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[发明专利]试变异粒子群优化方法、系统、计算机设备、介质及应用-CN202011461027.2有效
发明人：郑波;马昕;高峰;张小强;高会英;卢俊文;蒋豪;陈九昊 -专利权人：中国民用航空飞行学院
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于可靠性优化技术领域，公开了一种试变异粒子群优化方法、系统、计算机设备、介质及应用，基于PSO算法，分别设计直接位置更新策略和试变异策略；通过复杂测试函数的验证和比较，证明DTSPO方法设计的合理性本发明通过设计直接位置更新策略和试变异策略，有效维持了种群的多样性、探索和开发的平衡，提升了获得全局最优解的概率；通过9种复杂测试函数的验证和比较，证明了DTSPO方法设计的合理性，以及算法拥有的优异的全局寻优能力
变异粒子优化方法系统计算机设备介质应用

[发明专利]一种锂电池等效电路模型的参数辨识方法-CN201410149588.7无效
发明人：曾伟;孙旻;范瑞祥;曹蓓 -专利权人：国家电网公司;国网江西省电力科学研究院
申请日： 2014-04-15 - 公布日： 2014-07-16 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种锂电池等效电路模型的参数辨识方法，包括遗传算法目标函数构造，初始化操作，交叉操作，局部搜索，变异操作。目标函数基于平均估计误差进行构造。初始化操作设置待辨识参数的取值范围。交叉操作和变异操作根据初始的概率值进行。局部搜索采用随机交换基因位值构造相邻个体的方法。本发明求解时间复杂度低，全局寻优能力强，并且算法收敛性能好，参数辨识的误差小。
一种锂电池等效电路模型参数辨识方法

[发明专利]基于深度学习模糊测试的循环代码测试数据生成方法-CN202310438066.8在审
发明人：陶传奇;李丽;郭虹静 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习模糊测试的循环代码测试数据生成方法，包括：利用循环代码在深度学习模型上的输出不确定性指导具备高不确定性的循环代码种子数据的选择；设计9种变异规则以实现对循环代码的不同类型的变异；分析各神经元与深度学习模型错误决策逻辑的相关程度；以最大化神经元覆盖率和错误行为数量作为联合优化目标，对优化目标建模，将目标函数的导数作为梯度，选择变异规则对种子进行变异，并利用梯度进行迭代变异；实现选择出的循环代码种子数据的变异本发明利用循环代码在深度学习模型上的分类输出概率以及相关神经元信息设计优化目标，以有效指导循环代码的变异。
基于深度学习模糊测试循环代码测试数据生成方法

[发明专利]操作系统内核定向模糊测试的种子变异方法及测试方法-CN202310288727.3有效
发明人：施荣华;彭瑞康;施鹤远;胡超;梁锴;陈世俊 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种操作系统内核定向模糊测试的种子变异方法，包括获取目标操作系统的数据信息；构建函数调用图和控制流图；得到过程间控制流图；得到内核代码相对目标位置的距离度量；评估现有种子并得到符合设定条件的种子；对得到的种子进行质量评分和能量分配，得到具有不同能量的测试例种子；对测试例种子进行自适应变异，完成对应的种子变异。本发明还公开了一种包括所述操作系统内核定向模糊测试的种子变异方法的测试方法。本发明方法不仅能够让优质种子优先变异执行，实现了种子变异的高可靠性高、高效率和优秀的变异效果，而且也能够使得后续的测试过程的资源花费较少，测试时间缩短，测试效率更高。
操作系统内核定向模糊测试种子变异方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法-CN202010466077.3在审
发明人：赵静;汤云峰;蒋国平;徐丰羽;丁洁;高志峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法，步骤包括：使用栅格地图对机器人移动空间进行环境建模；设置算法参数并初始化种群；利用路径长度函数和平滑度函数构造适应度函数；引入精英保留策略，即在进行轮盘赌选择时，将最优个体保留至下一代，继续进行交叉变异操作；采用自适应交叉率和变异率对种群进行动态调整；判断进化次数是否达到最大，若是，则输出最优解，若不是，则重复上述步骤。
一种基于改进遗传算法移动机器人路径规划方法

