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[发明专利]一种非迭代计算相位倾斜参数的移相干涉测量方法-CN202310437678.5在审
发明人：郑东晖;张喆;陈磊;马致遥;钱月 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01J9/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种非迭代计算相位倾斜参数的移相干涉测量方法，该方法包括以下步骤：估计干涉图中相位的倾斜项，作为初始值；根据倾斜项的初始值，构建最小二乘拟合，求得相位中的常数项；根据求得的相位的常数项以及估计的x方向的倾斜项，构建最小二乘拟合，求得y方向的倾斜项；根据求得的相位的常数项以及求得的y方向的倾斜项，构建最小二乘拟合，求得x方向的倾斜项；针对每一帧干涉图，重复前面步骤得到移相干涉图相位的倾斜参数；将移相干涉图的倾斜参数作差得移相量，根据最小二乘移相算法求得相位分布，完成移相干涉测量。
一种非迭代计算相位倾斜参数相干测量方法

[发明专利]异方差噪声孪生近端核岭回归技术的风速预报方法及装置-CN202310730265.6在审
发明人：周婷;袁秋云;张仕光 -专利权人：山东管理学院
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/27 文献下载
摘要：本发明涉及异方差噪声孪生近端核岭回归技术的风速预报方法，该方法包括如下步骤：1)获取某地区具有异方差噪声影响的风速数据集，得到基于异方差噪声特性的损失函数；2)推导并求解该孪生近端最小二乘支持向量回归技术对偶问题；3)利用遗传算法确定该孪生近端最小二乘支持向量回归技术对偶问题的最优参数，选取核函数，求出该孪生近端最小二乘回归技术的上界和下界函数，再构造决策函数；4)构造孪生近端最小二乘回归技术的风速预报模式，预报分析风速值
方差噪声孪生近端核岭回归技术风速预报方法装置

[发明专利]最小二乘的工业熔融指数软测量仪表和方法-CN201310432306.X有效
发明人：刘兴高;张明明;李见会 -专利权人：浙江大学
申请日： 2013-09-22 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G01N25/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种最小二乘的工业熔融指数软测量仪表及方法。该方法首先采用最小二乘支持向量机对训练样本进行处理，然后对支持向量机的输出进行模糊化以弱化噪声影响，最后引入粒子群算法对整个软测量模型进行优化。在本发明的实现中，用于测量易测变量的现场智能仪表、用于测量操作变量的控制站与DCS数据库连接，软测量值显示仪包括最小二乘的工业熔融指数软测量模型，DCS数据库与软测量模型的输入端连接，所述最小二乘的工业熔融指数软测量模型的输出端与熔融指数软测量值显示仪连接
最小工业熔融指数测量仪表方法

[发明专利]一种无源雷达目标定位方法与装置-CN201810556996.2有效
发明人：胡德秀;赵勇胜;赵拥军;刘智鑫;赵闯;赵泽亚;张睿;黄东华 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2018-06-01 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种无源雷达目标定位方法与装置，将角度和时差的观测方程线性化，得到一组线性方程，并利用最小二乘得到目标位置的粗估计，将观测误差和外辐射源位置误差同时考虑到线性方程中，得到约束总体最小二乘模型，将得到的最小二乘解作为初始解，采用牛顿迭代得到目标位置的精确估计。本发明考虑了角度观测误差、时差观测误差和外辐射源的位置误差，定位结果为外辐射源存在误差时的最优估计结果，将非线性的角度和时差观测方程线性化处理，得到了最小二乘代数解，并将其作为牛顿迭代的初始解，保证了算法的收敛性
一种无源雷达目标定位方法装置

[发明专利]一种改进的群智能机器学习故障诊断系统-CN201810458510.1在审
发明人：刘兴高;何世明;徐志鹏;张泽银 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-05-14 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的群智能机器学习故障诊断系统，用于对田纳西伊斯曼过程进行故障诊断，包括数据预处理模块、主成分分析模块、加权最小二乘支持向量机模块以及粒子群算法模块。本发明对田纳西伊斯曼化工过程的重要参数指标进行故障诊断预测，克服已有的化工故障诊断技术仪表预报精度不高、易受人为因素影响的不足，引入粒子群算法模块对加权最小二乘支持向量机参数进行自动优化，不需要人为经验或多次测试来调整系统参数，从而得到具有最优的粒子群算法加权最小二乘支持向量机田纳西伊斯曼化工故障诊断系统。
故障诊断系统最小二乘支持向量机加权粒子群算法模块故障诊断智能机器数据预处理模块主成分分析模块故障诊断技术粒子群算法调整系统多次测试化工过程人为因素系统参数重要参数自动优化鲁棒性预报仪表改进学习引入预测

