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[发明专利]一种面向大数据的划分组合聚类方法-CN202310958114.6在审
发明人： 甘建元;李明楚;张润发;田纪宇;王智华 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/232 文献下载
摘要：本发明的一种面向大数据的划分组合聚类方法属于人工智能、机器学习和数据挖掘领域。首先，在大数据集样本属性映射形成的n维空间中，将样本在每个维度上的划分视为随机变量，用互信息来度量n维划分组合的互相关性，然后目标是找到互信息最大的划分组合，即划分组合聚类；并对模型与真实分布之间的误差进行了估计。此外，提出了一种动态优化算法来解决聚类问题，并在2个场景中对所提方法的有效性与鲁棒性进行了评估：(1)自动确定带噪声数据集的聚类数目，以及(2)对带噪声的大型数据集进行聚类。本发明的方法具有对称性，尺度不变性，丰富性，一致性以及鲁棒性，可以作为组合其他聚类方法的通用框架。
一种面向数据划分组合方法

[发明专利]一种求解车辆动力学模型的神经网络半解析方法-CN202211198910.6在审
发明人：张润发;李明楚;甘建元;李庆;朱园园;章文腾;夏德鑫;许国瑞;齐婉莹;张济同;李声豪 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明属于智能交通技术领域，涉及一种求解车辆动力学模型的神经网络半解析方法，可以应用于车辆辅助驾驶领域、车辆自动驾驶规划领域和车辆轨迹优化领域等车辆动力学模型相关的各类智能交通领域。本发明可以利用车辆动力学方程组中的约束关系，随机地选取数据点，这样可以极大地减少计算量，提高计算速度，在避免维数灾难的同时保证了解的准确性，这得益于车辆动力学方程组中的约束关系在算法中被合理运用。除此之外，该方法甚至还可以给出车辆动力学方程组的精确符号解析解，这在经典的数值算法中是难以想象的。
一种求解车辆动力学模型神经网络解析方法

[发明专利]多约束条件下智能无人飞行器航迹快速规划方法-CN201911070114.2有效
发明人： 甘建元;李明楚;郭成;李庆;曲坤 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明的多约束条件下智能无人飞行器航迹快速规划方法属于智能飞行器控制领域。首先根据地形，在航迹规划前找出飞行区域中的安全位置，确定可进行定位误差校正的校正点坐标及其类型；其次根据目标确定约束条件，即飞行误差增量约束、垂直误差校正约束、水平误差校正约束、按照规划航迹飞行约束以及最小转弯半径约束，并对这些约束的相互作用机理进行分析，然后以完成任务时间尽可能少、能量消耗尽可能低为目标，建立飞行器航迹规划模型；设计基于最速下降的改进Dijkstra算法进行求解，最终确定满足多约束条件的航迹规划路径；本发明能够快速规划出满足多约束条件的较优航迹，且具有较高的有效性和鲁棒性；且飞行时间少、能源消耗低。
约束条件下智能无人飞行器航迹快速规划方法