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[发明专利]模型的训练方法、图像处理方法、设备和存储介质-CN202210793394.5在审
发明人：徐祖康 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供一种模型的训练方法、图像处理方法、设备和存储介质，处理方法包括：分割输入图像得到人物图像和背景图像；对人物图像迭代优化得到增强人物图像；合并增强人物图像和背景图像得到输出图像。每次迭代优化包括，提取被优化的图像的图像特征，策略网络根据图像特征确定图像调整矩阵，根据图像调整矩阵调整被优化的图像得到调整后人物图像。首次迭代优化时被优化的图像为人物图像，后续每次迭代优化时被优化的图像为前一次的调整后人物图像，末一次迭代优化的调整后人物图像为增强人物图像。本方案多次根据策略网络输出的图像调整矩阵调整照片中的人物图像，优化照片中的人像表现，使照片中人物图像更符合人眼的感知特性，改善人像质量。
模型训练方法图像处理设备存储介质

[发明专利]异常监测模型的训练、异常监测方法及电子设备-CN202210906675.7在审
发明人：罗子璇;王喜民;黄勇 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及物联网技术领域，具体涉及异常监测模型的训练、异常检测方法及电子设备，该训练方法包括获取用于训练异常监测模型的待优化参数；利用混沌映射对所述待优化参数进行初始化，得到初始化种群；基于当前优化迭代次数调整当前优化权重，所述当前优化权重与所述当前优化迭代次数正相关；根据所述当前优化权重对所述初始化种群进行优化，确定目标优化参数；基于所述目标优化参数对所述异常监测模型进行训练，确定目标异常监测模型。采用混沌映射的方式生成初始化种群，同时引入与当前优化迭代次数正相关的当前优化权重，并利用该当前优化权重对初始化种群进行优化，能够避免模型陷入局部最优，可提高异常监测模型的预测精度以及迭代速度。
异常监测模型训练方法电子设备

[发明专利]图像特征点的优化方法、装置和设备-CN201910337920.5有效
发明人：陈志军 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供一种图像特征点的优化方法、装置和设备。该方法包括：获取待检测的目标图像中的多个初始的特征点；对多个初始的特征点，采用预配置的迭代方式进行迭代处理，以获取迭代后的多个特征点，其中，预配置的迭代方式为：采用每个特征点对应的CNN模型获取迭代的步长，并根据迭代的步长，对多个特征点进行迭代处理；将迭代后的多个特征点，继续重复上述的预配置的迭代方式，进行预设次数的迭代，直至获取待检测的目标图像对应的多个优化特征点。本发明提供的图像特征点的优化方法、装置和设备，可以提高图像特征点的准确性。
图像特征优化方法装置设备

[发明专利]基于并行级联系统极化码的迭代译码缩放因子优化方法-CN201711285265.0有效
发明人：郎磊;王荆宁;牛凯;董超;刘珍珍 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2017-12-07 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：一种基于并行级联系统极化码的迭代译码缩放因子优化方法，是对并行级联系统极化码译码时，根据优化准则，对迭代译码结构中的缩放因子进行优化。本发明对迭代译码所交互的外信息进行修正和优化，提高了迭代译码的性能。
基于并行级联系统极化译码缩放因子优化方法

[发明专利]一种数字孪生纺织车间仓储物流调度优化方法和系统-CN202111538687.0在审
发明人：王勇;徐慧;邹孝付;陶飞;吴振强 -专利权人：北自所（北京）科技发展股份有限公司;北京航空航天大学
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种数字孪生纺织车间仓储物流调度优化方法和系统，包括：包括如下步骤：步骤(1)、针对纺织车间中的执行设备按照工艺设计仓储物流调度策略；步骤(2)、构建纺织车间仓储物流数字孪生场景，输入数据进行仿真运行；步骤(3)、构建纺织车间仓储物流调度评价准则，对仿真结果进行评估；步骤(4)、基于评价准则迭代优化仿真结果。首先构建纺织车间仓储物流调度评价准则，并完成对仿真运行模块仿真结果的评价；设计迭代优化模块，当仿真运行模块仿真结果不满足评价准则时，设定迭代优化次数，当迭代优化次数小于设定值时，调整策略生成模块中的参数，并依次运行，当仿真结果满足评价准则时结束迭代，否则直接结束迭代。
一种数字孪生纺织车间仓储物流调度优化方法系统

