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[发明专利]一种基于多智能体协同优化的无人机资源调度方法-CN202111525070.5有效
发明人：周毅;程翔;刘志祥;李思;石华光;宁念文;张西镚 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明的目的是提供一种基于多智能体协同优化的无人机资源调度方法，优化多无人机系统的协同调度能力，首先以任务环境中智能体状态st作为多智能体系统输入，然后通过策略网络输出动作at并由评价网络评估，最后输出由连续动作组成的调度策略π；针对连续覆盖和持续性服务两个目标，提出了特殊状态空间和动作空间，通过动作评估机制确定最优调度策略，构造了合理的动作奖励函数rt，使低能耗和连续覆盖的策略成为多智能体系统更好的选择，在算法中设置的经验回放单元随状态和动作空间的更新而改变，通过误差和损失函数L(θQ)来训练输出高评估值动作at，并以此方式共同更新其他智能体，对任务环境中其他智能体的策略进行联合评估，提高多无人机系统的协同调度能力。
一种基于智能体协优化无人机资源调度方法

[发明专利]一种基于硬参数共享多任务学习的交通事故预测方法-CN202310121835.1在审
发明人：周毅;侯宏鑫;王力;宁念文;石华光;张延宇 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于硬参数共享多任务学习的交通事故预测方法，其步骤如下：对交通事故原始数据进行预处理；对影响交通事故发生的外部因素的数据进行处理分别得到静态因素数据和动态因素数据；通过多通道卷积网络和压缩‑激发网络提取各种静态因素数据的特征；通过Transformer网络提取各种动态因素数据的特征；进行信息融合；根据不同的预测任务分别构建其特定的网络层，在特定的网络层得到不同预测任务的预测值；构建多个预测任务的联合损失函数，利用Adam优化器得到预测模型；利用预测模型得到多个交通事故预测任务的预测结果。本发明实现了对多个交通事故预测任务的共同学习，提供更加全面更加明确的交通事故预测结果，且提高了预测精度。
一种基于参数共享任务学习交通事故预测方法

[发明专利]基于智能反射面的空地移动网络携能公平通信方法-CN202211472603.2在审
发明人：周毅;晋占齐;石华光;吴金月;宁念文;张延宇 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： H04W4/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于智能反射面的空地移动网络携能公平通信方法，步骤如下：建立基于多无人机和智能反射面的空地移动网络架构；建立无线功率传输模型；根据无人机的动力学模型和通信模型建立无人机的能源消耗模型；利用智能反射面重构无人机和地面用户之间的信道状态，建立无线通信模型；建立公平通信模型；构建关于公平吞吐量和能源消耗的判断矩阵，确定公平加权吞吐量和能源消耗两个子目标的权重系数；建模为公平吞吐量和无人机剩余能量最大化的多目标整数非凸优化问题，通过多智能体深度强化学习求解复杂的多目标优化问题。本发明基于多智能体深度强化学习优化无人机位置和智能反射面的相位，为地面用户提供公平通信并对无人机无线充电。
基于智能反射空地移动网络公平通信方法

[发明专利]安全势场下基于informer神经网络的驾驶行为预测方法-CN202211137976.4在审
发明人：周毅;王章云;王虎肖;宁念文;石华光;张延宇 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提出了一种安全势场下基于informer神经网络的驾驶行为预测方法，包括对运动数据集中的数据进行预处理得到轨迹序列特征；将轨迹序列特征编码为潜在时空表示；将潜在时空表示输入到informer神经网络中，预测目标车辆未来的驾驶意图和驾驶轨迹；分别建立跟驰情况下和换道情况下的安全势场模型，计算安全势场范围；构建安全势场范围约束、预测的驾驶意图和驾驶轨迹的联合损失函数，利用Adam优化器优化得到预测模型；使用测试集对预测模型进行预测。本发明将安全势场模型和informer模型有机地结合在了一起，能够实现周围车辆的意图预测和多通道轨迹预测，在驾驶行为预测的实时性、准确性和安全性方面具有卓越的性能。
安全势场下基于 informer 神经网络驾驶行为预测方法

[发明专利]一种考虑公平性原则的多智能体协同资源分配方法-CN202210806132.8在审
发明人：周毅;刘志祥;石华光;宁念文;程翔;李思 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种考虑公平性原则的多智能体协同资源分配方法，涉及多智能体协同的技术领域，其步骤如下：每个智能体以无人机的观测值和公平性奖励作为Actor网络的输入；Actor网络将t时刻的状态和公平性奖励作为输入，输出当前时刻的动作，利用当前状态和动作用于估计Q值；根据估计Q值与实际Q值计算策略损失函数训练Critic网络，利用最大Q值作为Actor网络的反馈，输出智能体的公平动作集；利用基尼系数判断公平动作集中的动作是否满足公平性；利用训练的公平性策略，根据无人机的不同状态，进行有次序的充电。本发明保证智能体间的公平竞争，提高多智能体系统的协同能力；加强无人机的续航能力，提高工作效率。
一种考虑公平性原则智能体协资源分配方法

[发明专利]一种社交关系分类模型训练方法、装置、电子设备及介质-CN201711136951.1有效
发明人：吴斌;吕金娜;刘宇;贾丙静;周鹏鹏;张云雷;宁念文;卜尧 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2017-11-16 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种社交关系分类模型训练方法、装置、电子设备及介质，方法包括；根据训练集中的视频所包含人物的社交关系真实的分类结果，分别对空间卷积网络模型、时间卷积网络模型和音频分类网络模型进行训练；利用训练好的空间卷积网络模型、时间卷积网络模型和音频分类网络模型对训练集中的视频所包含人物的社交关系进行分类，得到第二预测的分类结果和与第二预测的分类结果对应的分类概率；根据分类概率和训练集中的视频所包含人物的社交关系真实的分类结果，训练逻辑回归模型。应用本发明实施例可以对视频中包含的待分类人物的进行社交关系分类。
一种社交关系分类模型训练方法装置电子设备介质

[发明专利]一种网络节点的相似度计算方法-CN201611151942.5有效
发明人：范海峰;刘本仓;王岩;智慧来;张佩瑶;宁念文 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明提供了网络节点的相似度计算方法，涉及网络技术领域。利用节点的拓扑势以及Adamic‑Adar Index相似性，首先计算出各点的与其二阶邻节点之间的拓扑势，然后将能够通过某一直接相连节点访问的所有二阶邻节点的拓扑势求和，通过该一阶邻节点和其二阶邻节点拓扑势之后的比值等价于一阶邻节点与其二阶邻节点相似度之后的比值，最终计算出节点与邻节点之间的相似性。本发明提供的方法不仅能够快速有效地衡量相邻节点之间的相似性，还能避免节点间相似性的过度相同引起的节点间相似度无法区分问题。
一种网络节点相似计算方法

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