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[发明专利]一种端元提取数据预处理方法-CN201310466843.6有效
发明人：赵春晖;田明华;赵艮平;王立国;崔颖 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2013-10-09 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种端元提取数据预处理方法，该方法通过建立基于模糊特征空间核空间引力模型，为高光谱数据像素点定义像元变异指数，实现了高光谱图像变异像素点的检测和移除。利用像素的模糊特征，运用高斯径向基核函数优化的空间引力模型，计算3×3的空间邻域窗口内，邻域像素对中心像素的累加引力值，该引力值与像素变异指数成反比，对高变异指数像素进行移除。
一种提取数据预处理方法

[发明专利]多入多出检测方法-CN200510004366.7无效
发明人：吴强;李继峰 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2005-01-13 - 公布日： 2006-07-19 - 主分类号： H04L1/06 文献下载
摘要：该方法包括以下几个步骤：a)输入信道矩阵、接收信号r、种群数n和k、最大迭代次数M以及预定检测器的一个解S₁，并设置欧氏距离变异门限；b)计算解S₁的代价函数值a₁；c)根据解S₁计算解调之前和之后的欧氏距离，然后计算k－1个变异解S₂...S_k；d)生成n－k个初始化点S_k+1，...S_n；e)执行局部搜索，以获得n个局部极小值，并计算代价函数值取最小值的解；f)选择m个最小值，执行变异过程，以获得变异后的m个点；g)用m个点进行随机交叉，得到交叉后的m个点，并且随机生成n－m个点，得到新的点S₁，...S_n；h)如果达到最大迭代次数M，则输出所述使代价函数取最小值的解。
多入多出检测方法

[发明专利]一种谷氨酰胺的太赫兹吸收谱波长选择方法及装置-CN201610858731.9在审
发明人：李智;王珂;葛宏义;廉飞宇;杨静 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G01N21/3586 文献下载
摘要：本发明采用遗传算法进行波长选择，通过随机生成一个大小为S的初始种群，根据谷氨酰胺样品定量分析的误差构造适应度函数，利用该适应度函数从上述种群中挑选出适应度较高的个体遗传到下一代，组成新一代种群，以能够根据适应度自适应调节的交叉和变异概率分别对新一代种群进行交叉和变异操作本发明在进行交叉和变异的遗传操作时，叉概率与变异概率的值根据算法的收敛和发散情况进行自适应调整，避免算法过早收敛，从中挑选出的波长信息为具有较高信噪比的样品有用信息，提高了谷氨酰胺定量分析的准确度。
一种谷氨酰胺赫兹吸收波长选择方法装置

[发明专利]一种用于谷氨酰胺定量分析的波长选择方法及装置-CN201610858733.8在审
发明人：李智;王孝成;陈卫东;葛宏义;管爱红;廉飞宇 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G01N21/3586 文献下载
摘要：本发明采用遗传算法进行波长选择，通过随机生成一个大小为S的初始种群，根据谷氨酰胺样品定量分析的误差构造适应度函数，利用该适应度函数从上述种群中挑选出适应度较高的个体遗传到下一代，组成新一代种群，以能够根据适应度自适应调节的交叉和变异概率分别对新一代种群进行交叉和变异操作本发明在进行交叉和变异的遗传操作时，叉概率与变异概率的值根据算法的收敛和发散情况进行自适应调整，避免算法过早收敛，从中挑选出的波长信息为具有较高信噪比的样品有用信息，提高了谷氨酰胺定量分析的准确度。
一种用于谷氨酰胺定量分析波长选择方法装置

[发明专利]一种用于组氨酸定量分析的波长选择方法及装置-CN201610859382.2在审
发明人：李智;管爱红;杨静;王珂;廉飞宇 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明采用遗传算法进行波长选择，通过随机生成一个大小为S的初始种群，根据组氨酸样品定量分析的误差构造适应度函数，利用该适应度函数从上述种群中挑选出适应度较高的个体遗传到下一代，组成新一代种群，以能够根据适应度自适应调节的交叉和变异概率分别对新一代种群进行交叉和变异操作本发明在进行交叉和变异的遗传操作时，叉概率与变异概率的值根据算法的收敛和发散情况进行自适应调整，避免算法过早收敛，从中挑选出的波长信息为具有较高信噪比的样品有用信息，提高了组氨酸定量分析的准确度。
一种用于组氨酸定量分析波长选择方法装置

