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[发明专利]一种多源异构力学仿真模型的参数化约束变体方法-CN202310380152.8在审
发明人：李宝军;吴极;魏思通;胡平 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明属于计算机辅助设计、计算机辅助工程软件开发领域，提出一种多源异构力学仿真模型的参数化约束变体方法。提取几何信息，获取力学仿真模型几何装配关系与设计约束，提取仿真模型几何信息空间坐标点并分级映射形成可变体的多级代理几何模型；提取多级代理几何模型空间坐标点信息形成适应径向基函数变体的约束变体模型；从几何信息中分级提取适应径向基函数变体的可编辑变量并进行参数化，构建参数化多级变体模板；变体后依照代理几何模型层级依次进行约束变体后处理，得到变体后的多级代理几何模型；通过映射关系，更新力学仿真模型中的相关几何信息，保证力学仿真模型拓扑信息与物理信息，实现力学仿真模型的参数化约束变体
一种多源异构力学仿真模型参数约束变体方法

[发明专利]一种基于多代理模型的常压精馏过程建模方法-CN201811336219.3有效
发明人：郭嘉欣;史旭华;薛锋 -专利权人：宁波大学
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多代理模型的常压精馏过程建模方法，旨在建立多代理模型并对多个代理模型进行优化更新以保证回归精度。具体来讲，本发明方法首先利用常压精馏机理模型生成输入与输出训练数据后，利用GRNN、ELM、和GPR算法分别建立三个不同的非线性回归模型。其次，利用三个回归模型误差大小对子回归模型加权，从而加权得到最终对输出的估计值。然后，利用差分进化算法搜寻新输入输出样本数据，从而不断优化回归模型直至满足误差精度要求。可以说，本发明方法通过建立多个代理模型的方式，不仅可以避免建模算法的选择问题，而且还发挥了多模型建模的优势，模型的回归预测精度得到了有效的保证。
一种基于代理模型常压精馏过程建模方法

[发明专利]一种面向图像分类模型的功能窃取防御方法-CN202310958736.9在审
发明人：刘祥龙;刘艾杉;郭骏 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向图像分类模型的功能窃取防御方法及装置。该功能窃取防御方法包括如下步骤：计算代理窃取模型的梯度与真实梯度的方向相似度，作为梯度夹角损失；计算代理窃取模型与目标模型在分布外数据上的输出差异，作为信息获取损失；采用投影方法对不同损失函数的梯度进行修饰，并采用随机梯度下降方法更新目标模型的参数。该功能窃取防御方法通过采用最大化代理窃取模型的梯度与真实梯度的方向夹角，以及最小化代理窃取模型与目标模型在分布外数据上的输出差异的技术方案，在推理阶段不引入任何额外模块的情况下，实现了对模型窃取攻击的有效防御
一种面向图像分类模型功能窃取防御方法

[发明专利]一种三维模型构建方法、装置、系统及存储介质-CN202110119009.4在审
发明人：刘思阳 -专利权人：北京爱奇艺科技有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种三维模型构建方法、装置、系统及存储介质。构建方法：获取人体三维模型的头部和躯干的网格信息和骨骼信息；根据所述网格信息和所述骨骼信息，确定头部关键点和所述躯干关键点；根据所述头部关键点，构建头部代理体，根据所述躯干关键点，构建躯干代理体；通过所述头部代理体和所述躯干代理体替换所述人体三维模型的头部和躯干，得到简化完成的人体三维模型。
一种三维模型构建方法装置系统存储介质

[发明专利]一种基于机器学习的网页代理发现方法-CN201710858063.4在审
发明人：张鹏;陈志鹏;郭莉;刘庆云 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2017-09-21 - 公布日： 2018-03-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习的网页代理发现方法，步骤包括通过爬虫主动获取代理及非代理的网页数据集；从所述网页数据集中分别抽取URL特征和DOM特征，根据该URL特征和/或DOM特征构建一含有多维特征的向量作为训练集；利用机器学习方法在所述训练集上构建模型并进行训练，通过训练出的模型进行网页代理识别。本发明基于爬虫捕获的URL和网页内容抽取特征，并构建模型进行训练，根据训练的模型识别出网页代理，识别的准确率、召回率及F1‑score高。
一种基于机器学习网页代理发现方法

