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[发明专利]地图生成方法、计算机存储介质及电子设备-CN202011264528.1有效
发明人：杨再甫;李正宁;林宝尉;鲁荣荣;傅文标;王彦哲 -专利权人：湖北亿咖通科技有限公司
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G01C21/30 文献下载
摘要：该方法通过计算相邻两帧的激光点云数据的激光残差和第一雅克比矩阵，进而计算第一优化变量迭代的第一增量，并根据第一增量对第一待优化变量进行迭代更新得到第一优化变量；通过计算相邻两帧的惯性测量数据的惯性测量残差和第二雅克比矩阵，进而计算第二优化变量迭代的第二增量，并将第一优化变量作为初值，并根据第二增量对第二待优化变量进行迭代更新得到第二优化变量；通过第二优化变量可生成精度更高的地图。本发明的方案能够联合相邻两帧的激光点云数据和惯性测量数据对相邻两帧的状态量进行联合优化，并能够对下一帧的位姿进行预测，在满实时性要求的同时能够保证地图的精度。
地图生成方法计算机存储介质电子设备

[发明专利]一种基于智能反射面非正交太赫兹通信方法及系统-CN202210880144.5有效
发明人：梁微;罗薇;李立欣;王大伟;林文晟;曹龙;苏坚 -专利权人：西北工业大学深圳研究院
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04B10/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能反射面非正交太赫兹通信方法及系统，包含对基站功率分配和智能反射面无源波束赋形优化的方法，并以系统中能效最大为目标，构建优化问题和约束条件；针对非凸优化问题，采用包含连续凸逼近和半定松弛算法的交替迭代方法，在优化的过程中，根据约束条件确定相关初始值并固定上一次迭代优化的智能反射面无源波束赋形，利用连续凸逼近算法对基站的功率分配进行优化；固定优化后的基站功率分配系数，利用半定松弛算法对智能反射面无源波束赋形进行优化，利用基站功率分配和智能反射面无源波束赋形计算本次迭代的能效值，当能效值满足迭代终止条件即输出。本发明在保障用户通信质量和用户公平性的前提下对能效进行优化。
一种基于智能反射正交赫兹通信方法系统

[发明专利]负荷识别方法、装置和终端-CN202010385580.6在审
发明人：孙立明;余涛 -专利权人：广州水沐青华科技有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：其中负荷识别方法，包括建立初始神经网络模型，获取初始神经网络模型中的待优化参数；根据粒子群寻优算法，获取待优化参数的初始解以及初始解的适应度值；对初始解进行迭代更新处理，得到迭代解并获取迭代解的适应度值；若迭代解的适应度值小于初始解的适应度值，则将初始解替换为迭代解；若迭代解的适应度值大于初始解的适应度值，则根据接受概率将初始解替换为迭代解；进行下一次迭代直至迭代次数达到预设值，并将待优化参数的当前全局最优解确认为初始神经网络模型的初始化参数
负荷识别方法装置终端

[发明专利]一种网联无人机的计算、通信与控制方法及其系统-CN202210197541.2在审
发明人：张天魁;徐瑜;刘元玮;杨鼎成;肖霖 -专利权人：北京邮电大学;南昌大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04W4/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种网联无人机的计算、通信与控制方法及其系统，其中网联无人机的计算、通信与控制方法，具体包括以下步骤：初始化状态信息；进行队列处理；进行无人机‑基站配对；进行通信和计算资源分配；进行无人机轨迹优化；判断是否收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数；若收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数，输出当前时隙结果；判断是否优化完成所有时隙；若优化完成所有时隙，则流程结束。本申请突破了传统网联无人机移动边缘计算系统离线优化方法的弊端，提出了在线优化方法。提出了可用于网联无人机的计算、通信与控制方法，及其系统实现。
一种无人机计算通信控制方法及其系统

[发明专利]基于切换序贯采样模式的减速器优化设计实现方法-CN201910007018.7有效
发明人：刘钊;李钼石;许灿;朱平 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：一种基于切换序贯采样模式的减速器优化设计实现方法，采用拉丁超立方采样方法与高精度计算模型构建初始数据库，并依此构建初始代理模型；在迭代更新代理模型样本点的过程中，采用互相独立的面向全局最优搜索和/或面向局部最优搜索，并根据代理模型的迭代过程中获取的搜索参数进行序贯采样模式的切换，当满足终止条件后得到最终优化结果，本方法增强了迭代过程中样本点对整个设计空间的探索能力，同时有效避免了迭代过程中产生冗余样本点，从而改善序贯采样代理模型全局优化算法的优化精度并提高其优化效率
基于切换采样模式减速器优化设计实现方法