[发明专利]一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法及系统-CN201410101396.9在审
发明人：宋晓宇;赵春江;杨贵军;顾晓鹤;徐新刚;杨小冬;龙慧灵;冯海宽 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2014-03-18 - 公布日： 2014-07-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法及系统，方法包括：S1：获取包含待处理地块的遥感影像并进行预处理；S2：从遥感影像中获取植被参数；S3：根据植被参数分别从顺垄方向和垂直垄方向构建出待处理地块内固定步长的所有像元对的半方差变异函数；S4：计算出顺垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第一预设阈值时的顺垄方向的最小的固定步长，计算出垂直垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第二预设阈值时的垂直垄方向的最小的固定步长；S5：根据顺垄方向的最优步长和垂直垄方向的最优步长确定田间调查及田间管理的空间尺度
一种确定田间调查田间管理空间尺度方法系统

[发明专利]一种基于遗传算法的室内环境反向设计方法-CN201510918848.7在审
发明人：尤学一;张天虎 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-12-09 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的室内环境反向设计方法，根据设计对象确定设计变量与设计目标；对于单设计目标，确定反向设计的目标函数后，利用遗传算法的交叉变异过程对目标函数进行优化，使用计算流体力学方法计算新个体的适应度，然后进行选择，直至新种群的目标函数符合收敛标准；对于多设计目标，利用遗传算法的交叉变异过程搜索满足设计要求的个体，使用计算流体力学方法计算新个体的适应度，然后进行选择，直至新种群的目标函数符合收敛标准
一种基于遗传算法室内环境反向设计方法

[发明专利]一种分布式电源选址定容方法及相关产品-CN201811398627.1在审
发明人：李鹏;袁智勇;雷金勇;白浩;唐国亮;简淦杨;罗俊平;徐全;姜臻;史训涛;张斌 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种分布式电源选址定容方法及相关产品，该方法包括：A1：对分布式电源选址、容量情况进行编码，得到N个初代种群，并将N个所述初代种群作为当前父代种群；其中，N为大于1的自然数；A2：利用适应度函数，对当前父代种群进行选择、交叉、变异，形成当前子代种群；其中，所述适应度函数，包括：系统总网损项、总电压偏差项、总馈线负载率项；A3：将当前子代种群中适应度最高的子代个体存入待定解集中；A4：判断当前的交叉变异次数是否达到预设次数，如果是，则根据所述适应度函数，在所述待定解集中选择最优个体；如果否，则根据所述适应度函数，在当前子代种群中选择预设个数形成新的当前父代种群，并重新进入步骤A2。
适应度函数种群分布式电源子代种群父代选址定容预设子代个体最优个体负载率适应度总电压总网损馈线选址

[发明专利]一种建设项目多目标优化方法-CN201911170487.7在审
发明人：李政道;杨晨;李世钟;周美转 -专利权人：深圳大学;艾伯资讯（深圳）有限公司;深圳市鹏城建筑集团有限公司
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种建设项目多目标优化方法，包括如下步骤：确定多目标优化的数学模型与遗传算法参数；建立约束可行的种群和种群目标函数矩阵；根据目标函数矩阵，采用熵权法计算目标函数的客观权重，合成目标函数的混合动态权重；对种群采用基于动态权重的方法进行排序，得到Pareto临时解集；根据种群个体排序对个体附虚拟适应度值，采用比例选择算子与轮盘赌方法选择出子代种群；对子代种群进行交叉操作；对交叉操作后的子代种群进行变异操作；对Pareto临时解集和进行变异操作后的子代种群进行合并，产生新种群；若达到算法终止条件，则算法终止，否则返回。
一种建设项目多目标优化方法

[发明专利]一种智能优化的移动通信定位方法-CN202310873539.7在审
发明人：冯永新;刘芳;杜凯 -专利权人：沈阳理工大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：建立目标源坐标函数方程；设定最大迭代次数G；创建初始种群；建立适应度函数；利用适应度函数计算当前种群中个体的个体适应度；对当前种群的个体进行选择操作；对经选择操作后得到的个体进行交叉操作，得到子代个体；对经交叉操作后得到的子代个体进行变异操作；对经变异操作后得到的个体进行边界条件检查，将超出种群范围的个体重新赋值；当迭代次数小于最大迭代次数G时，继续迭代；当迭代次数达到最大迭代次数G时停止迭代，获得第G代种群个体，取出第G代种群个体中个体适应度最大的个体，该个体为目标源坐标函数方程的最优解，将该最优解视为待定位目标源的最终坐标。
一种智能优化移动通信定位方法