[发明专利]一种基于消息矩阵网格化的交通信号优化迭代方法-CN201510161804.4有效
发明人：杜劲松;李东昇;葛丽;毕欣;赵越南 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所;沈阳市公安局交通警察支队
申请日： 2015-04-07 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： G08G1/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于消息矩阵网格化的交通信号优化迭代方法，包括以下步骤：初始化交通网络模型相关参数矩阵；根据微波车辆检测器获取到的道路车流信息初始化车流状态矩阵，建立网络节点消息函数基础矩阵；计算每个节点本次迭代的消息函数矩阵；获取下游节点的消息函数矩阵，计算此次迭代中的最优信号控制量；计算本次全局优化结果；判断系统是否稳定，若系统稳定则停止循环迭代，否则继续进行下一循环迭代。本发明提供一种在交通网络中实时获取车流信息，应用消息函数矩阵在信号优化迭代算法中实现稳定优化、快速收敛、高度实时的信号优化控制方法。
一种基于消息矩阵网格交通信号优化方法

[发明专利]一种图像重建系统和方法-CN202180035722.9在审
发明人：曹文静;孙昊桦;赵立毅 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：该方法和系统还可以通过对初始图像执行多个迭代步骤，以生成重建图像。多个迭代步骤中的至少一个步骤包括第一优化操作和第二优化操作。第一优化操作可以包括在迭代步骤中接收待处理图像，并通过初步优化待处理图像，以确定更新图像。第二优化操作可以包括使用优化模型，基于更新图像确定优化图像，并指定优化图像为下一个迭代步骤中的下一个待处理图像，或指定优化图像为重建图像。
一种图像重建系统方法

[发明专利]一种用于优化稀疏矩阵-向量乘的并行处理方法及装置-CN202110541392.2在审
发明人：刘伟峰;曲正语;高宇翔;杨德闯;金洲 -专利权人：中国石油大学（北京）
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明提供一种用于优化稀疏矩阵‑向量乘的并行处理方法及装置，涉及并行程序任务分配技术领域，该方法包括以下步骤：输入待处理的稀疏矩阵，根据迭代次数，确定当前的优化选项，并根据当前的所述优化选项并行进行对应次数的迭代；获取每次迭代后的稀疏矩阵‑向量乘的性能，取迭代后得到的性能的平均值作为待处理的稀疏矩阵对应的稀疏矩阵‑向量乘的性能并输出，本发明通过执行不同的优化选项，并行进行对应次数的迭代，这些优化选项可供用户自主选择，将现有的关于SpMV运算的优化方案与选择策略相结合，综合考虑性能提升上、总时间开销上以及实际应用上等因素，设计一个多级优化框架，给SpMV运算带来更高的实用性。
一种用于优化稀疏矩阵向量并行处理方法装置

[发明专利]一种基于分解协调策略的行星借力小推力轨道优化方法-CN201310240164.7有效
发明人：崔平远;尚海滨;乔栋;赵遵辉;王帅 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2013-06-18 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分解协调策略的行星借力小推力轨道优化方法，属于航空航天技术领域。首先以行星借力处为节点，将行星借力小推力转移轨道优化问题分解为一个系统级优化问题和两个二级优化子问题；然后以系统级优化问题求解为主迭代，用于协调子优化问题的行星借力处状态匹配，以二级优化子问题求解为次迭代，用于确定各分段轨道的推力控制律，直至主迭代和次迭代都收敛。本方法降低了优化模型的复杂度和轨道约束对优化参数的敏感度，提高了转移轨道优化问题的收敛效率。
一种基于分解协调策略行星借力小推力轨道优化方法

[发明专利]一种水动力优化方案确定方法、装置及电子设备-CN202211464862.0在审
发明人：米博宇;赵汗青;张成潇;杨宇;任实;高宇;吕超楠 -专利权人：中国长江三峡集团有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本申请提供一种水动力优化方案确定方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标水域的水动力信息；按照水动力信息随机生成若干个水动力优化备选方案；基于预设的水动力模型，得到各水动力优化备选方案对应的评价结果；根据各水动力优化备选方案对应的评价结果，对若干个水动力优化备选方案进行迭代优化；当若干个水动力优化备选方案的迭代优化结果满足预设收敛条件时，将经过迭代优化的全局最优水动力优化备选方案，确定为目标水域的目标水动力优化方案通过按照水动力模型给出的评价结果，自动对水动力优化备选方案进行迭代优化，并筛选目标水动力优化方案，整个过程不需要人工干预，提高了方案优化效率，能够快速确定最优的水动力优化方案。
一种动力优化方案确定方法装置电子设备

