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- [发明专利]一种基于MCMC过程的无向图重排序算法-CN201710063821.3在审
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马璇;林小拉
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中山大学
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2017-01-18
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2017-06-13
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G06F17/30
- 本发明提供一种基于MCMC过程的无向图重排序算法，该算法充分利用马尔科夫链可以收敛到平稳分布的特性，经过一段时间的迭代过程，算法最终达到的分布与初始值无关，也就是算法最终的结果与图的初始社区{1,...,n}n无关；本发明在迭代过程中引入随机化因数，一定程度上可以避免了算法陷入局部最优解，从而达到全局最优解，算法具有较好的鲁棒性，迭代过程具有多样性；本发明每次迭代过程中概率数组P的计算与邻接矩阵A的计算和更新都只与当前节点i及其邻接节点有关，很大程度上减少了算法计算量，另外，随着迭代的进行，社区的数量是逐步减少的，迭代过程也会越来越快。
- 一种基于mcmc过程排序算法
- [发明专利]一种生物电阻抗成像方法-CN201310402070.5无效
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刘瑞兰;林明锋;戎舟;唐超
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南京邮电大学
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2013-09-06
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2013-12-25
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A61B5/053
- 本发明公开了一种基于粒子群和正则化高斯-牛顿迭代算法的生物电阻抗成像方法。在生物电阻抗成像问题求解中，采用粒子群算法产生一个接近真实值的初值作为正则化高斯-牛顿迭代算法的初始值，然后利用正则化高斯-牛顿迭代算法求解逆问题。2)采用标准的粒子群法为正则化高斯-牛顿迭代算法产生一个初始值，这样就很好的克服了牛顿类算法对初始值敏感的缺点。同时，由于只需要产生一个接近真实值的近似值，对精度要求不高，故可以使用较少的粒子数和较少的迭代次数，这大大减少了计算量。3)采用正则化高斯-牛顿迭代算法进行图像重建，获得图像精度较高，图像定位准确。
- 一种生物电阻抗成像方法
- [发明专利]基于改进卡尔曼滤波的变参数迭代估计方法-CN201310455455.8无效
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孙亚辉;耿云海;方向;盛靖;孙瑞
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哈尔滨工业大学
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2013-09-29
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2013-12-25
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G06F19/00
- 基于改进卡尔曼滤波的变参数迭代估计方法，涉及参数估计领域。本发明为解决现有迭代估计方法估计精度不足和估计速度过慢的问题。所述变参数迭代估计方法：首先使用基于改进卡尔曼滤波的现有迭代估计算法进行迭代估计，再判断估计的速度和精度，若需提高迭代估计的速度和精度则添加可以变化的小于1的迭代估计值的反馈参数重新进行迭代估计，通过比较迭代估计的速度和精度来确定最佳的反馈参数，最后得到具有较小计算量和较高精度的迭代估计算法。本发明通过在现有迭代估计算法的基础上加入可以变化小于1的迭代估计值的反馈参数来提高迭代估计精度和迭代估计速度的新迭代估计方法，该方法可以在保证较小的计算量的同时大幅提高迭代估计精度。
- 基于改进卡尔滤波参数估计方法
- [发明专利]一种无人车配送路径规划方法-CN202010667127.4有效
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张凯;周垚学;董宇涵
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清华大学深圳国际研究生院
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2020-07-13
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2022-07-08
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G06Q10/04
- 本发明公开了无人车配送路径规划方法，包括：构建时空网络图，包含网络节点与网络弧；根据时空网络图描述考虑快递柜存放时间与容量的无人车配送路径规划数学模型，其涉及订单任务分配变量、无人车行驶弧变量和中间变量；利用拉格朗日算法求解数学模型：对数学模型进行约束条件的松弛，利用松弛模型得到松弛解作为最优解下界；对松弛解进行可行化得到可行解，作为最优解上界；判断最优解上、下界是否满足预设精度要求和算法迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，若不满足且迭代次数少于最大迭代次数则更新拉格朗日算法参数继续迭代；若满足或算法迭代次数已达到最大迭代次数，则停止迭代并返回迭代过程中记录的取值最小的上界作为最终最优解输出。
- 一种无人配送路径规划方法
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