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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种基于环境性能需求的产品进化设计决策方法-CN201811094032.7有效
发明人：张雷;宋豪达;董万富;赵希坤;金志峰;吴学振;郑雨 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于环境性能需求的产品进化设计决策方法，包括：确定需要进化的产品的环境性能指标，并基于确定的环境性能指标建立环境集合视图，进而建立进化的目标函数；所述环境集合视图为环境性能指标、环境性能指标到与环境性能指标相关的结构的映射、以及与环境性能指标相关的结构的结构矩阵；建立环境性能指标到需要进化的结构的映射；基于建立的目标函数，利用交互式遗传算法和预设的进化方式对所述需要进化的结构进行进化，得到进化后的产品，所述预设的进化方式包括组合进化方式、分解进化方式、置换进化方式、易料进化方式。本发明能够设计出环境友好型的进化产品。
一种基于环境性能需求产品进化设计决策方法

[发明专利]面向大数据领域的膜计算数据细胞聚类方法-CN201910692297.5在审
发明人：陆佳炜;赵伟;周焕;吴涵;张元鸣;肖刚 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种面向大数据领域的膜计算数据细胞聚类方法，通过基于密度的k‑means算法，对数据进行预处理，克服人为预定数据簇的个数的缺陷，并且得到了相对合理的数据簇划分，同时混合进化机制采用基于层次划分Agnes算法、基于遗传算法(GA)、基于加权模糊聚类(FCM)算法作为进化规则，结合膜计算能有效的结合这三种聚类算法的优点，得到更好的聚类结果。
算法预处理有效的结合计算数据进化机制聚类结果聚类算法模糊聚类遗传算法预定数据大数据结合膜数据簇聚类加权进化细胞

[发明专利]一种保证质量的快速软硬件划分方法-CN201510884819.3有效
发明人：段振华;李炳岩;张南;黄伯虎;田聪;王小兵 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-12-04 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06F8/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种保证质量的快速软硬件划分方法，保留遗传算法的交叉运算和变异运算，并引入阴性选择算法的阴性选择过程和基于等位基因浓度来指导产生新个体的策略，采取一种新型的进化方法来加速进化的过程并保证个体的质量，从而克服传统遗传算法耗时长以及阴性选择算法结果随机性大、容易陷入局部最优的缺点。
阴性选择软硬件进化随机性传统遗传算法变异运算等位基因算法结果遗传算法新个体保证算法运算耗时引入保留

[发明专利]一种基于混合进化算法的自由曲线轮廓度误差评定方法-CN201810415701.X有效
发明人：陈富民;何帅;高建民;陈琨;高智勇 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合进化算法的自由曲线轮廓度误差评定方法，该方法是基于最小二乘法、结合非均匀有理B样条插值函数和多维混合进化算法的用于自由曲线轮廓度误差评定的数据处理方法。本发明采用并行自适应权重的粒子群算法和基于DC的小生境遗传算法的混合进化算法，依据最小二乘法准则实现实测坐标系与理论坐标系的自适应调整，并将位置误差从轮廓度误差剔除，这种方法不用预设初值，避免了预设初值对最后位置误差结果的影响，加快了优化算法的收敛速度，提高了优化算法在局部寻优的能力，避免了全局搜索时容易陷入局部最优，并将位置误差从轮廓度误差结果中剔除出来，以保证评定线轮廓度误差的精度。
一种基于混合进化算法自由曲线轮廓误差评定方法

[发明专利]基于烟花差分进化混合算法-极限学习机的短时交通流预测模型-CN201910691934.7有效
发明人：陈如清 -专利权人：嘉兴学院
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于烟花差分进化混合算法‑极限学习机的短时交通流预测模型，采用奇异谱分析(SSA)方法滤除原始交通流数据中包含的噪声成分，用降噪后的交通流数据训练极限学习机(ELM)神经网络模型；进行相空间重构，利用C‑C算法确定时间延迟、嵌入窗宽和嵌入维数等ELM网络模型的关键参数；将烟花算法(FWA)和差分进化算法(DE)有机结合得到一种烟花差分进化(FWADE)混合优化算法，以增强基本算法的全局收敛能力及鲁棒性能，提高整体优化性能；将FWADE算法用于优化ELM网络的权阈值，建立短时交通流预测模型并进行评估。
基于烟花进化混合算法极限学习机短时交通流预测模型