[发明专利]一种组氨酸太赫兹吸收谱波长选择方法及装置-CN201610859400.7在审
发明人：李智;廉飞宇;陈卫东;葛宏义;管爱红 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明采用遗传算法进行波长选择，通过随机生成一个大小为S的初始种群，根据组氨酸样品定量分析的误差构造适应度函数，利用该适应度函数从上述种群中挑选出适应度较高的个体遗传到下一代，组成新一代种群，以能够根据适应度自适应调节的交叉和变异概率分别对新一代种群进行交叉和变异操作本发明在进行交叉和变异的遗传操作时，叉概率与变异概率的值根据算法的收敛和发散情况进行自适应调整，避免算法过早收敛，从中挑选出的波长信息为具有较高信噪比的样品有用信息，提高了组氨酸定量分析的准确度。
一种组氨酸赫兹吸收波长选择方法装置

[发明专利]一种易感基因罕见变异位点纵向分析模型的建立方法-CN201911002493.1在审
发明人：李淼新;蒋琳;代晟 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明生物信息数据处理技术领域，提出一种易感基因罕见变异位点纵向分析模型的建立方法，包括以下步骤：获取待分析的病人样本的全基因组序列变异数据；观察统计病人样本中基因上的基因数量突变观察值，对基因进行截断负二项回归，并构建广义线性回归函数；采用最大似然估计函数计算截断负二项回归的系数以及基因罕见变异等位基因数估算值的期望；计算基因的突变观察值与回归估计基线突变数的标准化偏移残差；将所述标准化偏移残差转换为统计显著性程度；根据预设的阈值剔除基因中的显著基因，然后重复上述步骤对截断负二项回归系数进行重新拟合，至病人样本中的所有显著基因被剔除，得到易感基因罕见变异负荷的纵向分析模型。
一种基因罕见变异纵向分析模型建立方法

[发明专利]一种露天矿边坡位移量预测模型的建立方法-CN202110607212.6在审
发明人：钱建国;于斌;高晨;于诗深;赵玉国;董强 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明关于露天矿采挖工程技术领域，一种露天矿边坡位移量预测模型的建立方法，获取边坡变形监测样本数据，确定BP神经网络的拓扑结构，确定输入层、隐含层和输出层的神经元个数；根据BP神经网络的拓扑结构确定粒子群种群规模和维数确定适应度函数和系统误差；将样本数据带入到每个粒子中，进行网络的前向传播计算，逐个计算每个粒子的适应度值；比较适应度函数值，通过比较变异前后粒子对应的适应度值，如果变异后粒子的个体最优解的适应度值或粒子群全局最优解对应的适应度值小于变异前，则替换为变异后的个体最优解和全局最优解；将停止迭代后的全局最优解对应的向量元素初始化BP神经网络，该BP神经网络即为露天矿边坡位移量预测模型。
一种露天矿位移预测模型建立方法

[发明专利]一种基于差分进化机理的目标船舶方位估计方法-CN201410658603.0有效
发明人：王荣杰 -专利权人：集美大学
申请日： 2014-11-18 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开一种基于差分进化机理的目标船舶方位估计方法，其包括以下步骤：步骤1：将多变异策略融入差分进化优化算法形成改进后的差分进化机理，多变异策略包括变异、杂交和选优三个过程；步骤2：将步骤1的改进后的差分进化机理和似然函数相结合应用于估计目标船舶的本发明首先将多变异策略和“优胜劣汰”机制融入差分进化优化算法，然后将改进的差分进化机理和似然函数相结合应用于估计目标船舶的DOA方位。
一种基于进化机理目标船舶方位估计方法

[发明专利]一种基于遗传算法的变步长星座轨道优化方法及装置-CN201811326799.8有效
发明人：徐明;李庆龙;郭东辉;刘轶;和星吉;白雪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：包括：设定目标卫星星座的轨道面数量和各轨道面的卫星数量；依据轨道面数量和卫星数量，初始化得到遗传算法种群，并设定遗传算法预设参数；遗传算法预设参数包括种群规模、交叉率、变异率和最大遗传代数；采用变步长策略计算得到卫星星座的时间分辨率，并将时间分别率作为适应度函数；依据适应度函数、交叉率和变异率，对从遗传算法种群中随机选取的部分个体进行交叉和变异处理；在依据最大遗传代数确定选择、交叉和变异操作完成的情况下，获取新一代种群中适应度值最高的个体
一种基于遗传算法步长星座轨道优化方法装置

