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[发明专利]小波阈值去噪方法、装置、设备及介质-CN202111139317.X在审
发明人：勾钺;卢增雄;齐月静;李璟;胡丹怡;卢越峰 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开提供一种小波阈值去噪方法，包括：获取待去噪信号及理想信号；初始化去噪参数，利用去噪参数对待去噪信号进行去噪，得到第一噪声信号；计算待去噪信号与理想信号之间的均方误差作为第一适应度；计算第一噪声信号与理想信号之间的均方误差作为第二适应度；比较第一适应度及第二适应度，若第二适应度小于第一适应度，更新去噪参数，利用更新后的去噪参数对待去噪信号进行去噪，得到第二噪声信号；计算第二噪声信号与理想信号之间的均方误差，作为第三适应度；比较第三适应度及第二适应度，若第三适应度小于第二适应度，更新去噪参数进行去噪及适应度计算，以此迭代，直至获得最小适应度；利用最小适应度对应的去噪参数对待去噪信号进行去噪。
阈值方法装置设备介质

[发明专利]基于GA-PSO杂交算法的深度信念网络参数优化方法-CN201610805044.0在审
发明人：俞昆;谭继文;林天然 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2016-09-06 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于GA‑PSO杂交算法的深度信念网络参数优化方法，包括以下步骤：1)初始化产生一个种群，包括3N个个体；2)采用适应度函数计算个体的适应度值；3)提取适应度值较优的2N个个体和适应度值较差的N个个体；4)采用GA算法对适应度值较优的2N个个体执行寻优过程，计算寻优后的2N个个体的适应度值，并输出个体适应度值较优的前N个个体和适应度值最优的个体；5)根据步骤4)中个体适应度值较优的前N个个体和适应度值最优的个体，采用PSO算法对步骤3)中适应度值较差的N个个体执行寻优过程；6)采用适应度函数对步骤4)和步骤5)中寻优后的2N个个体和寻优后的N个个体进行适应度值的计算，确定适应度值最优的个体。
适应度寻优个体适应度适应度函数参数优化信念网络算法杂交初始化种群输出

[发明专利]一种RV减速器的零部件选配方法及系统-CN201910052616.6在审
发明人：刘暾东;高凤强;吴晓敏;王若宇 -专利权人：厦门大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G05D13/62 文献下载
摘要：所述选配方法包括：将待装配的RV减速器的所有零件编码，获得多个编码零件；根据适应度函数计算多个所述个体的适应度值，获得多个适应度值，所述适应度函数为用于计算所述个体的生存能力；根据多个所述适应度值对多个所述个体采用遗传算子进行重组操作，获得重组群体；采用适应度函数计算所述重组群体的适应度，获得重组适应度值；判断所述重组适应度值是否达到适应度阈值，如果是，将按照所述重组群体对应的编码装配所述零件组成RV减速器；否则，返回根据适应度函数计算多个所述个体的适应度值
适应度适应度函数零部件选配遗传算子选配装配群体编码零件零件编码零件组成生存能力返回

[发明专利]一种城市建设气候变化紧迫‑适应度的关联映射计算方法-CN201611073407.2在审
发明人：李芬;刘俊跃;刘枢桐;陆元元 -专利权人：深圳市建筑科学研究院股份有限公司
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种城市建设气候变化紧迫‑适应度的关联映射计算方法，包括获取城市建设气候风险指标数据、城市建设气候变化适应指标数据；按预先设置的城市建设气候变化紧迫度‑适应度评估体系分别计算城市建设气候变化紧迫度和城市建设适应度；根据城市建设气候变化紧迫度和城市建设适应度确定城市建设气候变化紧迫‑适应度的关联映射。本发明可以根据城市建设气候风险指标数据、城市建设气候变化适应指标数据确定城市建设气候变化紧迫‑适应度的关联映射，可以从城市建设气候变化紧迫‑适应度的关联映射中找出对于整个城市应对气候变化风险适应度适宜的方案，选择采取相关措施，减缓和适应气候变化风险。
一种城市建设气候变化紧迫适应关联映射计算方法

[发明专利]一种电池模型参数辨识方法、装置和电子设备-CN202310177245.0有效
发明人：陈晓华;周志民;魏琼;严晓;赵恩海;郝平超;杨洲 -专利权人：上海玫克生储能科技有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供了一种电池模型参数辨识方法，方法包括从电化学模型获取所需待辨识参数；所有待辨识参数形成个体；计算个体第一适应度；当个体第一适应度小于适应度阈值时确定电芯参数；当个体的第一适应度大于等于适应度阈值时，根据第一适应度大小对所有个体进行升序排列，选择当前分割系数并将所有个体进行分割；利用粒子群算法和莱维飞行算法对分割的个体进行更新；计算个体第二适应度，并与第一适应度个体进行比较，选取适应度较小的个体保留，当保留个体的适应度小于适应度阈值时终止。
一种电池模型参数辨识方法装置电子设备