[发明专利]一种混沌敏捷高精度的丙烯聚合生产过程最优软测量仪表-CN201810691881.4在审
发明人：刘兴高;张淼 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-06-28 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种混沌敏捷高精度的丙烯聚合生产过程最优软测量仪表，包括丙烯聚合生产过程、现场智能仪表、控制站、存放数据的DCS数据库、基于差分进化算法优化混沌最小二乘支持向量机的最优软测量模型以及熔融指数软测量值显示仪所述的基于差分进化算法优化混沌最小二乘支持向量机的最优软测量模型包括数据预处理模块、混沌分析模块、最小二乘支持向量机模块、模型更新模块、差分进化算法优化模块。
丙烯聚合生产过程混沌最小二乘支持向量机最优软测量模型差分进化算法最优软测量现场智能仪表仪表控制站软测量显示仪数据预处理模块模型更新模块混沌分析熔融指数优化模块优化预报

[发明专利]一种用于流量预测的支持向量机的优化方法-CN201910646238.4在审
发明人：王电钢;黄林;彭小强;陈龙;毛启均;杨洁;张庆 -专利权人：国网四川省电力公司信息通信公司
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：步骤包括：1，建立用于网络流量预测的最小二乘支持向量机模型；2，根据最小二乘支持向量机模型，建立用于蝗虫优化算法的参数优化目标函数，并确定需要优化的参数组合；3，采用蝗虫优化算法对待优化参数进行参数优化，参数优化过程中采用所述参数优化目标函数计算蝗群个体的适应度；4，将优化后的参数组合代入所述最小二乘支持向量机模型，进行网络流量预测。本发明提出一种针对支持向量机的改进的蝗虫优化算法，对网络流量预测中使用的支持向量机的参数进行优化，使向量机能够对通信网络流量进行正常或以更高的效率进行预测。
支持向量机参数优化最小二乘支持向量机模型网络流量预测优化算法优化蝗虫参数组合流量预测目标函数计算计算机通信目标函数通信网络优化参数适应度向量机预测改进

[发明专利]一种基于最小二乘迭代算法的超级电容容值在线识别方法-CN202310276270.4在审
发明人：张凯;王伟;陈昱同;杨冬冬;韩润东;李颖华;白鹭;张娜;李冠良;裴楚;范晶晶;赵军;董理科;徐玉东 -专利权人：国网山西省电力公司电力科学研究院
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G01R27/26 文献下载
摘要：本发明提供一种基于最小二乘迭代算法的超级电容容值在线识别方法，属于超级电容参数在线识别技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于最小二乘迭代算法的超级电容容值在线识别方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为微分电容计算间隔、滑动平均滤波窗口，在超级电容单体充电过程中分别对端电压和充放电电流进行采样，基于充电瞬间电压和电流阶跃值的比值计算得到内阻，并通过计算得到等效电容电压；根据设定的滑动平均滤波窗口，采用滑动平均滤波算法对等效电容电压进行实时滤波；根据微分电容计算间隔实时计算微分电容，并完成对容值参数的线性最小二乘估计；本发明应用于超级电容容值在线识别。
一种基于最小二乘迭代算法超级电容在线识别方法

[发明专利]一种复数域盲源分离方法-CN201510589736.1有效
发明人：徐先峰;段晨东;刘来君 -专利权人：长安大学
申请日： 2015-09-16 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种复数域盲源分离方法，构造复数域目标矩阵组，且进行实对称化，得到重新构造的实值目标矩阵构成的目标矩阵组，将复数域联合对角化问题转化为实数域联合对角化问题，可以用于解决复数域盲源分离问题；且与其他同样适用于复数域算法相比，不约束待联合对角化目标矩阵为厄米特对称阵或正定厄米特阵，具有极广的适用性；采用基于联合对角化最小二乘代价函数的交替最小二乘迭代算法，充分利用实值目标矩阵构成的目标矩阵组的结构特点，以实现新目标矩阵组的联合对角化；利用交替最小二乘迭代算法求解代价函数，得到混迭矩阵的估计值，实现盲源分离，仿真结果验证了本发明方法具有较高的收敛精度。
一种复数域盲源分离方法

[发明专利]一种铣刀的磨损预测方法及状态识别的方法-CN201711176090.X有效
发明人：戴稳;张超勇;孟磊磊;邵新宇;马雷博;詹欣隆;李振国;余俊;洪辉 -专利权人：华中科技大学;武汉企鹅能源数据有限公司
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：该磨损预测方法包括如下步骤：首先，对铣削振动数据进行小波降噪处理，从时域、频域、时频域三个方面对振动信号进行特征提取，得到初始特征向量集后引用相关系数法计算特征向量与磨损量之间相关关系并筛选得到最优特征向量集；然后，将最小二乘支持向量机预测的平均相对误差定义为自适应步长布谷鸟搜索算法的适应度函数，通过搜索鸟巢位置使最小二乘支持向量机输入参数达到最优。最后，并利用最优的最小二乘支持向量机对磨损量进行预测。本发明通过与其他两种混合智能算法进行对比，验证了ASCS‑LSSVR算法的优越性。
一种铣刀磨损预测方法状态识别

