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[发明专利]一种异构联合仿真系统-CN202211520901.4在审
发明人：佟佳慧;张闻博;李景 -专利权人：北京机电工程研究所
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种异构联合仿真系统，属于异构仿真技术领域，解决了现有仿真过程中由于仿真模型的接口封装方式不统一带来的异构联合仿真复杂度增加的问题。该系统包括：代理模型管理模块，用于添加仿真试验所需的异构模型对应的代理模型；异构模型包括本地异构模型和外部异构模型；代理模型配置模块，用于使用代理模型对异构模型进行调用接口封装、对外部异构模型进行数据交换接口封装；模型计算引擎，用于加载解析仿真试验的想定文件，基于代理模型创建异构模型的模型实例；还用于基于代理模型实现所述异构模型之间的数据交互；所述想定文件包含所有异构模型的模型实例；外部异构模型运行计算机，作为所述外部异构模型的运行载体
一种联合仿真系统

[发明专利]一种基于MBSE的互联平台异构模型集成方法以及系统-CN202210662533.0在审
发明人：兰小平;姚志强;刘文军;杨建新;杨一铭;王波;王宏伟;刘照茜;李翠霞;邓伟倩;刘畅 -专利权人：中国兵器工业信息中心
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于MBSE的互联平台异构模型集成方法以及系统，涉及软件集成技术领域，解决了人工在进行异构模型的解析与处理的过程中，容易受到工作人员个人对业务内容理解的限制，导致异构模型的解析与处理的效率和准确率难以得到保证的问题，其包括：获取异构模型类别信息；建立不同类别信息的异构模型的统一形式化描述，将异构模型组建形成通用模型库；分析确定不同异构模型在整体框架中的规范并按照相应规范管理构模型；异构模型在整体集成框架中，通过数据交换、模型解析与数据存储，完成互联网平台集成，实现异构模型互联、数据交互。本申请具有如下效果：实现异构模型集成的形式化描述，从而提高异构模型集成的一致性、正确性和完善性。
一种基于 mbse 平台模型集成方法以及系统

[发明专利]一种面向多学科异构模型的仿真试验系统-CN201710083663.8有效
发明人：杨亮;罗军;吴燕生;皮赞;徐嘉;梁磊;胡叶楠;沈志军;孙树森;肖进;完颜振海;马苏宏;孟超 -专利权人：北京宇航系统工程研究所;中国运载火箭技术研究院
申请日： 2017-02-16 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种面向多学科异构模型的仿真试验系统，包括异构模型建模子系统、异构模型封装子系统、仿真试验流程设计子系统、仿真试验资源配置子系统以及仿真试验控制子系统。异构模型建模子系统和异构模型交互子系统建立各个异构模型与仿真试验控制子系统的接口，实现各个异构模型接口的统一，仿真试验流程设计子系统能够根据仿真目的设置仿真流程与参数匹配关系，仿真试验资源配置子系统为每个模型配置计算节点，然后通过仿真试验控制子系统实现各个异构模型的集成仿真。本发明统一了各个异构模型的接口，能够根据仿真目的设置仿真流程，并能统一管理和配置仿真试验资源，实现了多专业交互耦合仿真，并提升了仿真试验运行效率。
一种面向学科模型仿真试验系统

[发明专利]一种异构系统联合试验方法-CN202211530556.2在审
发明人：佟佳慧;张闻博;李景 -专利权人：北京机电工程研究所
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F8/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种异构系统联合试验方法，属于异构系统仿真技术领域，解决了现有仿真过程中由于仿真模型的接口封装方式不统一带来的异构联合仿真复杂度增加等问题。该方法步骤如下：在仿真试验准备阶段，添加仿真试验所需的异构模型对应的代理模型；并使用代理模型对异构模型进行模型配置；仿真试验开始前，用户根据仿真试验的内容，编辑形成想定文件；对各异构模型的模型实例的初始参数进行配置，形成初始参数文件；仿真试验开始后，模型计算引擎创建计算引擎实例；由计算引擎实例加载并解析想定文件，创建各异构模型的模型实例，并完成各异构模型的数据初始化；各模型实例基于接收到的运行指令进行解算，并基于代理模型实现所述异构模型之间的数据交互
一种系统联合试验方法

