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[发明专利]基于LeaderRank算法的新能源发电数据关键算子挖掘方法及系统-CN202211191538.6在审
发明人：代宁;吴菲;程睿君;张宏尉;吉云 -专利权人：国能信控互联技术有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：基于LeaderRank算法的新能源发电数据关键算子挖掘方法及系统，方法包括以下步骤：获取算法算子库；对算法算子库中的算子及其算子间的交互抽象为算子网络，计算节点间的边权值；利用LeaderRank算法对算子网络进行初始化、迭代操作；当迭代稳定时，利用算子网络中节点迭代的最终值对算子进行排序；据排序结果，选择top‑k的节点作为关键算子节点候选集。本发明帮助算子库运维人员快速的识别算子算法库中的关键算子，提高算子算法库的维护效率，进而提升新能源场站的计算平台的计算效率。
基于 leaderrank 算法新能源发电数据关键算子挖掘方法系统

[发明专利]基于适应度函数的相机编码曝光最优码字序列搜索方法-CN201810675614.8有效
发明人：崔光茫;叶晓杰;于快快;赵巨峰;朱礼尧 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-06-26 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： H04N5/235 文献下载
摘要：基于适应度函数的相机编码曝光最优码字序列搜索方法，利用遗传算法进行全局搜索，同时引入模拟退火算法进行局部最优解搜索；构建适应度函数H；设定算法的初始化参数，包括初始种群大小、个体数量、交叉概率、变异概率、迭代次数阈值、模拟退火算法初始温度、稳定温度、退火比率Ratio以及适应度函数阈值；当适应度函数H满足阈值条件或迭代次数i达到设定的迭代次数阈值时，则全局搜索结束，最终得到的解作为编码曝光最优码字序列
基于适应函数相机编码曝光最优码字序列搜索方法

[发明专利]一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法-CN202211008100.X在审
发明人：莫凌飞;何旭;王庆;蒋成超;吴义峰 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法，该算法包括差分进化算法、坐标变换和多元牛顿迭代算法，该算法采用无线测距技术和基站定位技术获取算法所需的待定位目标与基站的距离数据和基站的定位数据其次，利用差分进化算法初步估计待定位目标的位置初值。再者，利用坐标变换原点构建相对定位坐标系并进行坐标变换。最后，使用多元牛顿迭代算法配合坐标变换结果对待定位目标的位置进行精确估计。本发明所提出的最优位置估计算法可配合各种无线测距技术使用，能明显抑制待定位目标的位置估计误差，大幅度提高基于测距的相对定位精度。
一种基于进化多元牛顿最优位置估计算法

[发明专利]基于递阶牛顿辨识算法的光伏太阳能模型参数估计方法-CN202111212485.7在审
发明人：籍艳;李淑彤 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F30/39 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单二极管光伏电池模型的两阶段迭代参数估计方法，包括构建出两阶段牛顿迭代参数辨识算法流程、构建出两阶段牛顿迭代算法等步骤。本发明方法简便、高效，可以应用于光伏电池系统的参数辨识。
基于牛顿辨识算法太阳能模型参数估计方法

[发明专利]一种结合方差与距离改进的K-means算法-CN202110934672.X在审
发明人：张宇;梁超 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合方差与距离改进的K‑means算法。本发明首先针对K‑means算法对初始聚类中心敏感以及聚类结果不稳定的问题，提出一种结合方差和最大最小距离改进的聚类算法，算法将方差与最大最小距离算法相结合，避免初始聚类中心的选取存在随机性，并在下一次迭代时，选取中位数代替均值作为新的聚类中心，消除离群点对聚类结果的影响，通过只计算每次迭代中所有样本数据到最近聚类中心的距离和聚类中心间的距离，实现聚类迭代过程的优化。本发明方法不仅可以获得更优质的初始聚类中心和更稳定的聚类结果，还可以有效减少聚类的迭代次数。
一种结合方差距离改进 means 算法

[发明专利]针对主动学习算法的评估方法及相关装置-CN202210832947.3在审
发明人：冯展鹏;胡文泽;王孝宇 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种针对主动学习算法的评估方法及相关装置，所述方法包括：通过预设接口获取待评估的主动学习算法；根据所述主动学习算法和第一检测器在预设数据集中进行迭代选择，得到多个目标训练数据集，每次迭代选择对应一个目标训练数据集，每个目标训练数据集中包括前一次迭代选择对应的目标数据集中的数据；分别根据所述多个目标训练数据集对第二检测器进行迭代训练，得到多个训练好的第二检测器；分别确定每个训练好的第二检测器的检测精度；根据所述检测精度对所述主动学习算法进行评估这样可以实现对不同的主动学习算法进行公平的比较评估。
针对主动学习算法评估方法相关装置

