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[发明专利]预算轴定位过程的算法-CN202111394084.8在审
发明人：杨长林;黄龙腾 -专利权人：云南百通电子有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本发明公开了预算轴定位过程的算法，涉及伺服控制技术领域。本发明预算轴定位过程的算法，算法建模步骤和算法应用步骤：算法应用步骤包括，从轴先随主轴位移同步转动，建立二者角度坐标；从轴依据主轴和从轴各自相对于其零位的角度及工艺要求的主/从轴间对齐角度，计算出从轴轴定位编码器计量的角度对齐行程；调用算法模型，预算出角度对齐累计位移过程曲线；计算出对应的角度对齐位移增量；与主轴同步位移增量相加，作为从轴位移同步增量设定值，实现角度对齐或对齐偏差修正功能；完成。本发明预算轴定位过程的算法在位移同步运行过程中，实现基于位移同步控制的角度对齐或角度对齐偏差修正功能。
预算定位过程算法

[发明专利]一种适于制造过程规划的智能优化算法推荐方法-CN202010222636.6有效
发明人：左颖;任天翔;王钰淇;乔运华;孙嘉玉;邹孝付;陶飞 -专利权人：北京航空航天大学;北京机械工业自动化研究所有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种适于制造过程规划的智能优化算法推荐方法，该方法适用于产品制造过程规划问题与算法的选择匹配，包括步骤：智能优化算法评分转化，完成智能优化算法对问题模型的求解效果的评分；相近问题模型筛选，完成与待求问题模型相近模型的筛选，并将算法对这些筛选出的模型的评分组成“模型‑算法评分矩阵”；协同过滤推荐算法，以“模型‑算法评分矩阵”作为输入，完成算法对模型的预测评分，输出适用于待求问题的算法推荐列表。本发明能够在无专家知识的条件下实现制造过程规划问题与算法的选择匹配，提高制造过程规划问题的求解效率。
一种适于制造过程规划智能优化算法推荐方法

[发明专利]基于高斯过程回归算法的地面滤波方法-CN201910604174.1在审
发明人：蔡向东;齐琦;吴文浩 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明以高斯分布为基础结合高斯过程回归算法提取地面点，进而分离非地面点与地面点。同时改进地面校正算法，解决了地面校正时存在的过度校正问题。本发明主要分为三步：1、采用高斯分布的方法提取初始地面点。3、利用高斯过程回归提取地面点。首先将初始地面点作为训练集进行模型训练。
高斯分布高斯过程回归训练集校正最小二乘法方法提取过度校正模型训练校正算法旋转矩阵点云方差算法改进

[发明专利]数字化过程层接口处理算法-CN200810018874.4无效
发明人：李澄;袁宇波;黄伟 -专利权人：江苏省电力试验研究院有限公司;江苏方天电力技术有限公司
申请日： 2008-01-29 - 公布日： 2008-07-23 - 主分类号： G08C19/16 文献下载
摘要：本发明为一种数字化过程层接口处理算法，当保护装置的定时采样脉冲到来时，保护装置接受到最新采样点x(n)，每次回溯一个固定时间常数T_B，保证在以太网丢包时也能正确插值出插值y(k)，
数字化过程接口处理算法

[发明专利]通过采用进化算法的过程变化检测-CN200680021613.7有效
发明人：贾森·普卢姆霍夫 -专利权人：奥立孔美国公司
申请日： 2006-06-12 - 公布日： 2008-07-09 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明提供一种用于创建过程变化检测算法的方法。把进化计算技术应用于包含至少一个已知过程变化的至少一个过程数据集。进化计算技术将生成优化已知过程变化的检测的过程状态函数(或者与现有的过程状态函数一起使用的比例系数)。然后，所生成的过程状态函数或系数可以被应用于未来的数据集(实时的或者处理之后的)以检测过程变化。
通过采用进化算法过程变化检测

[发明专利]自动驾驶算法的测试方法、装置、设备及存储介质-CN202211042616.6在审
发明人：龙鹏宇 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本申请提供一种自动驾驶算法的测试方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取待测试自动驾驶算法，对待测试自动驾驶算法的源代码进行编译，得到编译产物，并构建得到待测试算法镜像，将待测试算法镜像推送至云仿真平台，基于待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识‑场景组映射关系确定待测试自动驾驶算法构建的待测试算法镜像对应的目标场景组，通过云仿真平台基于待测试算法镜像和目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果，以对待测试自动驾驶算法进行测试，将算法编译过程、镜像构建过程以及进行推送过程连通，并将上述过程与云仿真平台进行打通，减轻了测试或者开发人员验证自动驾驶算法功能的工作量，提升了工作效率，降低了成本。
自动驾驶算法测试方法装置设备存储介质