[发明专利]一种3D异构建模方法及装置-CN202211663339.0有效
发明人：蒋琼花;邓新;白源;何光洪 -专利权人：东大（深圳）设计有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开一种3D异构建模方法及装置。3D异构建模方法，包括：响应于检测到建模请求，展示目标3D模块和所述目标3D模块对应的多个3D异构元素；所述目标3D模块对应多个3D子模块；响应于针对所述3D异构模块和所述多个3D子模块的第二处理操作，生成所述第二处理操作对应的3D异构模型；根据所述3D异构模型和预设的3D对象模型库确定所述3D异构模型对应的3D对象；基于所述3D异构模型对应的3D对象和所述3D异构模型生成3D对象异构模型。该3D异构建模方法及装置能够实现简单且适用性较高的3D异构建模。
一种构建方法装置

[发明专利]异构模型建立方法及装置-CN202210091039.3在审
发明人：卞阳;张翔;陈立峰;李腾飞;邢旭;张伟奇 -专利权人：上海富数科技有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供一种异构模型建立方法及装置，涉及深度学习模型领域，该方法包括：获取表征其他参与建模节点角色的信息；向任务服务机下发算法信息，确定目标建模算法；基于目标建模算法与任务服务机进行协同建模操作，协同建模操作包括：基于目标建模算法计算初步异构模型的损失值，基于损失值确定更新梯度值，以及基于更新梯度值更新初步异构模型的权重值；根据权重值和损失值确定初步异构模型是否收敛，在确定初步异构模型收敛时，得到目标异构模型。采用本申请实施例提供的方法能够在联邦学习的过程中使建立目标异构模型的过程能够在各个联邦学习平台之间互联互通，同时提高在进行协同建模时的安全性。
模型建立方法装置

[发明专利]3D建模方法及装置-CN202310971144.0在审
发明人：蒋琼花;邓新;白源;何光洪 -专利权人：东大（深圳）设计有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：3D异构建模方法，包括：响应于检测到建模请求，展示目标3D模块和所述目标3D模块对应的多个3D异构元素；所述目标3D模块对应多个3D子模块；响应于针对所述3D异构模块和所述多个3D子模块的第二处理操作，生成所述第二处理操作对应的3D异构模型；根据所述3D异构模型和预设的3D对象模型库确定所述3D异构模型对应的3D对象；基于所述3D异构模型对应的3D对象和所述3D异构模型生成3D对象异构模型。该3D异构建模方法及装置能够实现简单且适用性较高的3D异构建模。
建模方法装置

[发明专利]异构模型自适应协作方法-CN202110650567.3有效
发明人：张兰;李向阳;袁牧 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本公开提供了一种异构模型自适应协作方法，包括：获取异构模型的训练结果，根据所述训练结果建立多源映射关系组和多域映射关系组；根据预设指标分别计算所述多源映射关系组和所述多域映射关系组的执行概率和模型调度。本公开中的异构模型自适应协作方法，让原本孤立运行的异构模型能够进行协作，且支持融合多个任务、多个域的知识，提高协作的有效性和泛化性，基于异构模型协作的调度策略，可以在有限资源下，提高模型内输出标签的精度
模型自适应协作方法

[发明专利]一种面向微波光子阵列系统射频前端异构模型的实现方法-CN202011299954.9有效
发明人：孙岩;陈智宇;金长林;周涛;吴明远;熊建伟;胡卓非;唐蔚 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十九研究所
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及微波光子阵列系统射频前端模型的建模和仿真领域，公开了一种面向微波光子阵列系统射频前端异构模型的实现方法，包括：采用动态数据写入的方式将时域信号输入至异构模型的输入端口；将异构模型输入端口获取的时域信号进行信号分离，分成纯信号数据和纯噪声数据；围绕仿真目的和对象，构建异构模型中的子模型；相应的子模型各自接收纯信号数据或纯噪声数据并进行仿真计算处理；将被处理后的纯信号数据和纯噪声数据以统一数据格式复用为一路数据，作为异构模型的输出接口本发明提供的方法可解决不同学科、不同专业、不同仿真工具所构建的模型不兼容的问题。
一种面向微波光子阵列系统射频前端模型实现方法

[发明专利]基于超网的异构联邦学习方法、设备及介质-CN202211432123.3有效
发明人：任皓;李达;刘敏超;刘通泽;段振飞 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超网的异构联邦学习方法、设备及介质，以实现通过超网为边缘设备上的异构模型生成模型权重，帮助如摄像头、智能手机等设备上的不同卷积神经网络模型能够在不同模型结构的情况下，依然能够准确快速地完成模型的联邦学习任务包括合理划分cifar10数据集；生成异构模型；进行异构联邦学习；重复步骤S2、S3，当客户端异构模型收敛时，超网为客户端生成模型权重，可以让客户端模型准确完成目标识别任务，此时超网H直接部署在新的边缘设备中为新的异构模型生成权重
基于联邦学习方法设备介质