[发明专利]基于前景理论与多目标进化的电影推荐方法-CN201911402364.1有效
发明人：杨新武;陈晓丹 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本发明公开了基于前景理论与多目标进化的电影推荐方法，考虑到在做决策时，不同的用户根据其心理、经历有不同的选择，而之前做的多目标进化的推荐，并没有考虑用户的这种心理行为，由此提出了一种改进的多目标进化推荐算法首先提出了一种基于前景理论的精度度量，然后在进化过程中提出了基于有限理性的种群选择和个体多相似用户的变异过程。实验结果表明，相较于传统推荐算法，EPMOEA可以在精度和多样性之间取得很好的平衡。
基于前景理论多目标进化电影推荐方法

[发明专利]一种基于差分进化算法的列车车顶图像拼接方法-CN202210429704.5在审
发明人：钟竞辉;芮青云;陈伟能;龚玥姣;詹志辉 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于差分进化算法的列车车顶图像拼接方法，包括以下步骤：采集若干列车车顶片段图像；对列车每一节车厢的车顶图像分别使用差分进化算法进行对齐拼接，使拼接后的列车车顶图像与静止状态下的列车车顶图像重合运用差分进化算法优化图像的缩放比例和初步位移，实现拼接后的列车车顶图像与静止状态下的模板列车车顶较高的重合度。本发明引入改进后的图像的结构相似度作为适应度函数，并选取特征明显的矩形图像landmark作为计算结构相似度的区域，显著提升算法的速率。
一种基于进化算法列车车顶图像拼接方法

[发明专利]基于多自适应代理模型辅助进化算法的天线设计方法-CN202310480364.3在审
发明人：张依轩;高天烨;焦永昌;张立;翁子斌;赵钢 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多自适应代理模型辅助进化算法的天线设计方法，本发明在传统代理辅助进化算法的框架中，自适应调整每种变异算子被选择概率，为子代个体单独构建代理模型，加入子代解质量判定操作，利用数据库动态增量确定电磁仿真的个体数量本发明能更好的平衡算法的探索与开发能力，减小陷入局部最优的概率，减少拟合时间和无用解的仿真次数，进一步提高优化速度。仿真结果表明本发明实施例中三种天线结构，在使用多自适应代理模型辅助进化算法进行优化设计后都得到了所需的天线性能。
基于自适应代理模型辅助进化算法天线设计方法

[发明专利]基于复杂进化全局协调算法的CAN数字总线控制方法及其系统-CN201310241947.7无效
发明人：庄健;王旭光;尚春阳;于德弘 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2013-06-18 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于复杂进化全局协调算法的CAN数字总线控制方法及其系统，用来对挤出成型设备的温度压力PID控制系统进行全局优化，获得最佳控制效果。发明主要包括两部分，硬件电路部分以及基于复杂进化的全局优化算法部分。挤出成型设备是一个连续的工作过程，其控制系统是多段分散控制，各个控制回路之间相互耦合，传统的算法很难得到最佳的控制参数组合，这里根据进化算法所具有的全局并行优化能力以及直接面向目标函数的特点，来对控制系统的多组参数进行优化
基于复杂进化全局协调算法 can 数字总线控制方法及其系统

[发明专利]一种基于四链编码方案的量子优化算法-CN201310081005.7无效
发明人：张宏军;张睿;王之腾;程凯;单黎黎;张有亮;曾子林 -专利权人：中国人民解放军理工大学
申请日： 2013-03-13 - 公布日： 2013-09-04 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于四链编码方案的量子进化算法，提供了一种拓展基因链的编码方案，通过研究增加基因链对量子进化算法性能的影响以及四链拓展编码方案中变异概率与旋转角的关系和仿真实验，解决了使用不同的基因链编码方案解决优化函数极值问题，发现随着基因链数的增加，优化效果不断得到的提高，说明根据四链拓展方案拓展基因链可以提高量子进化算法的效能，该方案是有效的。同时，仿真实验通过研究变异概率与旋转角的关系，确定了变异概率的选择范围，为正确使用变异概率避免算法早熟提供了依据。
一种基于编码方案量子优化算法