[发明专利]樽海鞘-自适应差分进化混合相机内参优化算法-CN202010135361.2有效
发明人：宋佳音;池志祥;宋文龙;朱庆林;张晓鹏 -专利权人：东北林业大学
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提出了一种新的优化相机内参的方法，将全局优化能力强的樽海鞘算法与局部搜索能力强的自适应差分进化混合，提出了平均适应度值的概念对个体适应度值进行选择，在个体适应度值小于平均适应度值时，用樽海鞘算法对参数进行优化，反之，在个体适应度值大于平均适应度值时用自适应差分进化算法对参数进行优化，简化了计算复杂度，提高了搜索效率，在迭代后期应用变异，交叉因子增加种群多样性。
海鞘自适应进化混合相机内参优化算法

[发明专利]用户网络筛选方法及装置-CN202310777828.7在审
发明人：唐苏乐;雷涛;雷刚;曹磊 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开了一种用户网络筛选方法及装置，该方法包括：将用户网络划分为多个个体；对所有个体进行初始化，为每个个体设置初始适应度值；筛选出初始适应度值最优个体，对网络中除初始适应度值最优个体外的其余个体重复进行随机扰动，从所有个体中筛选出初始适应度最优个体；对网络中除初始适应度最优个体外的其余个体中每一个体，基于标签传播算法重复更新个体中每一用户节点的位置，并重新计算个体更新的适应度值，将个体更新的适应度值与历史最佳适应度值进行比较，根据比较结果更新个体的历史最佳用户节点位置和历史最佳适应度值，从所有个体中选择当前适应度最优的个体。
用户网络筛选方法装置

[发明专利]五自由度自适应位姿调整平台-CN201611268329.1在审
发明人：袁晓东;郑万国;谢志江;周海;朱小龙;皮阳军;倪卫;何春桥;范乃吉;欧德明;张尽力;陈远斌 -专利权人：中国工程物理研究院激光聚变研究中心;重庆大学
申请日： 2016-12-31 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G02B7/00 文献下载
摘要：一种五自由度自适应位姿调整平台，其特征在于，该五自由度自适应位姿调整平台包括一个水平支撑平台、一个三自由度自适应机构、一个绕X轴转动自适应机构、一个绕Y轴转动自适应机构以及一个装载机构，该三自由度自适应机构设置于该水平支撑平台，该绕X轴转动自适应机构设置于该三自由度自适应机构，该绕Y轴转动自适应机构设置于该绕X轴转动自适应机构，该装载机构设置于该绕Y轴转动自适应机构，并且该水平支撑平台、该三自由度自适应机构、该绕X轴转动自适应机构、该绕Y轴转动自适应机构和该装载机构自下而上地依次串联，以形成该五自由度位姿调整平台。
自由度自适应调整平台

[发明专利]基于进化博弈的作战仿真实验设计方法、装置和设备-CN202310484738.9在审
发明人：肖刚;叶丰;林金;卜广志 -专利权人：军事科学院系统工程研究院系统总体研究所
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：提供了一种基于进化博弈的作战仿真实验设计优化方法，包括：初始化蓝方种群和红方种群；以及使红方种群迭代地进化，包括以下步骤：利用适应度评估机器学习模型评估当前红方种群针对蓝方种群的适应度，得到适应度评估结果，其中，适应度评估机器学习模型被训练以使得适应度指示红方作战实验方案对蓝方作战实验方案的优劣程度；响应于适应度评估结果小于预设阈值，对当前红方种群进行进化操作以使当前红方种群进化，并利用进化后的当前红方种群重复利用适应度评估机器学习模型评估当前红方种群针对蓝方种群的适应度的步骤；以及响应于适应度评估结果大于预设阈值，将当前红方种群表示的红方作战实验方案作为目标红方作战实验方案。
基于进化博弈作战仿真实验设计方法装置设备

[发明专利]用于竞速类AI模型的AI参数配置方法、装置、设备及存储介质-CN201810299375.0有效
发明人：赖贵雄 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： A63F13/795 文献下载
摘要：该方法包括：获取第n代参数集合，每代参数集合中包含m套AI参数，每套AI参数用于指示赛车AI模型在赛道上的行进方式，n≥1，m≥2；根据m套AI参数控制赛车AI模型进行m次适应度测试，得到m个适应度，适应度与赛车AI模型根据AI参数在赛道上的行进距离呈正相关关系；若m个适应度均小于适应度阈值，则根据第n代参数集合生成第n+1代参数集合；若m个适应度中存在大于适应度阈值的目标适应度，则将目标适应度对应的AI参数配置为目标
适应度参数集合参数配置赛车存储介质人工智能领域参数控制行进方式行进距离遗传算法申请测试配置

