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[发明专利]用于磁脉冲成型的电磁线圈优化设计方法及装置-CN202111481085.6在审
发明人：崔俊佳;蒋浩;李光耀;蒋玥凡 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：确定电磁线圈的多个设计参数以及各个所述设计参数的设计空间；对各个所述设计参数在对应的所述设计空间内分别进行采样，获取多个参数组合，每个所述参数组合中包括各个所述设计参数的一个采样点；根据多个所述参数组合应用仿真计算模型进行仿真计算，并获取所述参数组合与优化目标之间的近似模型；根据所述优化目标对所述近似模型进行优化，获取目标线圈。本发明能够综合考虑线圈结构参数的主效应及交互作用，构建高精度的近似模型寻找线圈结构参数的最优组合解，快速设计线圈，可靠性高、设计成本低，设计周期短，应用范围广。
用于脉冲成型电磁线圈优化设计方法装置

[发明专利]一种电力系统杠杆坏数据的处理方法、装置及存储介质-CN202111499254.9在审
发明人：刘阳升;何慧;范兴明;吴军科;谢兴 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力系统杠杆坏数据的处理方法、装置及存储介质，属于电力系统数据处理技术领域；方法包括步骤：计算电力系统的量测误差分量的近似比；根据近似比得到电力系统量测的修正权重；根据修正权重建立杠杆坏数据辨识模型；根据杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差；根据估计误差得到坏数据的修正值。本发明通过计算得到的近似比得到修正权重，并通过修正权重建立杠杆坏数据辨识模型，并通过杠杆坏数据辨识模型得到量测的估计误差，通过估计误差来得到坏数据的修正值，从而对坏数据进行修正，提高了电力系统杠杆坏数据处理的准确性
一种电力系统杠杆数据处理方法装置存储介质

[发明专利]相关信道下多脉冲位置调制时光MIMO的误码率近似方法-CN201910259198.8有效
发明人：张悦;王惠琴;曹明华;包仲贤;毛一聪;康中将;豆红霞 -专利权人：兰州理工大学
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：相关信道下多脉冲位置调制时光MIMO的误码率近似方法，首先，针对MPPM调制并结合泊松光子计数模型建立了信道相关时光MIMO系统的信道模型。基于此模型，并结合指数相关模型计算出了相关条件下的光强衰减系数矩阵G。在此基础上，结合等增益合并准则，推导出了最大似然检测准则和光MIMO系统的误码率上界，运用Wilkinsion方法化简了光强衰减系数的累加和S，将原来需要计算MN次积分的光MIMO系统误码率上界近似为只需要计算一次积分的最简表达式经验证，所提近似计算方法得到的性能界与理论性能界误差较小，且极大的降低了计算复杂度，提高了分析和仿真效率。
相关信道脉冲位置调制时光 mimo 误码率近似方法

[发明专利]基于近似ADMM的波束形成方法、装置、设备及介质-CN202210611645.3有效
发明人：巩朋成;张卓钰;吴云韬;李利荣;黎杨;余亮;钱良;时愈 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于近似ADMM的波束形成方法、装置、设备及介质，涉及阵列信号处理技术领域，方法为：获取初始复权矢量，利用初始复权矢量获取初始旁瓣区域功率数据和初始主瓣区域功率数据，基于获得的数据构建初始优化模型，初始优化模型包括原目标函数和原约束条件，原目标函数用于表征初始旁瓣区域功率数据和初始主瓣区域功率数据之间的关系，原约束条件包括用于对旁瓣区域进行功率和限制的旁瓣约束、用于对主瓣区域进行功率和限制的主瓣约束、用于限制天线阵列的复权矢量的幅值和相位的功率约束，通过构建辅助变量，对初始优化模型进行简化，对简化后的模型进行近似优化、近似迭代处理后，利用ADMM进行求解，实现波束方向图的绘制。
基于近似 admm 波束形成方法装置设备介质

[发明专利]一种基于变分高斯回归过程的语音数据处理方法-CN201711474721.6有效
发明人：徐宁;缪晓宇;刘小峰;蒋爱民;王平 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G10L25/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分高斯回归过程的语音数据处理方法，基于变分高斯回归过程模型进行语音数据处理，所述变分高斯回归过程模型在VFE近似基础上，对对数似然函数进行变换，使得求出的最终下限变大，求出活动点集的自由变分高斯分布，自由变分高斯分布为映射近似中所需要的选取点的后验分布，按映射近似的方法来对语音数据进行处理。本发明提高计算的效率，对于最后求出的下限最大值中的部分项作出近似，在尽量减小相似性的损失的同时，使得计算效率能够大大提升。
一种基于变分高斯回归过程语音数据处理方法

