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[发明专利]多约束下融合参与者意愿的群智感知任务分配方法及应用-CN202310765255.6在审
发明人：姚信威;陈慧珍;李强;齐楚锋;邢伟伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及一种多约束下融合参与者意愿的群智感知任务分配方法及其应用，基于参与者完成任务的历史数据量化参与者执行任务的意愿，作为参与者的意愿约束，融合任务的预算约束和时间约束，共同作为参与者效用的评估依据，选择参与者效用最大化方案；参与者利用移动设备执行任务并上传数据，网络平台分析并过滤感知数据后将感知数据返回给任务发布者。本发明将参与者执行任务的意愿作为前提约束条件之一，减少因参与者拒绝任务而导致任务分配失败的情况，利于群智感知的实际应用，综合考虑任务的预算约束、时间约束和参与者的意愿约束，评估参与者的效用值并将任务分配给效用最大化的参与者，达到最大化任务完成率、最小化成本消耗的目的。
约束融合参与者意愿感知任务分配方法应用

[发明专利]一种基于双重搜索优化算法的路径规划方法-CN202011630711.9有效
发明人：姚信威;王佐响;邢伟伟;齐楚锋;李强;姚远;黄伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双重搜索优化算法的路径规划方法，在确定路径规划的起点和终点后，通过数学分析将路径规划问题建模为相应的适应度函数，再使用改进的正余弦优化算法和改进的天牛须搜索优化算法进行寻优处理。在改进的正余弦优化算法中，增加了随迭代次数变化的惯性权重系数w，并且把线性递减函数变成指数型递减函数，从而提升整个算法的收敛速度和全局搜索能力。其次，在每次位置更新之后，再引入变步长天牛须搜索算法进行二次搜索更新，能够有效的使正余弦优化算法跳出局部最优的陷阱，最后将每次迭代的位置连接得到最终的最短路径，能够使其在最大限度上找到最优的路径，实现在全局环境下的路径规划。
一种基于双重搜索优化算法路径规划方法

[发明专利]一种单移动端与多蓝牙设备二次并发连接的方法-CN202110627765.8有效
发明人：姚信威;赵凯;齐楚锋;邢伟伟;李强;姚远 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-05 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： H04W4/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种单移动端与多蓝牙设备二次并发连接的方法，移动端发起多个蓝牙设备二次并发连接需求，自数据存储系统获取多个蓝牙设备的数据，开始遍历，基于预设顺序对蓝牙设备进行连接尝试，对连接失败的蓝牙设备通过差错跳跃等待机制进行跳过后，重复直至不存在未连接的蓝牙设备，设备连接结束，更新关联数据至数据存储系统。本发明解决了单移动端与多蓝牙设备二次并发连接的冲突问题与效率问题，以无扫描直连、遍历连接、差错跳跃等待和优先级设定的连接方法，根据每个设备连接的稳定性设置优先级，为下一次连接设置先后连接顺序，能够有效解决单移动端与多蓝牙设备二次并发连接的冲突问题并提高连接的稳定性与效率，缩短连接所用的时间。
一种移动蓝牙设备二次并发连接方法

[发明专利]一种基于工作流引擎的应用生成方法-CN202110027011.9有效
发明人：姚信威;叶超;齐楚锋;杨啸天;李强;姚远 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-01-09 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F9/448 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于工作流引擎的应用生成方法，配置基础服务并注册至服务注册中心，输入配置参数至配置参数解析机进行解析，基于解析后的配置参数对流程绘制工具进行构建，执行流程引擎，生成应用。本发明使得产品经理可以通过配置的模式完成应用后端的开发、整理接口文档，前端开发人员适配接口开发界面即可，在应用迭代与修改的阶段可以通过修改配置参数的方式来实现，修改完成后重新执行；降低应用开发沟通成本、提高开发效率，提升应用的后期维护能力。本发明可以进一步应用在智慧社区的应用开发、搭建过程中，使不同场景可以基于工作流引擎的应用生成快速搭建，快速整合社区现有的各类服务资源，为社区群众提供多种便捷服务的模式和产品。
一种基于工作流引擎应用生成方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的群智感知激励机制方法-CN202111107795.2在审
发明人：姚信威;杨啸天;王佐响;张馨戈;齐楚锋;邢伟伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度强化学习的群智感知激励机制方法，获取参与者位置和移动轨迹信息，将参与者移动过程建模为马尔可夫决策过程，采用深度强化学习预测其在下一个激励周期内的移动轨迹，预测参与者在下一个激励周期结束时的位置分布，通过计算参与者的预测位置分布与数据请求方提供的感知数据目标分布的相对熵，选择大于相对熵阈值区域内的参与者进行激励。本发明避免在同一时间段内对所有参与者进行激励、对同一个参与者在所有激励周期内都进行激励，合理的激励机制解决群智感知参与者收集到的感知数据分布情况与数据请求方提供的目标数据分布之间差异较大、覆盖质量较低的问题；可被广泛应用于移动群智感知领域，降低激励参与者的成本。
一种基于深度强化学习感知激励机制方法

