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]群体遗传进化图谱及其构建方法-CN201911068002.3有效
  • 王克剑;刘庆;孙亭亭;王春;焦晓真 - 中国水稻研究所
  • 2019-11-04 - 2022-08-30 - G16B30/10
  • 本发明提供了一种群体遗传进化图谱及其构建方法。该构建方法包括选择重组冷点区域;利用重组冷点区域的SNP位点构建系统进化树;对系统进化树进行聚类分析,确定物种之间的演化关系,从而获得群体遗传进化图谱。通过选取重组冷点区域(如着丝粒区域)的SNP位点进行系统进化树的构建,一方面由于重组发生率低,在亲本与子代之间稳定遗传,因而遗传进化关系明确,使得构建的系统进化树更准确,另一方面所选用的序列中SNP位点的数量相比全基因组序列的少因而,能够实现快速准确地构建系统进化树。
  • 群体遗传进化图谱及其构建方法
  • [发明专利]一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法-CN201710150335.5在审
  • 包子阳;余继周 - 北京无线电测量研究所
  • 2017-03-14 - 2017-08-04 - G06N3/12
  • 本发明涉及一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法,该算法包括如下步骤S1,随机生成初始种群;S2,利用适应度函数对初始种群中的个体进行适应度的计算;S3,实施进化计算步骤,设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件;S4,对种群中不满足终止条件的全部个体进行遗传操作,产生子代种群1;S5,对子代种群1进行差分进化操作,产生子代种群2;S6,将子代种群2继续返回步骤S2循环操作,直到达到进化计算的终止条件,输出具有最优适应度的个体通过本发明解决了遗传算法容易过早收敛、差分进化算法计算效率较低的问题点,提高进化算法的优化效率和优化效果。
  • 一种遗传算法进化串行融合
  • [发明专利]基于Kmeans聚类的数据分类方法、装置及电子设备-CN202111080779.9在审
  • 范光平 - 和美(深圳)信息技术股份有限公司
  • 2021-09-15 - 2021-12-31 - G06K9/62
  • 本申请涉及数据分类技术领域,公开了一种基于Kmeans聚类的数据分类方法、装置及电子设备,该方法包括:基于待分类数据获得初始化的种群;对种群进行遗传进化以获得下一代种群;基于下一代种群进行聚类操作,并基于聚类结果确定每个染色体对应的适应度,进而选出精英染色体;判断是否满足遗传算法终止条件,若是,则基于选出的精英染色体获得待分类数据的分类结果,否则继续对种群进行遗传进化。在遗传进化过程中增加了染色体长度变异,只需要随机选定初始的K值和质心,便能在遗传进化迭代过程中自动学习到最优的K值和K个质心,降低了初始值选择对聚类结果的影响,提高数据分类的准确性。
  • 基于kmeans数据分类方法装置电子设备
  • [发明专利]一种遗传算法与粒子群算法并行融合的进化算法-CN201710150892.7有效
  • 包子阳;余继周 - 北京无线电测量研究所
  • 2017-03-14 - 2017-07-18 - G06N3/12
  • 本发明涉及一种遗传算法与粒子群算法并行融合的进化算法,该算法包括如下步骤:S1,随机生成初始种群;S2,利用适应度函数对初始种群进行适应度的计算;S3,实施进化计算步骤,设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件;S4,进行遗传操作,产生子代种群1,同时进行粒子群进化操作,产生子代种群2;S5,将子代种群1和子代种群2合并,并按照适应度排序,取适应度高的个体组合为子代种群3;S6,将子代种群3继续返回步骤S2循环操作,直到达到进化计算的终止条件,输出具有最优适应度的个体。通过本发明解决了遗传算法后期效率低下、粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提高进化算法的优化效率和优化效果。
  • 一种遗传算法粒子并行融合进化
  • [发明专利]玩具版片下料方法-CN200810034626.9无效
  • 朱顺兴 - 上海卡休智能科技有限公司
  • 2008-03-14 - 2009-09-16 - G06F17/50
  • 本发明涉及一种玩具版片下料方法,是通过以下步骤实现的:将每一个玩具版片做矩形度评价,计算综合平整度;对玩具版片按综合平整度进行降序排序,并统一编号;将一组次序作为一个遗传因子,随机在该遗传因子的基础上做逆转变异,生成10个遗传因子作为初始群体;根据拟人化求每个遗传因子的适应性;然后将这10个遗传因子进行逆转变异操作,保留优胜的遗传因子,进化到下一代;重复第(3)、(4)步骤,直到进化到50代,停止进化;最优的遗传因子即为问题的解,最优的遗传因子的次序作为下料的方案;解决了玩具版片的计算机辅助下料问题,将下料人员从手工计算当中解脱出来,提高了工作效率,而且计算结果使原材料的利用率更高。
  • 玩具版片下料方法

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