[发明专利]一种基于复杂异构图的投资预测方法-CN202310109539.X在审
发明人：张明;刘洋;刘小玲;郝新华;韦长传;谭璐铭 -专利权人：广州市城市规划勘测设计研究院
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复杂异构图的投资预测方法，所述方法包括：获取一待评估企业以及若干待选定城市，计算所述待评估企业在每一待选定城市中的投资概率，并通过所述投资概率确定所述待评估企业所对应的待投资城市；其中，计算待评估企业在每一待选定城市中的投资概率为：通过获取复杂异构模型总图，从复杂异构模型总图中提取若干复杂异构模型子图，对若干复杂异构模型子图进行图嵌入表示获取对应的特征向量，将所述特征向量输入至预设的投资预测模型中，生成待评估企业在一待选定城市中的投资概率；通过实施本发明可以基于复杂异构图求解待评估企业在一待选定城市中的投资概率，并通过投资概率确定待评估企业所对应的待投资城市。
一种基于复杂构图投资预测方法

[发明专利]一种基于维度的异构模型数据转换查询工具-CN201610206876.0在审
发明人：靳邦杰 -专利权人：浪潮通用软件有限公司
申请日： 2016-04-06 - 公布日： 2016-08-17 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于维度的异构模型数据转换查询工具，属于模型的多维数据查询技术，该工具基于维度和模型，建立了异构模型的对应关系，模型包含维度之间的对应关系；该模型数据的查询转换基于异构模型，汇总模型的数据与明细模型的数据是一对多的关系；明细数据的形成是基于普通表单的，而模型数据的形成是基于动态数据结构的，两者通过中间媒介“维度”进行关联。本发明实现不同模型的数据转换功能，由表单对应到模型，在表数据灵活存储。
一种基于维度模型数据转换查询工具

[发明专利]一种惯性导航系统复杂算法类需求的在线测试方法-CN201910196389.4有效
发明人：殷永峰;李方方;李秋儒;武宁 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种惯性导航系统复杂算法类需求的在线测试方法，所述的方法包括如下步骤:步骤1、构造算法类需求的输入数据；步骤2、建立算法类需求的异构模型；步骤3、利用算法类需求的输入数据，通过算法类需求异构模型产生预期输出数据；步骤4、实际运行被测惯性导航系统，在线产生与算法类验证输入同步的输出数据；步骤5、对比惯性导航系统在线产生的输出数据与异构模型产生的预期数据，对算法类需求进行测试验证。本发明通过搭建算法需求的异构模型，结合惯性导航系统在线实时数据，提供了一种实时、高效的算法类需求在线验证方法。
一种惯性导航系统复杂算法需求在线测试方法

[发明专利]一种异构模型框架提取与匹配方法、装置及可存储介质-CN202210288527.3在审
发明人：赵淳;申娜娜;刘文正;董琦 -专利权人：北京信息科技大学;刘文正
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构模型框架提取与匹配方法、装置及可存储介质，涉及系统建模与仿真技术领域，其中方法包括：将异构模型进行预处理；将经过预处理后的所述异构模型形成模板；利用二叉树的结构统一表示所述模板，并将所述模板存储在框架库中；遍历所述二叉树得到的元素序列作为所述模板的序列化特征，获取所述序列化特征的包含关系；提取所述序列化特征中出现频率高于预设阈值的序列进行处理后作为模型构造模式，模型构造模式的提取可以了解更多潜在的特征，同时实现框架库的管理；本发明可以提炼异构模型在设计和构建过程中的特征与结构，从而为相似的需求提供参考。
一种模型框架提取匹配方法装置存储介质

[发明专利]一种基于公平性特征表示的联邦学习异构模型聚合方法-CN202310418128.9在审
发明人：张萌;张盛兵;杨佳莹;杨钊 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于公平性特征表示的联邦学习异构模型聚合方法，属于机器学习技术领域，方法主要包括：特征匹配度度量；通信参数动态选择；异构模型聚合。本发明量化了由于异构数据和异构计算资源带来的不同训练过程导致的特征不配，公平性的上传不同特征表示的局部参数，并利用具有动态匹配特征的模型聚合方法，极大地减少了不同设备之间无序提取特征的影响，避免了协同聚合的全局模型过拟合
一种基于公平性特征表示联邦学习模型聚合方法

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