[发明专利]一种单次测量天牛须控制方法、装置及可读存储介质-CN202110120520.6在审
发明人：陈祖炎;姜向远;李帅;梁龙飞 -专利权人：上海新氦类脑智能科技有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种单次测量天牛须控制方法、装置及可读存储介质，其中方法包括：启动步骤：接收时序测量数据，并在接收到至少两个测量数据后，启动迭代搜索步骤；迭代搜索步骤：将最近一个测量数据代入天牛须算法的左须函数得到第一误差，并将前一个测量数据代入天牛须算法的右须函数得到第二误差；根据第一误差和第二误差基于天牛须算法得到控制参数，直至满足迭代推出条件时退出迭代搜索步骤。与现有技术相比，本发明只需要一个传感器提供时序测量数据就可以利用天牛须算法进行搜索得到控制参数，这样能够减少传感器的测量次数，进一步提高数据利用率及算法效率。
一种测量天牛控制方法装置可读存储介质

[发明专利]一种自适应调整子码不可靠位数的TPC迭代译码算法-CN201310167945.8有效
发明人：党小宇;陶静;虞湘宾;黎宁;王旭东;杨鹏程 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2013-05-09 - 公布日： 2013-07-24 - 主分类号： H03M13/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种全新的自适应调整子码不可靠位数的TPC迭代译码算法。该算法主要包括将传统的Chase II迭代译码方案每次译码为固定值的不可靠位数P进行改进，采用一种新的算法，进行块统计具有相同最小欧氏距离的行(列)数，根据设定的门限值A自适应调整P值，然后迭代译码。通过Matlab仿真平台，在SISO系统中实现了本算法，并且与R.Pyndiah的Chase II四次迭代均采用p＝4译码方案对比，本发明的算法可以在误码率性能损失很小、较大信噪比情况下，大幅度提高译码速率
一种自适应调整不可靠位数 tpc 译码算法

[发明专利]一种面向泊松噪声图像的自适应复原方法-CN202211190043.1在审
发明人：何涛;江涛;孙伟;吕江涛;黄威龙 -专利权人：中国电子科技集团公司第十四研究所
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向泊松噪声图像的自适应复原方法，基于前向后向算法，引入中间变量，将泊松噪声图像复原优化问题分解为两个交替迭代的子问题，通过交替迭代获得清晰的复原图像。本发明依托前向后向算法构建一种即插即用的数值求解框架，并在交替迭代过程中嵌入遗传算法，解决了每次迭代参数自适应选取的问题，提供了一种框架简洁、适用性强、效果良好、易于工程实现、且自适应高的红外图像自适应复原框架
一种面向噪声图像自适应复原方法

[发明专利]一种SM4分组密码算法的加速方法及指令集处理器-CN202211280193.1在审
发明人：何军;陈子钰;姜军;尹飞;蒋生健;李媛;范好好 -专利权人：上海高性能集成电路设计中心
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种SM4分组密码算法的加速方法及指令集处理器，其中，加速方法基于SM4扩展指令集，采用并行流水线和指令级并行技术加速实现SM4分组密码算法，包括SM4密钥扩展算法和SM4加解密算法；所述SM4扩展指令集采用RISC架构，包括SM4轮密钥生成指令和SM4轮函数迭代指令；所述SM4轮密钥生成指令采用多个SM4轮密钥并行生成算法以加速所述SM4密钥扩展算法，所述SM4轮函数迭代指令采用多轮SM4迭代并行执行算法以加速所述SM4加解密算法。所述指令集处理器支持SM4轮密钥生成指令和SM4轮函数迭代指令的并行流水执行，延迟均为9拍。本发明可以极大地提高执行SM4分组密码算法的速度且简化软件程序。
一种 sm4 分组密码算法加速方法指令处理器

[发明专利]一种基于LOS可信度识别的UWB室内定位方法-CN202110965796.4在审
发明人：左韬;鲁子玉;闵华松;林云汉;王少威 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LOS可信度识别的UWB室内定位方法，步骤包括：分别使用ToA和AoA算法得出UWB标签到定位基站的初始距离信息，再进行基于Wylie识别算法的LOS可信度排序，筛选基站后进行距离重构，进而构造出合适的目标方程组，而重新选取的基站运用ToA算法解算出的初始位置作为Talor‑BFGS联合算法的迭代初值，进行多次迭代逐步逼近UWB标签的真实坐标信息，直至满足预先设定好的误差阈值，输出最终结果本发明定位方法可以有效减弱在室内定位中NLOS误差对定位精度的影响，在进行Talor‑BFGS联合算法迭代过程中可以为其提供更加可靠的目标方程组和定位初始值，因此，本发明中迭代算法可以输出更高精度的位置信息
一种基于 los 可信度识别 uwb 室内定位方法