[发明专利]一种绝缘栅双极型晶体管IGBT结温在线预测方法-CN201910614172.0有效
发明人：何怡刚;马志强;何鎏璐;袁伟博;李志刚 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F30/3308 文献下载
摘要：一种绝缘栅双极型晶体管IGBT结温在线预测方法，包括如下步骤：采集200组IGBT结温和相应结温条件下相关参数的数据，将IGBT结温和相应结温条件下相关参数作为训练样本和测试样本；用萤火虫算法寻找最小二乘支持向量回归机的最优参数组合；建立基于萤火虫算法优化的最小二乘支持向量回归机IGBT结温预测模型；对建立的基于萤火虫算法优化的最小二乘支持向量回归机IGBT结温预测模型，利用测试样本进行测试；测得实际待测IGBT的相应结温条件下相关参数
一种绝缘栅双极型晶体管 igbt 在线预测方法

[发明专利]长距离广域信道检测方法、系统、存储介质、物联网终端-CN202010280963.7有效
发明人：易运晖;赵海浪;陈南;何先灯;朱畅华;权东晓;赵楠;李力 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04W24/00 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种长距离广域信道检测方法、系统、存储介质、物联网终端，建立包含多个节点的分布式网络；邻居节点间进行通信，在无信号时，执行基于总体最小二乘分布式扩散的能量检测算法，确定检测的门限；多节点进行扫描，某节点本地判决为LoRa信号出现时，共享初步检测信息；多节点执行基于总体最小二乘分布式扩散的能量检测算法，实现分布式协作检测，最后对LoRa信号进行判决。本发明对不同频段内的LoRa信道进行扫描，分布式网络中某一节点检测到LoRa信号后，与邻居节点共享初步检测信息，使整个网络中节点共同检测某一确定频段，实现基于总体最小二乘分布式扩散的能量检测算法，提高了检测概率
长距离广域信道检测方法系统存储介质联网终端

[发明专利]一种柑橘溃疡病高光谱模型传递的方法-CN201610260903.2在审
发明人：岑海燕;翁海勇;何勇 -专利权人：浙江大学
申请日： 2016-04-22 - 公布日： 2016-09-21 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种柑橘溃疡病高光谱模型传递的方法，利用源机M1和目标机M2采集柑橘的高光谱图像，利用遗传偏最小二乘算法提取了M1高光谱图像的特征波段，并建立了最小二乘支持向量机判别模型。采用分段直接校正算法构建了两台仪器所采集的高光谱图像的函数关系式，将校正后的M2高光谱图像输入到最小二乘支持向量机判别模型中，模型的预测集识别率由校正前的26％提高到了97％。
一种柑橘溃疡光谱模型传递方法

[发明专利]基于人工蜂群优化LSSVM的脉动风速预测方法-CN201510764766.1有效
发明人：张永康;李春祥 -专利权人：上海大学
申请日： 2015-11-11 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人工蜂群优化LSSVM的脉动风速预测方法，其包括以下步骤：首先用ARMA数值模拟法模拟生成垂直空间点的脉动风速时程样本，并将空间点的脉动风速时程样本分为训练集、测试集两部分，分别对其进行归一化处理；建立最小二乘支持向量机脉动风速预测模型，采用人工蜂群算法寻找最优的LSSVM模型参数组合使得模型预测误差最小。并采用均方根误差、相关系数以及收敛次数作为评价指标，并与最小二乘支持向量机和粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO‑LSSVM）数据驱动技术的结果进行比较。
脉动最小二乘支持向量机风速时程风速预测蜂群样本风速预测模型人工蜂群算法数据驱动技术归一化处理均方根误差粒子群优化数值模拟法参数组合垂直空间模拟生成模型预测评价指标测试集空间点训练集收敛优化

[发明专利]一种无轴承永磁同步发电机PWM整流系统解耦控制器-CN202210145769.7在审
发明人：朱熀秋;沈良瑜;赵腾飞;杜建坤;庄帅 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H02P9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种无轴承永磁同步发电机PWM整流系统解耦控制器，包括三个内模控制器、一个粒子群算法优化模块和最小二乘支持向量机，粒子群算法优化模块输出的最优的核函数参数和惩罚因子作为最小二乘支持向量机的第一、第二个输入，矩形窗算法模块输出的电压UDC、UDC一阶导数、水平方向径向位移x、x一阶导数、x二阶导数、垂直方向径向位移y、y一阶导数、y二阶导数这八个训练样本作为最小二乘支持向量机的第三至第十个输入，基于最优的核函数参数得到核函数、对称正定矩阵、参数矩阵、偏置和拉格朗日乘子的矩阵，用粒子群算法选择核函数参数及惩罚因子，引入自适应惯性权重和动态学习因子来改进粒子群算法。
一种轴承永磁同步发电机 pwm 整流系统控制器