在传统遗传算法的基础上建立自适应遗传因子和利用免疫算法思想改进的免疫遗传算法
基于人工智能机器人智能控制系统控制方法

[发明专利]一种改进模糊C均值算法的交通状态判别方法-CN202310096863.2在审
发明人：张林让;安怡;廖桂生;罗丰;尹应增;余逸婷;路林伟 -专利权人：西安电子科技大学;西安电子科技大学杭州研究院
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进模糊C均值算法的交通状态判别方法，包括以下步骤：将自适应的遗传算法和FCM算法结合起来，利用自适应的遗传算法得到FCM算法的最佳初始聚类中心，然后把最佳初始聚类中心带入FCM算法对所有样本数据进行聚类划分，从而使得交通状态判别的精度和算法的性能都得到有效提升；采用熵权法计算各维度特征向量的权重，以优化欧氏距离的方式来优化FCM算法的目标函数，从而充分挖掘了不同维度的交通特征信息，提高交通状态的判别准确性本发明采用上述的一种改进模糊C均值算法的交通状态判别方法，改进算法能够提高交通状态判别的准确率和灵敏度，可以快速的区分不同的交通状态，具有一定的应用价值。
一种改进模糊均值算法交通状态判别方法

[发明专利]永磁同步电机参数辨识方法、电子设备和存储介质-CN202210610099.1在审
发明人：彭思齐;郭旦;彭鸿羽;李伟俊;王婧;李福;陈思溢 -专利权人：湘潭大学;佛山湘潭大学绿色智造研究院
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： H02P21/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种永磁同步电机参数辨识方法，包括以下步骤：基于永磁同步电机在d‑q轴坐标系下的数学模型，确定改进遗传算法的适应度函数；使用改进遗传算法对永磁同步电机进行参数辨识；其中，改进遗传算法是指，遗传算法每进化X代则采用拟牛顿法对遗传算法的结果进行一次寻优。
永磁同步电机参数辨识方法电子设备存储介质

[发明专利]屏蔽门门机控制器的遗传算法优化的模糊控制方法与系统-CN201410007548.9在审
发明人：张友刚;王仁伟;刘志刚 -专利权人：江苏新绿能科技有限公司
申请日： 2014-01-08 - 公布日： 2014-04-30 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明提供一种屏蔽门门机控制器的遗传算法优化的模糊控制方法与系统，参考转速n^*与无刷直流电机测量转速n作为遗传算法优化的模糊控制器的两个输入，模糊控制器的输出与电流传感器输出的电流输入到电流比较器采用转速电流双闭环控制，其中转速外环采用遗传算法优化的双模糊控制，电流采用传统PI控制。该屏蔽门门机控制器的遗传算法优化的模糊控制方法与系统，与现有技术相比，跟踪精度高、鲁棒性强、对于系统参数漂移能有效地调整参数，实现了自适应控制功能，具有明显的优越性。
屏蔽门门控制器遗传算法优化模糊控制方法系统

[发明专利]基于遗传算法优化的BP神经网络模型的臭氧预测方法-CN202310501958.8在审
发明人：王永强;宮净玉;王刚;蒋文春;曹怀祥;左海强;孔强;黄元凤;王嘉玮 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于遗传算法优化的BP神经网络模型的臭氧预测方法，属于BP神经网络技术领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤1001，构建BP神经网络模型；步骤1002，选用遗传算法对BP神经网络模型进行优化；步骤1003，对BP神经网络模型，进行进一步优化；步骤1004，使用验证集对优化后的BP在本基于遗传算法优化的BP神经网络模型的臭氧预测方法中，通过BP神经网络模型作为预测模型，具有较强的自适应、自学习能力。同时结合遗传算法对BP神经网络模型进行优化，有助于对环境中污染物浓度的突发事件的模拟能力较差，通常只能用于平稳状态的预测。
基于遗传算法优化 bp 神经网络模型臭氧预测方法