[发明专利]一种脉冲激光测距系统晶体管型接收电路距离测量精度提高方法-CN202010138114.8有效
发明人：郭海峰;钱惟贤 -专利权人：丹阳钒曦光电科技有限公司
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S7/487 文献下载
摘要：本发明公开一种脉冲激光测距系统晶体管型接收电路测距精度提高方法，包括：(10)电路模型求解；(20)方程的数值分析；(30)方程的近似解求解；(40)约化方程组的求解；(50)关系参数标定；(60)时间误差修正及精度提高本发明首先从原理上对接收系统电路结合了晶体管咖码‑潘模型进行了系统性建模，通过数值化简的方式对电路进行近似求解，得到了误差值与输出波形积分面积两者的近似关系。这种关系虽然也是建立在近似的基础上，但是却比一般的双阈值误差修和脉宽修正更为精准。
一种脉冲激光测距系统晶体管接收电路距离测量精度提高方法

[发明专利]基于非对称光学系统点扩散函数模型的图像复原方法-CN202010777507.3在审
发明人：黄国兴;刘艺鹏;卢为党;彭宏 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于非对称光学系统点扩散函数模型的图像复原方法，以VPW模型来近似图像退化的点扩散函数，用于图像的复原算法当中，由于高斯型PSF是无法十分逼近真实的模糊过程，同时从光学系统衍射的形态上近似考虑，选择VPW模型更具广泛的适应性，相较于高斯模型而言，采用四个参量来具体描述客观的模糊过程会更加逼近于模糊的实际情况，通过理论分析及实验结果得到，该模型用于去模糊算法中，提高了图像复原的效果。
基于对称光学系统扩散函数模型图像复原方法

[发明专利]一种数据中心实时能量管理方法及系统-CN202110905770.0在审
发明人：方家琨;吴云芸;薛熙臻;艾小猛;姚伟;文劲宇 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据中心实时能量管理方法及系统，属于电能管理领域，方法包括：建立数据中心在当前预设时段内的实时能量管理模型，并将模型重构为马尔科夫决策过程；通过逐时段求解贝尔曼方程的方式来优化数据中心的最优实时能量管理策略，采用队列中的批处理负荷量、储电量和蓄冷量三维状态变量分别进行值函数近似，克服值函数求解困难的问题，将预先离线训练得到的队列中的批处理负荷量近似值函数、储电量近似值函数以及蓄冷量近似值函数进行组合，得到三维近似值函数并代入马尔科夫决策过程中的贝尔曼方程，求解贝尔曼方程，得到用于管理数据中心的近似全局最优的决策变量集合。
一种数据中心实时能量管理方法系统

[发明专利]一种大规模MIMO检测方法、装置和存储介质-CN202110748205.8有效
发明人：张川;葛荧萌;谈晓思;冀贞昊;张在琛;尤肖虎 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室;东南大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明公开了一种大规模MIMO检测方法、装置和存储介质，包括：将接收信号矢量、信道矩阵以及噪声方差数据输入到经训练的近似期望传播网络模型中，得到发射信号的估计值；基于深度学习网络构建近似期望传播网络，近似期望传播网络的每一层对应于EPA算法的每个迭代过程；在每个网络层中引入可学习的线性纠正参数来纠正EPA算法中每次迭代时的未归一化的腔边缘分布的二阶项系数；近似期望传播网络的最后一层输出发送信号的最终估计值；对构建的所述近似期望传播网络进行训练，得到训练后的可学习的线性纠正参数，固定可学习的线性纠正参数即得到经训练的近似期望传播网络模型。
一种大规模 mimo 检测方法装置存储介质

[发明专利]一种快速灵活全纯嵌入式电力系统最优潮流评估方法-CN202110812483.5有效
发明人：汪涛;谭伟鹏;张文;刘彦志;张佳敏 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： H02J3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速灵活全纯嵌入式电力系统最优潮流评估方法，该方法包括：获取电网数据并建立最优潮流计算模型；基于最优潮流计算模型建立微分动力系统并求解稳定平衡点的近似值，得到局部最优解的近似值；基于全局搜索对获得的多个局部最优解的近似值进行比较，得到近似全局最优解；根据近似全局最优解评估最优潮流调度方案。本发明提出结合全局搜索技术的快速灵活全纯嵌入式方法，快速高效的计算出根据优化问题转换得到的相应微分动力系统的稳定平衡点的近似值，得到对应最优潮流问题的局部最优解，解决现有传统优化方法方法收敛速度慢的问题
一种快速灵活嵌入式电力系统最优潮流评估方法