[发明专利]基于人工免疫网络的正交小波常模盲均衡方法-CN201110160162.8无效
发明人：郭业才;孙凤 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2011-06-15 - 公布日： 2011-12-28 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于人工免疫网络的正交小波常模盲均衡方法，包括如下步骤：初始化：设计初始抗体种群；计算适应度值；克隆和变异：对每个抗体进行克隆和变异；计算适应度值：对每一次克隆，选择适应度值最大的个体，组成新的抗体种群，并计算种群的平均适应度值；比较种群的平均适应度值：如果此次的平均适应度值与上次迭代的值不同，回到计算适应度值并进行下面的操作；否则继续下一步；抗体抑制：计算抗体与抗体间的亲和力，对亲和力低于抑制门限的抗体，比较其适应度，剔除适应度低的抗体，将保留的抗体作为网络的记忆细胞；引入多样性：若未满足迭代终止条件即截止代数，则随机产生抗体加入到原来的抗体中，直到迭代终止。
基于人工免疫网络正交常模均衡方法

[发明专利]获得人工电磁材料的几何参数的方法、装置以及制作方法-CN201510815042.5有效
发明人：刘若鹏;季春霖 -专利权人：深圳光启高等理工研究院
申请日： 2012-04-17 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种获得人工电磁材料最优单元结构几何参数的方法及其装置，所述方法包括：输入包括多个电磁响应参数的多目标适应度函数，其中，多目标适应度函数具有适应度值；利用最优化算法在单元结构几何参数域中搜索最优单元结构几何参数，使多目标适应度函数的适应度值最大；输出多目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构几何参数。
获得人工电磁材料几何参数方法装置以及制作方法

[发明专利]获得人工电磁材料的几何参数的方法、装置以及制作方法-CN201210112844.6有效
发明人：刘若鹏;季春霖;刘斌 -专利权人：深圳光启创新技术有限公司
申请日： 2012-04-17 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种获得人工电磁材料最优单元结构几何参数的方法及其装置，所述方法包括：输入包括多个电磁响应参数的多目标适应度函数，其中，多目标适应度函数具有适应度值；利用最优化算法在单元结构几何参数域中搜索最优单元结构几何参数，使多目标适应度函数的适应度值最大；输出多目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构几何参数。
获得人工电磁材料几何参数方法装置以及制作方法

[发明专利]一种基于神经网络的堆石混凝土技术适应度反馈调节方法-CN201910364079.9在审
发明人：郑文勇;程浩;夏让欣;刘非男;张雨辰;寿云东 -专利权人：福建省水利投资开发集团有限公司;武汉大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络的堆石混凝土技术适应度反馈调节方法，包括如下步骤：构造样本数据：采集堆石混凝土适应性评价数据；构建神经网络，并将评价指标的权重作为输入层的输入样本，将适应度作为输出层的期望输出导入至神经网络，采用BP算法对神经网络进行学习训练；获取实际输入样本，并将其输入到学习训练好的神经网络，若实际适应度不符合期望适应度，则将实际输入样本和期望适应度添加至样本数据内，并返回对神经网络重新进行学习训练，改变实际输入样本中各评价指标的权重的分配，实现堆石混凝土技术适应度的反馈调节。可以实现堆石混凝土技术适应度的反馈调节，以及可以预测堆石混凝土技术更改或进步后的适应度。
适应度神经网络堆石混凝土反馈调节输入样本学习训练评价指标样本数据权重期望适应性评价输出层输入层构建采集输出返回预测分配

[发明专利]一种稀疏子阵阵列天线布阵优化方法-CN202310436926.4在审
发明人：杨剑;卢建;刘欣欣;涂育维;赵曦晶;余志勇 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种稀疏子阵阵列天线布阵优化方法：步骤1，随机生成初始化种群，每个粒子数组对应的二维稀疏子阵阵列中不存在交叉重叠；计算适应度值；将初始化种群均分为多个子群；步骤2，利用PSO算法处理；步骤3，计算每个新粒子数组的适应度值得到最优适应度值；判断是否出现连续超过设定次不再变化的最优适应度值，未出现则返回步骤2，出现则执行步骤4；采用GA算法处理，得到新染色体；步骤5，计算新染色体的适应度值，更新最优适应度值，输出适应度值较小的部分染色体；步骤6，利用PSO算法对粒子数组处理，输出最优适应度值。本发明的方法有效解决了现有优化算法易陷入局部优化、不易收敛及收敛性无法自适应的问题。
一种稀疏阵阵天线布阵优化方法

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