[发明专利]新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模方法-CN201510456578.2有效
发明人：郭业才;王惠;陆璐;吴华鹏;禹胜林 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2015-07-29 - 公布日： 2017-12-05 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模方法，针对多模盲均衡方法(MMA)均衡高阶多模QAM信号时误差函数与信号星座模型不匹配导致收敛速度慢、剩余均方误差大的缺陷，发明一种新变异该方法利用新型变异DNA遗传人工鱼群优化方法收敛速度快和全局搜索能力强的优点，通过DNA约束模型和代价函数来寻找DNA最优序列，将该序列解码后作为频域加权多模方法(FWMMA)初始最优权向量，以提高收敛速度并减小剩余均方误差
变异 dna 遗传人工鱼群优化序列加权方法

[发明专利]一种基于变异系数的雪花噪声检测方法-CN201610871496.9有效
发明人：徐向华;金建成;程宗毛;张善卿 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于变异系数的雪花噪声检测方法。本发明中变异系数的数值能够用来衡量前后帧图像的差异变化大小，根据正常视频相邻帧的图像信息量变化会在一定范围内，而出现雪花噪声之后变化程度明显偏大导致该数值有显著偏差的思想来对噪声帧进行区分；同时采用效用函数对变异系数进行放大处理，并采用小概率原理和假设检验的数学统计思想对相邻n个效用函数值进行数学统计，并最终根据数学统计值的变化幅度来区分出噪声帧。
一种基于变异系数雪花噪声检测方法

[发明专利]一种实验数据辅助的自适应策略蛋白质结构预测方法-CN201911187368.2有效
发明人：张贵军;彭春祥;刘俊;周晓根 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：一种实验数据辅助的自适应策略蛋白质结构预测方法，在进化算法框架下，首先，种群初始化，根据轮盘赌的方法选择不同的变异策略对构象进行变异，交叉；其次利用SAXS实验数据计算模型相似性差用以辅助Rosetta能量函数score3对构象进行选择，同时通过蒙特卡洛概率接收准则保持选择过程中构象的多样性，根据构象更新的历史信息动态更新变异策略的选择概率；实验数据辅助的自适应策略蛋白质结构预测方法利用了现有的SAXS实验数据辅助结构预测，不仅能够缓解能量函数不精确的问题，而且可以根据历史信息引导算法采样提高算法适应性以及采样效率。
一种实验数据辅助自适应策略蛋白质结构预测方法

[发明专利]一种基于改进海鸥算法的机器人路径规划方法-CN202111460730.6有效
发明人：陈克伟;唐伟;胡雪松;谭玉彬;姜北樵;杨坤;金东阳;范旭;廖自力;尚颖辉 -专利权人：中国人民解放军陆军装甲兵学院
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进海鸥算法的机器人路径规划方法，包括：建立环境模型，获取移动区域地图，并进行格栅化处理；建立路径规划的目标函数；通过高斯映射初始化海鸥种群位置，并根据目标函数计算适应度值，记录最优海鸥位置jaya算法更新海鸥位置，参考最差位置，以远离最差位置进行位置更新，确定当次迭代后的最优适应度值和最优海鸥位置；对最优海鸥位置进行逐维度双向sine变异，获取变异后的最优适应度值和最优海鸥位置；确定当次迭代中变异前后适应度值较优的海鸥位置，作为更新后的最优海鸥位置；达到预设的最大迭代次数后，输出最优路径规划结果。
一种基于改进海鸥算法机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于交流学习的海鸥算法的机器人路径规划方法-CN202111461312.9有效
发明人：陈克伟;唐伟;胡雪松;廖自力;尚颖辉;金东阳;范旭;姜北樵;杨坤 -专利权人：中国人民解放军陆军装甲兵学院
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于交流学习的海鸥算法的机器人路径规划方法，包括以下步骤：获取机器人移动区域地图；根据移动区域地图，建立移动区域地图路径规划的目标函数；基于海鸥算法，通过Piecewise映射初始化海鸥种群位置，并根据目标函数，计算最优适应度值和最优海鸥位置；引入交流学习，进行海鸥位置更新，并确定更新后的最优适应度值和最优海鸥位置；对最优海鸥位置进行柯西变异，获取变异后的最优适应度值和最优海鸥位置；并将变异前后适应度值最优的海鸥位置，作为更新后的最优海鸥位置；根据预设的最大迭代次数依次更新的最优海鸥位置，确定最优路径规划结果。
一种基于交流学习海鸥算法机器人路径规划方法

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