[发明专利]一种聚酯纤维生产过程工艺参数的智能配置方法-CN201811480466.0有效
发明人：李征;马凯;杜明远;姬洪;张玉梅 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种聚酯纤维生产过程工艺参数的智能配置方法，将期望聚酯纤维的性能指标输入到训练好的改进SA‑PSO‑ELM算法模型由其输出期望聚酯纤维的生产过程工艺参数；改进SA‑PSO‑ELM算法模型是通过以ELM网络输入层与隐含层之间的权值和阈值作为PSO算法的粒子，以均方误差函数作为PSO算法的适应度函数，采用PSO算法优化ELM算法，同时以PSO算法的初始群体粒子的最大和最小适应度的差值为改进SA算法中的初始温度，采用改进SA算法优化PSO算法得到的；训练时以历史聚酯纤维的性能指标和生产过程工艺参数为改进SA‑PSO‑ELM算法模型的输入项和输出项。本发明根据期望纤维性能指标可直接得到其生产过程工艺参数，过程简单，耗时较短，配置结果稳定性好且精度高。
一种聚酯纤维生产过程工艺参数智能配置方法

[发明专利]一种群体智能优化算法青霉菌繁殖算法-CN201911224540.7在审
发明人：赵亮;赵伟莨;林娜;拱长青;石峻岭;郦铸辉 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明属于优化算法领域，提出了一种新型的、具有杰出寻优能力的群体智能优化算法——青霉菌繁殖算法。青霉菌繁殖算法可以分为孢子的局部搜索过程，孢子的全局搜索过程，孢子的选择策略以及负反馈调节过程。孢子的局部搜索可以使算法快速收敛，全局搜索过程可以有效的避免局部最优解的发生，选择策略可以选择出具有最佳适应度值的解，是一种择优的过程。负反馈调节过程则是根据历代的适应度值变化来调节整个搜索过程，可以在局部最优发生时有效的跳出局部最优的情况。本发明借鉴了青霉菌的繁殖过程，算法易于理解，具有杰出的寻优能力，可以结合具体的场景进行应用。
一种群体智能优化算法青霉繁殖

[发明专利]一种新型群智能优化算法-鸽群算法-CN201610261680.1在审
发明人：伊廷华;温凯方;李宏男 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2016-04-22 - 公布日： 2016-09-07 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明属于优化算法领域，提供了一种新型群智能优化算法‑鸽群算法。算法包括起飞、飞行、归巢三大过程。起飞过程包括初始化、腾空和上升三个子过程，用于初始化鸽群位置、飞行速度和最优解的方向；飞行过程包括平飞、转弯和追逐三个子过程，用于寻找局部最优解、全局最优解和改善全局最差解；归巢过程则避免算法陷入局部最优解本发明算法具有如下特点：1)算法对目标函数的性质要求不高，可以是函数表达式，也可以是非函数形式的表示形式；2)对低维函数具有全局收敛性较强、算法循环次数少、收敛速度快的特点；3)对高维、多峰值、复杂问题具有较强的全局收敛性
一种新型智能优化算法鸽群

[发明专利]电磁器件的交互式建模和优化平台、方法-CN202210926231.X在审
发明人：郑少勇;吴泽榕 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种电磁器件的交互式建模和优化平台、方法，包括视图层、控制层和模型层，可以通过可视化交互界面显示建模算法和优化算法对应的选项，获取用户选择的建模算法和优化算法，接收用户设定的观察变量和目标，根据用户选择的建模算法和优化算法以及设定的观察变量和目标，执行参数化建模过程以及优化过程，将参数化建模过程以及优化过程的执行结果显示在可视化交互界面中。本发明可以向用户提供可视化交互界面，用户可以通过可视化交互界面选择建模和优化过程中所使用的建模算法和优化算法，减少重复编程和算法调试工作，提高电磁器件的建模和优化效率。
电磁器件交互式建模优化平台方法