[发明专利]一种深度学习算法模型自动迭代方法-CN202111388669.9在审
发明人：赵常威;钱宇骋;李坚林;温招扬;朱太云;杨为;吴海峰;甄超;潘超;黄文礼;李森林 -专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司;安徽南瑞继远电网技术有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度学习算法模型自动迭代方法，属于电力技术领域，包括：步骤一：采集输变电现场设备的巡检影像，对采集的巡检影像进行审核和标注；步骤二：根据处理后的巡检影像构建算法模型；步骤三：实时获取输变电现场每天会上传的巡检影像获得有效新样本，并将有效新样本根据设备类型进行分类和处理，形成不同类型的有效新样本集；步骤四：定时监控有效新样本集内有效新样本数量，当监控到有效新样本集内有效新样本数量大于阈值X3时，将有效新样本集作为训练集对算法模型进行迭代；通过深度学习算法模型的自动迭代，降低建立深度学习算法模型的人工参与量，建立完算法模型后，能够进行自动迭代。
一种深度学习算法模型自动方法

[发明专利]数字孪生模型中使用改进灰狼算法的柴油发动机智能参数标定方法及装置-CN202310696429.8在审
发明人：刘岱;邵伟洋;刘龙;刘俊杰;唐元亨;谭富升;向庭婷 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：数字孪生模型中使用改进灰狼算法的柴油发动机智能参数标定方法及装置，涉及柴油机燃烧性能分析领域。为解决现有技术中存在的，传统的灰狼算法在初始化过程中，只是随机选取，虽调用的计算资源少，更容易收敛，但容易陷入局部最优的技术问题，本发明提供的技术方案为：数字孪生模型中使用改进灰狼算法的柴油发动机智能参数标定方法，方法包括：采集柴油机气缸参数并预处理，得到至少三个点，作为灰狼算法的输入量；采集预标定模型的预设输入量、目标函数和停止迭代条件；求解灰狼算法的初始迭代点，并开始迭代以淘汰羸弱灰狼至达到预设停止迭代条件；根据当前灰狼算法得到灰狼位置，作为标定结果。
数字孪生模型使用改进灰狼算法柴油发动机智能参数标定方法装置

[发明专利]安卓系统的交互式图像分割方法-CN201410606709.6有效
发明人：杨敏;史朦朦 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2014-10-31 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种安卓系统的交互式图像分割方法，为提取图像前景物体的新方法，首先，对传统图割算法的能量函数定义进行改进，取消了区域项，增强了边界项，从而消除了边界项参数对分割结果的影响，并将改进的方法在安卓平台加以实现；然后，在安卓平台上，针对迭代交互式图割算法的迭代次数对分割精度的影响，得出迭代次数性价比最高的设定；最后，利用迭代交互式图割算法，针对某些分割不准确的情况，加入交互式修正环节，来确保图像分割的精度，并将所提取景物体融入到其它背景图像中；交互式图割算法上的改进，消除了原能量函数中区域项，从而提高算法计算效率，将此改进算法应用于安卓平台，用户在安卓设备上就能轻松实现图像分割。
系统交互式图像分割方法

[发明专利]一种基于迭代学习控制的批次反应釜控制方法的生成方法-CN202110255704.3有效
发明人：洪文晶;徐星海;师佳 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于迭代学习控制的批次反应釜控制方法的生成方法，所述迭代学习控制包含迭代学习控制算法和强化学习算法，所述方法包含以下步骤：S1，调试批次反应釜；S2，通过迭代学习控制算法对所述批次反应釜进行多批次的轨迹跟踪；采集所述批次反应釜的多批次数据并存入经验回放池中；S3，通过强化学习控制算法提取所述多批次数据，生成初始控制策略；S4，通过强化学习控制算法对所述批次反应釜实时轨迹跟踪；采集所述批次反应釜的实时数据并存入经验回放池中；S5，通过强化学习控制算法利用所述多批次数据和所述实时数据对所述初始控制策略进行多次更新优化，直到得到稳定控制策略。
一种基于学习控制批次反应方法生成

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