[发明专利]一种确定大地电磁时间域阻抗的方法和系统-CN202010620676.6在审
发明人：郭振宇;韩江涛;刘立家;孟凡文;袁天梦;辛中华;周瑞;慕倩;李卓阳;康建强 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G01V3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种确定大地电磁时间域阻抗的方法和系统，通过将优化问题进行等价，避免了对矩阵求逆的操作，同时也未对信号中的噪声类型及分布进行假设，因此无需通过贝叶斯估计压制尖峰脉冲噪声的影响，简化了阻抗估计流程、减小了计算量；且，本发明使用交错乘子迭代法能够加快迭代参数的更新并减少每次迭代的变量个数，比传统方法所用最速下降迭代收敛速度更快。此外，本发明采用改进算法将时间域阻抗估计转化为无约束的凸优化问题，解凸优化问题得到的是全局最优值，避免了传统方法中使用局部优化的最速下降迭代陷入局部极小值的问题，减小了拟合误差，收敛结果更可靠。
一种确定大地电磁时间阻抗方法系统

[发明专利]基于遗传优化算法的同步调相机容量配置方法-CN202211249849.3在审
发明人：张迪;李程昊;高泽;张宇博;姜业基;王建波;田春笋;王骅;郝治国;杨松浩 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;西安交通大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传优化算法的同步调相机容量配置方法，其步骤如下：分别在BPA和MatLab中建立电力系统暂态仿真模型和调相机容量优化配置模型，初始化个体数量n，交叉率c，变异率v，最大迭代次数N，收敛误差ε等参数，随机生成初始种群，开始迭代；BPA读取调相机容量进行暂态仿真，生成仿真数据，MatLab读取仿真数据，归一化处理数据，计算当前种群的适应度函数；保存适应度函数最小的个体记为SCo；基于遗传算法进行选择、交叉和变异，生产新一代种群，判断是否满足收敛条件，若是则跳出迭代，若否则继续进行迭代。本方法基于遗传优化算法实现了提升系统稳定性的同步调相机容量配置问题的自动迭代和优化求解。
基于遗传优化算法步调相机容量配置方法

[发明专利]PAPR和相似性约束下低截获频控阵MIMO雷达系统的设计方法-CN202010404534.6有效
发明人：巩朋成;谭海明;王兆彬;邓薇;朱鑫潮;周顺;李婕;张正文;丰励 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明公开了PAPR和相似性约束下低截获频控阵MIMO雷达系统的设计方法，包括：S0：构建优化问题，初始化外循环迭代次数、内循环迭代次数，随机初始化发射波形矩阵；S1：固定当前的发射波形矩阵，利用MVDR法求解优化问题，计算接收滤波器；S2：固定本次迭代下的接收滤波器，基于交替方向乘子法和有效集合法计算并更新发射波形向量；S3：重复步骤S1～S2，直至达到迭代结束条件。本发明考虑杂波、干扰和噪声环境以及发射波形满足PAPR和相似性下条件，将优化问题构造成多比例分式规划问题，利用循环迭代法、ADMM和ASM联合优化发射信号。
papr 相似性约束截获频控阵 mimo 雷达系统设计方法

[发明专利]一种基于鸽群启发式优化的连续优化问题求解方法-CN201410197227.X在审
发明人：乔沛鑫;段海滨 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-05-09 - 公布日： 2014-08-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于鸽群启发式优化的连续优化问题求解方法，它有七大步骤：一、按照给定的问题建立相应的评价函数，并设置相应的参数；二、初始化鸽群优化算法参数设置；三、随机初始化N只鸽子的初始位置和速度；四、执行地图罗盘算子；五、若迭代次数大于地图罗盘算子的最大迭代次数NC₁，则停止地图罗盘算子并执行地标算子，即执行步骤六，否则返回步骤四进行下一次迭代；六、执行地标算子；七、若迭代次数大于地标算子的最大迭代次数NC₂，则停止地标算子，否则返回步骤六进行下一次迭代；输出问题对应的数学模型结果。
一种基于鸽群启发式优化连续问题求解方法

[发明专利]基于边界先验和迭代优化的显著目标检测算法-CN201810008543.6在审
发明人：周圆;李绰;霍树伟;张业达;毛爱玲;杨晶 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边界先验和迭代优化的显著目标检测算法，步骤一、提取特征图像信息，并将图像信息表示为特征矩阵的形式；步骤二、建立一种基于边界先验的区域背景似然度估计模型，通过该模型可准确检测出显著目标的位置和轮廓；步骤三、生成基于迭代优化的显著图增强模型，即迭代地执行前景/背景种子选取和显著值全局优化两个处理。与现有技术相比，本发明的基于边界先验和迭代优化的显著目标检测算法融合了多种显著性特征和线索，可以大幅度提升任何准确度的显著图质量。
先验迭代优化目标检测算法显著图图像信息表示显著性特征准确度估计模型区域背景全局优化特征矩阵提取特征图像信息种子选取准确检测似然度迭代线索融合