[发明专利]改进遗传算法的可控源音频大地电磁法一维反演方法-CN201610300289.8有效
发明人：孙彩堂;李玲;刘真;黄维宁;韩思雨;周逢道 -专利权人：吉林大学
申请日： 2016-05-09 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进遗传算法的可控源音频大地电磁法一维反演的方法。将遗传算法应用于CSAMT一维数据反演，提出了基于频率加权和相位加权相结合的目标函数，提出了基于适应度值排序选择和模拟退火法相结合的选择算子，提出了分段的交叉概率上下限，提出了基于适应度值的自适应交叉概率相结合的交叉算子和基于适应度和基因加权相结合的变异算子，并采用基于概率的最优个体保留策略，用适应度值最大的个体以一定的概率代替适应度值最小的个体。与常用的CSAMT数据反演方法相比，本发明方法不会因为出现病态矩阵而导致反演失败，有助于避免标准遗传算法中的早熟和易陷入局部极值等问题，有利于染色体快速向最优解方向移动，找到最优解。
改进遗传算法可控音频大地电磁法一维反演方法

[发明专利]一种基于自适应遗传算法的阵列稀疏优化方法-CN201911407783.4有效
发明人：陈涛;汪夕琳;史林;郭立民 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明在雷达侦察阵列优化技术领域提出了一种基于自适应遗传算法的稀疏阵列优化方法，通过提出阵列优化模型，对阵列编码，接着利用克拉美罗界进行适应度值计算，利用适应度值对生成的个体进行选择、交叉变异，其中交叉概率和变异概率随着迭代次数的增加而发生相应的变化该方法是一种基于自适应遗传算法的稀疏阵列优化方法，选取阵元的方式主要是以最大阵列孔径，最小阵元间距作为约束条件，以克拉美罗界作为适应度函数，在相同阵元数量、相同最小阵元间距的条件下保证了阵列具有较高的测向性能
一种基于自适应遗传算法阵列稀疏优化方法

[发明专利]基于改进的遗传算法的测试用例生成方法和装置-CN202310181709.5在审
发明人：王维维;许允迪;周才健;周柔刚;陈安;盛锦华;周卫华;王班;肖廷哲 -专利权人：杭州汇萃智能科技有限公司;温州汇萃智能科技有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于改进的遗传算法的测试用例生成方法和装置。涉及计算机领域。包括：确定初始种群；迭代执行下述步骤直至达到终止条件，确定最优解：构造适应度函数，确定群体中个体适应度以及贡献度；基于群体中个体适应度以及贡献度，通过选择策略和最佳保存策略确定最优个体；基于最优个体进行遗传操作得到下一代群体，遗传操作包括交叉操作和变异操作，其中，每个最优个体对应有当前交叉概率和当前变异概率，当前交叉概率和当前变异概率动态确定，当前交叉概率和当前变异概率与种群个体适应度的一致性负相关。以此可以通过改进的迭代式自适应交叉变异的遗传算法测试用例自动生成方式，解决算法难以收敛的问题。
基于改进遗传算法测试生成方法装置

[发明专利]一种基于遗传算法的多知识集成与优化方法-CN202111089838.9在审
发明人：赵传朋;毛德华;贾明明;王宗明;任春颖 -专利权人：中林信达（北京）科技信息有限责任公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：一种基于遗传算法的多知识集成与优化方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域。本发明根据遥感分类特征数据、现有分类结果和以规则表述的知识，根据规则对应的阈值方向剔除重复特征、统计非重复特征的值域和当前阈值，约束外层遗传算法的基因数量和内层遗传算法的阈值优化上下限和推荐解；利用遗传算法实现规则中冗余特征的去除和阈值优化目标，外层遗传算法产生随机特征组合，内层遗传算法根据随机特征组合优化其阈值，并将迭代的最优适应度返回给外层遗传算法的评估函数，迭代产生的不同特征组合；最优适应度对应的特征组合与阈值组成多知识集成优化结果。
一种基于遗传算法知识集成优化方法

[发明专利]机载分布式POS布局优化方法和装置-CN202010489022.4有效
发明人：宫晓琳;孙录金;刘刚;房建成;符倚伦;田珂珂;丁孝双 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本公开提供了机载分布式POS布局优化方法，具体为基于自适应简化均值粒子群遗传混合算法的机载分布式POS布局优化方法。建立布局方案对应的适应度函数模型；随机生成初始粒子群并确定父代粒子；自适应的确定变异影响因子并更新位置更新公式，获得子代粒子；通过遗传算法得到子代个体，并确定出全局最优个体；对全局最优个体进行解码，确定出最优布局方案该方法自适应的调节简化均值粒子群遗传混合算法中的变异影响因子，并用变异影响因子代替惯性权重参数进行粒子位置更新，平衡了算法的全局和局部搜索能力，提高了算法的收敛速度和收敛精度，从而提高了机载分布式POS
机载分布式 pos 布局优化方法装置

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