[发明专利]一种基站选址方法及系统、计算机设备及可读存储介质-CN201811139137.X有效
发明人：吴赞红;李伟坚;付佳佳;李星南;亢中苗;袁志坚 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基站选址方法及系统、计算机设备及可读存储介质，该方法，包括：A1：对基站选址情况进行编码，得到初代种群，并将所述初代种群作为当前父代种群；A2：利用第一适应度函数，对当前父代种群进行选择、交叉、变异，形成当前子代种群；其中，所述第一适应度函数包括：高优先级用户覆盖率项、低优先级用户覆盖率项、建设成本项；A3：将当前子代种群中满足所述高优先级用户覆盖率项的子代个体存入待定解集中；A4：判断当前的交叉变异次数是否达到预设次数，如果是，则根据第二适应度函数，在所述待定解集中选择最优个体；如果否，则根据所述第一适应度函数，在当前子代种群中选择预设个数形成新的当前父代种群，并重新进入步骤A2。
一种基站选址方法系统计算机设备可读存储介质

[发明专利]四频带威尔金森功率分配器参数配置方法及参数配置装置-CN201210199129.0有效
发明人：李文宬 -专利权人：华为终端有限公司
申请日： 2012-06-15 - 公布日： 2014-01-15 - 主分类号： H03H11/28 文献下载
摘要：该参数配置方法包括：根据四段传输线的特征阻抗，电长度，隔离电阻构造染色体，得到初始种群；计算特征阻抗，电长度对应的第一适应度函数；重复对个体进行选择、交叉和变异操作，直到第一适应度函数的值收敛，得到最优特征阻抗和最优电长度；根据初始种群计算隔离电阻对应的第二适应度函数；重复对个体进行选择、交叉和变异操作，直到第二适应度函数的值收敛，得到最优隔离电阻；将上述得到的最优值转化为四频带威尔金森功率分配器微带线的长度、宽度、电阻
频带威尔金森功率分配器参数配置方法装置

[发明专利]针对高可靠机械产品的主动可靠性分析评价方法-CN201210085314.7有效
发明人：宫綦;张建国;王丕东;王献超;刘瞻;王灿灿 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2012-03-28 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出一种针对高可靠机械产品的主动可靠性分析评价方法，首先建立机械产品的极限状态函数，利用蒙特卡洛仿真方法产生符合参数分布的样本点，利用Kriging元模型模拟极限状态函数，通过主动更新DOE，提高模拟精度并确定最优抽样半径，构造重要抽样密度函数，由重要抽样密度函数产生随机样本点，不断更新DOE，然后抽取服从卡方分布的半径随机样本点，确定机械产品的失效概率和失效变异系数，由失效变异系数来限定更新是否结束，最后得到机械产品的可靠度
针对可靠机械产品主动可靠性分析评价方法

[发明专利]一种深部岩矿高光谱信息三维建模方法-CN201910947100.8有效
发明人：张川;叶发旺;邱骏挺;王建刚 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明属于地球科学技术领域，具体涉及一种深部岩矿高光谱信息三维建模方法，该方法具体包括以下步骤：步骤一，钻孔岩心高光谱测量；步骤二，光谱数据标准化；步骤三，光谱测度函数参量计算；步骤五，导入三维地质建模环境；步骤六，建立三维地质网格模型；步骤七，构建三维变异函数模型；步骤八，克里金三维空间插值；步骤九，三维可视化。本发明利用钻孔岩心高光谱技术岩矿信息识别精细、可量化的优势，基于高光谱测量仪获取的钻孔岩心高光谱数据，通过光谱测度函数、三维变异函数、克里金三维空间插值半定量化模拟深部岩矿发育程度，具有建模效率高、模型刻画精细
一种深部岩矿高光谱信息三维建模方法

[发明专利]一种基于人工智能的焦炭质量预测方法-CN202210627038.6有效
发明人：陈宏广;张超辉;雷雨;赵凯歌;范凯强 -专利权人：黄河科技集团创新有限公司
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明基于数据处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的焦炭质量预测方法，根据原料煤的重量、原料煤的特性指标、炼焦的炉温、炼焦的时间构建质量预测函数模型，通过DNN网络和历史加工数据训练确定出预测函数模型的参数计算出现有库存和历史加工数据的相似性，聚类选出与现有条件相似性最大的历史数据，根据相似度最大的历史加工数据信息中两两之间的相似性计算出每个历史加工数据信息的离群性，根据离群性筛选出初始值数据，代入焦炭质量预测函数模型得到适应度，根据适应度和平均梯度计算出每个基因个体数据的变异率，根据变异率不断迭代得到预测函数模型的最优解，根据最优解控制煤炭加工过程，方法智能而精准。
一种基于人工智能焦炭质量预测方法

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