[发明专利]一种文本生成图像方法-CN202111109265.1在审
发明人：姚信威;张馨戈;王佐响;杨啸天;齐楚锋;邢伟伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种文本生成图像方法，基于Transformer模块和AttnGAN网络，将文本经过文本编码器编码后得到句子特征和单词特征，句子特征通过条件增强模块得到特征向量，将其与随机噪声向量融合输入到Transformer模块学习，输出改进特征向量并输入到生成器中生成粗略64*64像素的初始图像，将初始合成图像和改进特征向量输入到判别器进行判别，并根据损失函数训练生成器；依次将上一步的改进特征向量与单词特征一起输入到神经网络进行上采样得到融合向量，再将其输入到生成器得到128*128像素的图像、256*256像素的图像。本发明生成的图像较于之前传统AttnGAN方法生成的图像细节轮廓更清晰。
一种文本生成图像方法

[发明专利]一种用于神经网络训练的多路径规划数据集生成方法-CN202110802240.3在审
发明人：姚信威;王佐响;张馨戈;杨啸天;邢伟伟;齐楚锋 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于神经网络训练的多路径规划数据集生成方法，运用随机矩阵生成算法生成01矩阵地图，通过二次循环遍历提高矩阵地图的准确性，再利用随机函数设置起点以及终点位置，引入时间维度在传统寻路A*算法生成的单路径基础上进行多路径生成，从而实现碰撞避免。考虑数据集的丰富性，针对不同起点和终点、相同终点、相同起点三种情况分别制作了对应的数据集，最终设定循环次数来完成数据集的制作。
一种用于神经网络训练路径规划数据生成方法

[发明专利]一种基于自动编码器和BP神经网络的织物缺陷检测方法-CN201910535049.X有效
发明人：姚信威;王诗毅;倪方舟;叶超;齐楚锋 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自动编码器和BP神经网络的织物缺陷检测方法，在正常图像样本中加入预设比例的经疵和纬疵图像样本，创建自动编码器训练集后输入自动编码器模型，得到重构图像后分别与正常、经疵和纬疵图像样本作差，预处理作差图；创建BP神经网络模型，以处理得到的数据集作为训练集，得到BP神经网络模型，输入待测样本图像，将待测样本图像与重构图像作差，预处理后得到待测作差图像，输入BP神经网络检测并输出织物缺陷种类。本发明可以高效、准确进行织物缺陷检测，识别率高，满足工厂生产车间织物的检测要求；将被广泛应用、发展非常成熟、对图像处理非常高效的深度神经网络模型应用于织物缺陷检测中，提高织物的生产效率。
一种基于自动编码器 bp 神经网络织物缺陷检测方法

[发明专利]一种基于群智感知的任务分配方法-CN202110627772.8在审
发明人：姚信威;虞紫倩;邢伟伟;齐楚锋;李强;姚远 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-05 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于群智感知的任务分配方法，通过生成任务相关的工单，基于群智感知得到的数据，对工单处理，筛选出符合条件的员工，对工单进行派发；若工单在预设时间内被响应，则结束当前工单对应的任务分配，否则判断是否需要二次派单并启动处理机制。本发明可以高效、精确进行任务分配，解决传统社区人工管理分配任务时间长、分配任务不精确的缺点，满足了智慧社区的任务分配需求，合理分配任务，大大降低了人工成本，提高了任务分配的效率和精确度。
一种基于感知任务分配方法

[发明专利]面向移动纳米网络的能量感知机会路由控制方法-CN201910741792.0有效
发明人：姚信威;陈卓雅;齐楚锋;王超超 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： H04W40/10 文献下载
摘要：本发明涉及面向移动纳米网络的能量感知机会路由控制方法，初始化后节点序号以汇聚节点为中心向周围递减，自任一纳米节点作为起点发送数据包到汇聚节点，进行候选节点选择后，当剩余能量足够发送数据包并接收确认信息时，感知并转发数据包，将成功返回ACK的候选节点作为新的纳米节点，继续往下一个纳米节点进行传输，直至数据包到达汇聚节点。本发明高效、可靠，以序号判断汇聚节点方向，以候选节点提高传输可靠性，使得随机移动的纳米节点准确可靠地转发数据包，减少数据包传输失败的问题，提高传输效率；纳米节点在能量充足的情况下进行数据包的转发，引入机会路由的概念，充分利用无线网络的广播特性，从而有效提高移动纳米网络的性能。
面向移动纳米网络能量感知机会路由控制方法

[发明专利]移动机器人的基于颜色属性和机器学习的指示灯识别方法-CN202010408073.X在审
发明人：姚信威;张航杰;齐楚锋;王诗毅 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及移动机器人的基于颜色属性和机器学习的指示灯识别方法，预处理待检测图像，获得所有待检测轮廓并进行预分割筛选，基于机器学习获得多维颜色空间，以多维颜色空间对预分割筛选后的待检测轮廓对应的指示灯进行识别，对识别到的指示灯进行亮度识别，输出待检测图像中所有指示灯的识别结果。本发明通过对轮廓初筛选后进行多维颜色空间映射，结合指示灯本身的形状和颜色特征提取到指示灯轮廓并识别其颜色，避免了反光和阴影的噪声干扰影响，同时由于只对轮廓内的区域进行颜色转换，缩短了处理时间；进一步地，通过HSV颜色属性空间判断出指示灯的亮灭状态。本发明由于只需要前期的颜色训练，因此可以有效节约机器人的现场实施调试时间。
移动机器人基于颜色属性机器学习指示灯识别方法

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