[发明专利]一种大电网含离散无功设备的无功优化代理系统及方法-CN202211407905.1有效
发明人：杨洛;吕行;沈峻;许文庆;高亮;吴茂俊;孙展展;蔡培倩;杨苏;吴典胜;李金超;唐传旭;王亢 -专利权人：江苏金智科技股份有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H02J3/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种大电网含离散无功设备的无功优化代理系统及方法，包括输入模块、电力系统无功优化模型模块、分解代理模块、容抗器无功出力向量最优解模块、机组无功出力向量的最优解模块以及输出模块，将无功优化问题分解成连续子问题和离散子问题，离散子问题通过网损代理模型、电压越限代理模型以及无功越限代理模型求解容抗器的动作方向，当容抗器的动作方向确定后，再通过连续子问题确定发电机的无功出力，本发明不仅能够实现对大电网快速，而且能够实现高效的无功优化
一种电网离散无功设备优化代理系统方法

[发明专利]一种针对园区小样本数据的双代理辅助搜索能量优化方法-CN202011279183.7有效
发明人：曹一家;王雅慧;李勇;龙乙林;邓有月;侯波 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种针对园区小样本数据的双代理辅助搜索能量优化方法(简称为DSEO‑SSD)。该方法针对智慧园区多能协同能量优化的工程问题，采用全局/局部搜索结合的双代理模型改进深度学习优化算法。在DSEO‑SSD中，将智慧园区的小样本数据库划分为多个子集，再通过集成学习增强代理模型的预测精度；同时设计基于Kriging代理模型策略和RBF代理模型策略，分别用于全局搜索和局部搜索，并将两者结合为一个高精度的代理集成若运用传统的单一代理辅助搜索的优化算法解决该问题，常面临采样数据不充足、可能陷入局部最优的难题，而将本方法应用于智慧园区多能协同能量优化工程问题时，比普通的智能优化方法效果更明显。
一种针对园区小样本数据代理辅助搜索能量优化方法

[发明专利]好奇心驱动的混合动力系统深度强化学习能量管理方法-CN202011451706.1在审
发明人：周健豪;薛源;李超雄;徐达;赵万忠 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明方法主要包括：建立基于好奇心驱动的A3C代理模型；设置基于好奇心驱动的A3C代理模型的状态、动作和回报，得到A3C代理模型；建立与A3C结构相同的Actor与Critic网络，并且获取相关最优训练数据集，对Actor与Critic进行单独训练，对基于好奇心驱动的A3C代理进行初始化，得到融合预训练和好奇心驱动后的A3C代理模型；使用融合预训练和好奇心驱动的A3C代理模型进行混联式混合动力车辆的能量管理
好奇心驱动混合动力系统深度强化学习能量管理方法

[发明专利]一种基于自适应代理模型的平动点航天器编队重构方法-CN201510191349.2在审
发明人：彭海军;王伟 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2015-04-22 - 公布日： 2015-07-22 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及航天器编队重构技术领域，提供一种基于自适应代理模型的平动点航天器编队重构方法，所述方法包括：步骤100，建立日地系统平动点附近航天器编队受控动力学方程；步骤200，根据航天器编队重构的任务需求，选择优化目标，得到航天器编队重构的优化问题；步骤300，建立航天器编队重构的自适应代理模型，并利用自适应代理模型得到航天器编队的最优重构轨迹；步骤400，缩小自适应代理模型中变量的取值范围，依次重复步骤300，并验证自适应代理模型的有效性。
一种基于自适应代理模型平动航天器编队方法

[发明专利]一种针对联邦长尾学习的全局模型训练方法-CN202311059182.5在审
发明人：吴保元;刘李;曾耀沛;刘磊 -专利权人：香港中文大学（深圳）;深圳市大数据研究院
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对联邦长尾学习的全局模型训练方法，属于机器学习技术领域，能够解决现有模型在长尾分布数据中性能较差的问题。所述方法包括：S1、获取多个客户端中每个客户端训练本地模型时的本地代理信息，并根据每个客户端的本地代理信息，获取全局代理信息；S2、根据全局代理信息和每个客户端的本地代理信息，对多个客户端进行分组，得到多个客户端群组；S3、从每个客户端群组中挑选客户端进行对应网络模块训练，得到多个训练后模块；S4、将多个训练后模块进行聚合，得到全局模型。本发明用于联邦学习中全局模型的训练。
一种针对联邦长尾学习全局模型训练方法