[发明专利]机器人轨迹跟踪控制方法、磁性医疗机器人及存储介质-CN202111295113.5有效
发明人：刘佳;徐天添;吴新宇;黄哲俊;杨志恒;党少博;潘仲明 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：该方法包括：获取机器人基于实际运动参数的实际运动轨迹坐标以及参考轨迹坐标；计算实际轨迹坐标和参考轨迹坐标的坐标误差；以坐标误差的最小化作为迭代目标，对机器人的实际运动参数进行优化迭代得到优化运动参数；其中，每次迭代的初始值均采用上一次迭代的优化值；以优化运动参数控制机器人运动。
机器人轨迹跟踪控制方法磁性医疗存储介质

[发明专利]一种适用于高比例水电送出系统的AGC系统PI参数优化方法-CN202210856310.8在审
发明人：王雅军;聂强;程杨帆;丁仁山;王渝红;蹇德平;何国春;邹皓;朱颜 -专利权人：雅砻江流域水电开发有限公司;四川大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于高比例水电送出系统的AGC系统PI参数优化方法，包括如下步骤：建立高比例水电送出系统的负荷频率控制传递函数模型，并获取AGC闭环控制系统的特征方程；通过特征方程获取AGC闭环控制系统的特征值，通过特征值得到AGC调频环节的特征阻尼系数；以特征阻尼系数和时间绝对偏差乘积积分为基础建立综合优化目标函数；初始化综合优化目标函数参数与粒子群优化算法参数，使用粒子群优化算法对综合优化目标函数进行迭代求解，得到迭代结果；判断迭代结果是否满足粒子群优化算法终止条件，若满足，则粒子群优化算法终止，输出优化PI参数值。
一种适用于比例水电送出系统 agc pi 参数优化方法

[发明专利]OVS网络流量加速优化方法及OVS网络流量加速优化系统-CN201711320158.7有效
发明人：王智明;毋涛;贾智宇;卢莹;刘畅 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2017-12-12 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： H04L12/947 文献下载
摘要：本发明属于信息技术领域，涉及OVS网络流量加速优化方法及OVS网络流量加速优化系统。该OVS网络流量加速优化方法包括步骤：获取并汇总各OVS网络流量加速优化请求，建立加速优化模型；对OVS网络流量加速优化请求进行加速优化分析，获取并汇总各加速优化分析结果；以加速优化分析结果作为样本，进行加速优化自学习以获得寻优向量；判断加速优化函数的分析结果是否满足加速优化分析评价条件；以寻优向量交互加速优化模块中的相应向量，对上述步骤进行迭代循环，直到满足加速优化分析评价条件或达到最大迭代次数；根据满足加速优化分析评价条件或最大迭代次数的位置进行流量转发
ovs 网络流量加速优化方法系统

[发明专利]控制器参数优化方法、装置、车辆及可读存储介质-CN202310296555.4在审
发明人：谢佳男;李春林;张夏;冯强;夏贵林 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种控制器参数优化方法，属于车辆技术领域，所述方法包括：根据车辆的待优化控制器的控制器参数，确定预设的粒子群的待优化位置解；基于目标惯性权重，对所述粒子群的待优化位置解进行迭代；所述目标惯性权重是根据惯性调整参数确定的，所述惯性调整参数是根据所述粒子群的待优化位置解的当前已迭代次数确定的；在符合预设的迭代停止条件的情况下，将所述粒子群当前的待优化位置解确定为目标位置解；根据所述目标位置解确定优化后的控制器参数，并根据所述优化后的控制器参数对所述待优化控制器的控制器参数进行更新可以提高对控制器参数的优化效果。
控制器参数优化方法装置车辆可读存储介质

[发明专利]一种采用机器学习辅助优化的天线拓扑像素优化设计方法-CN202310044507.6在审
发明人：无奇;王海明;余晨;陈炜琦;洪伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用机器学习辅助优化的天线拓扑像素优化设计方法。该方法基于迭代式的机器学习辅助优化的算法架构，在算法的每次迭代中，引入卷积神经网络，建立像素化的天线拓扑和天线性能间的代理模型，并引入二进制的进化算法对代理模型进行优化，而后对优化结果进行验证并由此判断算法是否终止，若未终止，则将优化及验证结果加入数据集对神经网络进行重新训练，进行下一次算法迭代。相较于传统的仅基于进化类算法的天线拓扑像素优化方法，该方法大大提升了优化的收敛速度，并在同等时间内实现了优化结果的大幅度提升。该方法可用于不同种类天线的拓扑优化领域。
一种采用机器学习辅助优化天线拓扑像素设计方法