[发明专利]优化用于操作车辆的控制信号的方法-CN201980093844.6在审
发明人：布赖恩·E·布鲁克斯;吉勒斯·J·伯努瓦;彼得·O·奥尔森;泰勒·W·奥尔森;希曼舒·纳亚尔;弗雷德里克·J·阿瑟诺;尼古拉斯·A·约翰逊;约翰·A·惠特利 -专利权人： 3M创新有限公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明描述了一种优化用于操作车辆的多个控制信号的方法。该操作具有多个相关联的可测量参数。该方法包括：对于每个控制信号，从预先确定的集合中选择多个可能的优化值；在至少第一操作迭代序列中操作该车辆，其中对于该第一操作迭代序列中的每一对连续的第一操作迭代和第二操作迭代，在该第二操作迭代中，该第一操作迭代中的一个控制信号的该可能的优化值被替换为该控制信号的下一个可能的优化值，同时保持其余控制信号的可能的优化值；对于每个操作迭代，测量多个可测量参数中的每个参数；以及生成所述控制信号的置信区间，以确定所述控制信号与所述可测量参数之间的因果关系。
优化用于操作车辆控制信号方法

[发明专利]网络模型的动态优化方法、图像处理方法及设备-CN202211255771.6在审
发明人：金炫 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种网络模型的动态优化方法、图像处理方法及设备。其中，网络模型的动态优化方法包括：获取与待优化的网络模型相对应的模型维度参数、用于对网络模型进行优化操作的迭代次数以及至少两个优化阶段，模型维度参数用于标识对网络模型进行优化的维度，网络模型为机器学习模型；基于迭代次数，确定至少两个优化阶段各自对应的阶段迭代次数；基于模型维度参数，确定至少两个优化阶段各自对应的阶段优化参数，其中，至少两个优化阶段所对应的多个阶段优化参数呈增大趋势，且任意一个阶段优化参数小于或等于模型维度参数；利用至少两个优化阶段各自对应的阶段优化参数和阶段迭代次数对网络模型进行阶段优化操作，获得目标网络模型。
网络模型动态优化方法图像处理设备

[发明专利]一种基于数据驱动的AB测试方法-CN201610218926.7在审
发明人：王晔;钟书毅;王斌;高庆月;董源贵;刘飞;赵鑫;杨智博 -专利权人：北京吆喝科技有限公司
申请日： 2016-04-08 - 公布日： 2016-08-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的AB测试方法，首先设定与网络平台一致的优化指标，并根据优化指标设定对应的迭代方案，建立模块开关控制迭代方案中的测试变量，收集用户的交互数据，对交互数据进行统计分析，依据数据分析结果判断迭代方案优劣本发明的有益效果：通过基于数据驱动的AB测试产品优化方法，突破了对个人经验的依赖，并且通过数据挖掘实现了快速获取反馈，产品快速迭代优化，适用于互联网行业产品优化，广告行业产品优化，以及其他行业的可通过用户反馈数据收集分析进行的产品优化
一种基于数据驱动 ab 测试方法

[发明专利]LDPC调制系统的联合迭代接收机线性优化方法-CN201410834234.6在审
发明人：黄平;谭国平;李岳衡;居美艳 -专利权人：河海大学
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2015-04-08 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种LDPC调制系统的联合迭代接收机线性优化方法，属于编码调制技术领域。本发明提出了一种基于UMP-BP算法的简化迭代解调/解码方案并对其进行了优化。发明首先根据推广互信息最大化原则对解调器输出的初始信道LLR进行优化；并且在迭代过程中，根据匹配LLR信息应满足的连续性条件，对LDPC码的校验节点按照UMP-BP算法输出的LLR值进行优化。该优化方案使得对初始信道信息非常敏感的接收机可获取更可靠的初始迭代信息，并且可提高校验节点输出LLR信息的准确性，从而提高LDPC编码调制系统迭代接收机的性能。该发明为LDPC编码调制系统提供了一种运算复杂度较低且性能较优的迭代接收优化方案。
ldpc 调制系统联合接收机线性优化方法

[发明专利]一种基于Memetic算法的网络表示学习方法-CN201811598872.7在审
发明人：公茂果;陈程;王善峰;解宇;武越;张明阳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：sub>0；评价初始种群P₀实数编码个体的适应度函数值；采用Memetic算法、以实数编码个体的适应度函数值为依据对初始种群P₀每个实数编码个体进行迭代优化；将迭代优化后种群中适应度函数值最高的实数编码个体输出作为网络节点的表示向量集合；所述的迭代优化包括依次对初始种群P₀中的实数编码个体进行交叉概率迭代优化、种群随机数的变异概率迭代优化和局部搜索迭代优化
迭代优化实数编码初始种群适应度函数算法网络表示网络节点种群网络结构信息变异概率交叉概率节点分类局部搜索社区结构随机产生向量集合信息编码和向量可视化随机数可用维度向量输出学习检测社区