[发明专利]基于代理模型的对抗样本生成方法、装置和计算设备-CN202110000722.7在审
发明人：萧子豪;田天 -专利权人：北京智源人工智能研究院
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于代理模型的对抗样本生成方法、装置和计算设备。该方法包括：提供代理模型、原始样本和一基于迭代的对抗样本生成算法并迭代生成对抗样本，直到达到预设终止条件；在每个迭代轮次中：获取上一轮次迭代生成对抗样本时，代理模型的每一卷积核的各个参数自身的权重与梯度；根据每一卷积核的各个参数的权重和梯度计算每一卷积核的重要性分数；根据预设规则以及所述代理模型的各个卷积核的重要性分数剪除所述代理模型的部分卷积核；根据剪除部分卷积核后保留的各个卷积核更新所述代理模型；
基于代理模型对抗样本生成方法装置计算设备

[发明专利]基于局部代理模型的电机多目标鲁棒性优化方法-CN202111560108.2在审
发明人：花为;顾佳磊 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开基于局部代理模型的电机多目标鲁棒性优化方法，属于计算、推算或计数的技术领域。首先通过确定性设计获取电机性能数据库，建立全局代理模型，进行电机鲁棒性优化获得首次最优解集。然后，从数据库中选择首次最优解集临近域内的数据点，建立局部代理模型，再次进行鲁棒优化，获取新的最优解集，迭代在已有最优解集中选择数据点训练局部代理模型并获取鲁棒优化最优解集的过程，直至相邻两次鲁棒性优化的最优解集的超体积相对差别小于预设值本发明提出的电机多目标鲁棒性优化局部代理模型策略能够有效提高代理模型在小区间的预测精度，缩短了电机鲁棒性优化时长，具有良好的实用性和经济性。
基于局部代理模型电机多目标鲁棒性优化方法

[发明专利]高速飞行器天线罩烧蚀对电磁性能影响的预测方法和装置-CN202310342223.5在审
发明人：黄寒砚;谢珊;刘泽苁;李启喆;于哲峰;徐春光 -专利权人：中山大学;中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种高速飞行器天线罩烧蚀对电磁性能影响的预测方法和装置，包括通过获取烧蚀过程中热烧蚀和热透波两个子阶段的试验数据集和全系统级多个不同保真度的试验数据集；基于关联高斯代理模型方法，利用上述子阶段级数据集构建最低保真度代理模型；基于分层克里金方法，按照保真度从低到高逐步融合全系统级数据集，并迭代更新代理模型获得目标预测代理模型；当接收到天线罩烧蚀相应输入参数时，通过目标预测代理模型进行响应预测，得到天线罩对应的烧蚀电磁性能预测响应值和预测误差从而基于多种来源的试验数据，更为精确地构建天线罩烧蚀对电磁性能影响的代理模型，进而实现天线罩烧蚀对电磁性能影响的快速预测。
高速飞行器天线罩电磁性能影响预测方法装置

[发明专利]一种基于矢量代理模型的复杂工程系统可靠性设计方法-CN202011183215.3有效
发明人：费成巍;李桓;刘皓天 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于矢量代理模型的复杂工程系统可靠性设计方法，包括以下步骤：确认复杂工程系统的可靠性设计目标，所述的复杂工程系统的可靠性设计目标大于等于两个，并根据可靠性设计目标确认复杂工程系统的输入参数和响应参数，对复杂工程系统的所有输入参数和响应参数进行混联抽样，建立数据集，确认复杂工程系统的代理模型类型，并根据数据集获取代理模型的获取最优参数矩阵，根据最优参数矩阵确定可靠性设计目标的矢量代理模型，根据可靠性设计目标的矢量代理模型对复杂工程系统进行可靠性设计与现有技术相比，本发明避免了传统方法对多各目标单独建模分析，有效提高复杂工程系统的代理模型建立的效率和准确性。
一种基于矢量代理模型复杂工程系统可靠性设计方法

[发明专利]一种基于图卷积神经网络的分布式电源就地电压控制方法-CN202110839908.1有效
发明人：赵金利;张子麒;习伟;李鹏;冀浩然;于浩;蔡田田;邓清唐;陈波;李肖博 -专利权人：天津大学;南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： H02J3/16 文献下载
摘要：一种基于图卷积神经网络的分布式电源就地电压控制方法，根据选定的有源配电网，划分各边缘计算装置的所辖区域并输入配电网参数；依据配电网参数和典型日的历史潮流数据，在云端构建基于图卷积神经网络的配电网代理模型的训练集，构建基于图卷积神经网络的配电网代理模型，训练后得到配电网代理模型；将训练后的配电网代理模型下发至配网边缘侧的边缘计算装置，作为各边缘计算装置的配电网子代理模型；依据各配电网子代理模型，整定各区域内分布式电源的就地电压控制曲线参数
一种基于图卷神经网络分布式电源就地电压控制方法

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