[发明专利]一种工业加热炉系统的分数阶预测函数控制方法-CN201510645261.3在审
发明人：邹琴;张日东 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2015-10-08 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明首先采用Oustaloup近似方法将分数阶系统近似为整数阶系统，基于Oustaloup近似模型建立预测输出模型，然后将整数阶预测函数控制方法扩展到分数阶预测函数控制方法中，将分数阶微积分算子引入目标函数，进而基于预测模型和选取的性能指标设计了分数阶预测函数控制器。本发明可以很好地运用于分数阶模型描述的实际过程对象，减少了整数阶PFC方法控制高阶系统模型需要进行降阶处理的步骤，同时增加了调节控制器参数的自由度，获得了良好的控制性能。
一种工业加热炉系统分数预测函数控制方法

[发明专利]一种基于近似模型的蒸汽吞吐注入参数优化方法-CN201710117719.7在审
发明人：郑伟;朱国金;谭先红;袁忠超;郑强;李南;李卓林;李延杰;卢川;田虓丰 -专利权人：中国海洋石油总公司;中海油研究总院
申请日： 2017-03-01 - 公布日： 2017-07-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于近似模型的蒸汽吞吐注入参数优化方法，包括以下步骤1)建立蒸汽吞吐三维油藏数值模拟模型；2)选取注汽干度、注汽温度、注汽速度和周期注汽量四个注入参数作为设计优化变量；3)对注入参数选取初始的取值范围；4)采用试验设计方法针对蒸汽吞吐的注入参数来选取样本点；5)利用蒸汽吞吐三维油藏数值模拟模型对样本点进行数值模拟计算；6)选取目标函数，利用各样本点的注入参数及其目标函数响应值构建表征蒸汽吞吐注入参数的近似模型；7)对近似模型的精度进行验证，若满足精度要求，则进行步骤8)，若不满足精度要求，则回到步骤3)；8)结合遗传算法对注入参数全局寻优，从而获得最优蒸汽吞吐注入参数。
一种基于近似模型蒸汽吞吐注入参数优化方法

[发明专利]一种多元热流体吞吐注入参数优化方法-CN201710119855.X在审
发明人：郑伟;朱国金;谭先红;王帅;郑强;李娜;孙依依;王泰超;范虎;田波 -专利权人：中国海洋石油总公司;中海油研究总院
申请日： 2017-03-01 - 公布日： 2017-06-23 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于近似模型的多元热流体吞吐注入参数优化方法，包括以下步骤1)建立多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型；2)选取注入干度、注入温度、注入速度和周期注入量四个注入参数作为设计优化变量；3)对注入参数选取初始的取值范围；4)采用试验设计方法针对多元热流体吞吐的注入参数来选取样本点；5)利用多元热流体吞吐三维油藏数值模拟模型对样本点进行数值模拟计算；6)选取目标函数，利用各样本点的注入参数及其目标函数响应值构建表征多元热流体吞吐注入参数的近似模型；7)对近似模型的精度进行验证，若满足精度要求，则进行步骤8)，若不满足精度要求，则回到步骤3)；8)结合遗传算法对注入参数全局寻优，从而获得最优多元热流体吞吐注入参数。
一种多元流体吞吐注入参数优化方法

[发明专利]紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法-CN202110335045.4在审
发明人：赵太飞;林亚茹;张倩;张爽;薛蓉莉 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明提供了一种紫外光协作无人机通信的网络连通性分部积分计算方法，首先选取移动自组网的运动模型，对无人机运动模型进行量化分析，得到无人机遵循RWP模型运动时的概率密度函数；其次，采用PPM调制方式，得到无线紫外光通信方式下的覆盖范围；之后引入网络连通性近似方法表达式，并对连通性计算进行数学建模；再在所建立模型的基础上实施分部积分，并通过建立模型计算得到不同参数配置下的网络k‑连通概率；最终将基于分部积分建模的计算方法与已有的泊松强度近似法进行比较本发明在极坐标系下实现连通性近似分析，减少了积分区间的划分，简化了计算过程。
紫外光协作无人机通信网络连通性分部积分计算方法

[发明专利]基于离散元法的物料参数标定方法-CN202111179783.0在审
发明人：宋学锋;戴飞;宋亚瑾;张锋伟;史瑞杰;王锋;刘禹辰;李相周;高文杰;许渊 -专利权人：甘肃农业大学
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离散元法的物料参数标定方法，包括如下步骤根据物料物性参数构建离散元本构模型；设定待标定参数及范围；根据待标定参数及范围进行LHS抽样；将LHS抽样的抽样结果作为输入数据导入离散元本构模型进行离散元模拟；根据LHS抽样结果和离散元模拟的输出数据建立训练集；根据训练集进行神经网络训练以得到待标定参数与离散元模拟的输出数据之间的近似模型；验证近似模型是否满足第一预设条件，若不满足，则扩大LHS抽样的样本量；对近似模型进行遗传算法寻优；根据遗传算法的输出结果进行物料参数的标定。
基于离散物料参数标定方法