[发明专利]一种动态残基相互作用网络的社团检测方法-CN201910529560.9在审
发明人：丁彦蕊;张辰 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：所述方法包括将残基相互作用网络编码为进化图，进而筛选出进化图中的刚性残基相互作用，得到刚性残基相互作用网络，对刚性残基相互作用网络采用Fast‑Newman算法进行社团检测，从而得到动态残基相互作用网络中的社团结构；通过将进化图和Fast‑Newman聚类算法相结合，利用进化图实现残基相互作用网络的动态化，进而能够快速筛选出残基相互作用网络中持久的相互作用，并结合Fast‑Newman聚类算法准确的挖掘出蛋白质的社团结构
残基社团检测网络进化聚类算法计算机应用技术结构和性质影响蛋白质社团后续分析快速筛选网络编码动态化算法蛋白质筛选挖掘研究

[发明专利]一种基于多任务进化算法的多数据集特征选择方法及其系统-CN202110013279.7在审
发明人：罗喜伶;金晨;张泊宇 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务进化算法的多数据集特征选择方法及其系统，属于特征选择技术领域。包括(1)数据集清洗和拆分；(2)进化算法初始化；(3)选择优秀个体构成子种群，生成子代个体；(4)子种群模型评估；(5)对每一个子数据集进行独立进化；(6)算法停止检查；(7)输出每个子数据集的特征选择结果及回归模型本发明的特征选择方法能够同时对多个数据集进行特征选择，不仅支持在不同数据集之间传递共享的特征选择方案，对多数据集进行协同的特征选择，还支持各数据集针对各自场景进行独立进化。
一种基于任务进化算法多数特征选择方法及其系统

[发明专利]一种基于终端制式差异的异构网负载分配方法-CN201110093655.4无效
发明人：高日新;路兆铭;郑伟;温向明;赵岩琨;巨颖;凌大兵;马文敏 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2011-04-14 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于进化博弈论同时兼顾终端差异性的异构网负载分配算法，通过运用进化博弈论的思想，动态的调整用户策略，这种策略的调整是以获得改善的效用为进化动力的，且调整用户策略的同时考虑终端制式的差异以及这种差异所带来的异构网间用户切换的种种限制本发明提出的基于进化博弈论的异构网络负载均衡算法，充分考虑了终端之间的差异性，从而使得算法更具实用性。
一种基于终端制式差异异构网负载分配方法

[发明专利]一种基于混合进化算法的实例共指消解方法-CN201510865880.3在审
发明人：薛醒思 -专利权人：福建工程学院
申请日： 2015-12-01 - 公布日： 2016-04-20 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合进化算法的实例共指消解方法，包括如下步骤过：步骤1)构建本体中概念与实例档案，确定相似度度量方案；步骤2)使用基于进化算法的实例共指消解技术获得最优的本体中实例匹配方案。本发明提出基于本体概念层匹配的实例集划分方案来降低待匹配的实例的规模，同时将实例共指消解问题建模为组合优化问题并设计混合进化算法求解，在保证实例匹配结果质量的前提下最大程度地降低了本体实例集规模对求解效率的影响
一种基于混合进化算法实例消解方法

[发明专利]一种复杂网络社区检测的方法-CN201810036247.7在审
发明人：肖婧;毕学良;任宏菲;许小可 -专利权人：大连民族大学
申请日： 2018-01-15 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂网络社区检测的方法，为提高差分进化算法的全局收敛性能，重新设计了三个主要的进化操作，包括基于分类的自适应变异策略、动态自适应参数调整策略和基于历史信息的选择操作。最后，提出新的基于差分进化算法的模块度优化算法CDEMO。
差分进化算法复杂网络搜索空间社区参数调整策略网络拓扑信息动态自适应调整策略历史信息邻域信息全局收敛全局最优选择操作优化算法重新设计模块度自适应检测进化分类改进保证

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