[发明专利]基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法-CN202010808089.X在审
发明人：刘登峰;宗原;丁健;任超强;孙雪;刘以安;徐保国 -专利权人：江南大学
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法，属于领黄酒发酵技术域，通过添加莱维飞行和柯西变异方法对蚁狮优化算法进行改进；建立黄酒发酵过程模型，利用改进后的算法与模型相结合对模型中的参数进行寻优，得出寻优参数，得出黄酒发酵过程模型。针对现有算法求解黄酒发酵模型时预测精度低和利用蚁狮算法辨识黄酒发酵过程模型时具有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点，本发明建立了一种融合莱维飞行和柯西变异的蚁狮优化算法提高了全局寻优和快速跳出局部最优的能力，基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法，能够快速有效的建立出黄酒发酵过程模型。
基于改进优化算法得出黄酒发酵过程模型方法

[发明专利]一种基于蚁群算法与Lin-Kernighan算法解决旅行商问题的杂交算法-CN201810522528.3在审
发明人：高峰;赵富豪;刘厂;赵玉新;何忠杰 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于蚁群算法与Lin‑Kernighan算法解决旅行商问题的杂交算法，将蚁群算法的优点和Lin‑kernighan算法的优点相结合并搜索到最优路径。蚁群算法和Lin‑kernighan算法的杂交过程如下：首先利用蚁群算法在每迭代一次蚁群算法之后，执行Lin‑kernighan算法得到最短路径，然后将蚁群算法得到的路径和Lin‑kernighan算法得到的路径用于更新信息素，然后重复执行此过程直到满足终止条件，输出最优路径。
蚁群算法算法旅行商问题最优路径杂交更新信息杂交过程终止条件重复执行最短路径迭代搜索输出

[发明专利]一种新的混合算法求解柔性作业车间调度问题-CN201610109280.9在审
发明人：汤琴;胡成华 -专利权人：四川用联信息技术有限公司
申请日： 2016-02-27 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明提出了一种新的混合算法求解柔性作业车间调度问题，该算法将文化算法与遗传算法结合，由于文化算法由主群体空间和信仰空间两部分组成，是一种从种群中获取有用的知识保存在信仰空间中，并利用这些知识指导搜索过程，是一种基于知识的多进化过程的全局优化搜索算法，所以本算法提出基于知识指导的遗传算法，采用遗传算法作为主群体空间，该算法在迭代过程中利用文化算法的寻优机制提取解的特征知识，指导遗传算法的选择操作，形成一种双层进化结构该算法采用k近邻法执行相似性选择操作，并采用两点交叉方式、自学习邻域搜索变异方法，增强了本算法的性能。使其更好的提高了算法的收敛速率和求解质量。
一种混合算法求解柔性作业车间调度问题

[发明专利]基于出行链大数据的低碳出行碳减排量核验方法及系统-CN202310261811.6在审
发明人：岳鹏;荣培君;李峰;周倩;牛海燕;王忠伟;卢俊丽;郑智成;张丽君 -专利权人：黄河水利职业技术学院
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于出行链大数据的低碳出行碳减排量核验方法及系统，基于出行链大数据的低碳出行碳减排量核验方法基于出行过程搜索算法已获取到的出行过程阻碍信息，判断出行过程方格间的连通性，更新出行过程方格起点至终点的距离编码值，完成出行过程最优路径的求解；利用出行过程搜索算法已获取到的出行过程阻碍信息，判断出行过程方格间的连通性，更新出行过程方格起点至终点距离编码值，完成出行过程探索后最优路径的求解。仿真和实验测试结果表明，相对于传统经典的出行过程搜索算法，该算法不仅能够精准地寻找到搜索后的出行过程最优路径，而且算法执行速度提高很多倍。
基于出行数据排量核验方法系统

[发明专利]一种改进型深度学习算法模型的信息分析方法-CN202210643145.8在审
发明人：王彩霞 -专利权人：深圳市大创科技信息有限公司
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F11/32 文献下载
摘要：本发明公开一种改进型深度学习算法模型的信息分析方法，涉及计算机信息分析技术领域，解决的技术问题是现有技术分析能力滞后，采用的方法是通过双链量子遗传算法对数据信息进行分类，将具有同种数据属性的信息归类；通过人工鱼群优化算法对数据信息进行搜索；提高信息搜索和应用能力；缩短信息查询时间；通过DNB深度学习算法对输入的数据信息进行故障诊断；人工鱼群优化算法应用在双链量子遗传算法分类过程中或者分类后；DNB深度学习算法应用在双链量子遗传算法分类过程中或者分类后；人工鱼群优化算法应用在DNB深度学习算法过程中或者过程后。
一种改进型深度学习算法模型信息分析方法

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