专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于粒子群优化的机器人标定方法-CN201310451916.4在审
  • 徐方;曲道奎;李邦宇;邹风山;冯亚磊;张涛 - 沈阳新松机器人自动化股份有限公司
  • 2013-09-28 - 2015-04-15 - G06T7/20
  • 一种基于粒子群优化的机器人标定方法,包括如下步骤:建立适应度函数;利用粒子群算法优化外参数;利用适应度函数和外参数对给定的粒子群进行优化,具体为:初始化给定的粒子群;确定每个粒子的初始最优适应值,初始个体最优位置以及初始群体最优位置迭代次数对每个粒子的位置速度进行更新,并根据更新的和重新计算每个粒子的适应值;将更新过的每个粒子的适应值与其初始最优适应值进行比较,若更优,则更新个体最优位置否则保留原值;将更新后的每个粒子的个体最优位置与初始群体最优位置进行比较,若更优,则更新否则保留原值;若达到最大迭代次数或群体最优位置变化小于设定值,则终止迭代,获得个体最优位置及群体最优位置
  • 一种基于粒子优化机器人标定方法
  • [发明专利]一种通信机制优化群体智能协同方法-CN202110866653.8在审
  • 王莉;臧嵘 - 太原理工大学
  • 2021-07-29 - 2021-11-12 - G06F30/27
  • 本发明一种通信机制优化群体智能协同方法,属于通信机制优化群体智能协同方法技术领域;所要解决的技术问题为:提供一种通信机制优化群体智能协同方法的改进;解决上述技术问题采用的技术方案为:采用集中训练、在策略网络部分引入了共享存储的通信机制,针对单个智能体的观测生成局部消息,通过注意力机制对每个智能体生成个性化的全局消息,并传递给智能体的策略网络,完成智能体之间的信息交换;策略网络依据智能体局部观测和全局通信消息进行决策;本发明应用于群体协同领域
  • 一种通信机制优化群体智能协同方法
  • [发明专利]一种基于用户需求的中央空调集群优化控制方法-CN201710942098.6有效
  • 王丹;兰宇;贾宏杰;胡庆娥;刘开欣;唐佳 - 天津大学
  • 2017-10-11 - 2019-12-20 - F24F11/46
  • 一种基于用户需求的中央空调集群优化控制方法,包括以下步骤:基于室内外实时温度和中央空调的运行状态,确定最大化负荷聚合商利润的目标函数的运行约束;基于电网调度指令和负荷运行约束,负荷聚合商对中央空调的响应目标进行优化调度分配并下发至各中央空调;基于各台中央空调的运行状态和分时电价信息,求解中央空调终端设备的归一化弹性温度可调裕度,构建下层基于弹性温度可调裕度的需求响应控制策略;利用需求响应控制策略及各台中央空调的响应目标进行终端群体筛选,受控终端群体依据需求响应控制策略改变其开关状态,不受控终端群体更新其自然运行状态;所有终端群体将控制后运行状态信息在上层优化调度分配模型中进行更新。
  • 一种基于用户需求中央空调集群优化控制方法
  • [发明专利]果蝇算法和杜鹃搜索算法串行融合进行图像增强优化的方法-CN201910146092.7有效
  • 叶志伟;曹烨 - 湖北工业大学
  • 2019-02-27 - 2022-02-01 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种果蝇算法和杜鹃搜索算法串行融合进行图像增强优化的方法。初始化果蝇群体位置,给出果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向和距离,先计算果蝇个体与原点之间的距离,再计算味道浓度判定值,代入味道浓度判定函数求出该果蝇个体位置的味道浓度,求出味道浓度最高的果蝇,设置进化计算终止条件,判断最优适应度是否满足终止条件,若满足,则输出具有最优适应度的个体位置,若不满足则对群体中不满足终止条件的全部个体进行杜鹃搜索算法,产生新的群体位置,将产生的新群体位置继续返回循环操作,直到达到进化计算的终止条件本发明提高算法的优化效率和优化效果,是一种有实际应用价值的融合算法。
  • 果蝇算法杜鹃搜索串行融合进行图像增强优化方法
  • [发明专利]一种新型退化产品健康指标选取方法-CN202111280602.3在审
  • 张露予;闫捷;王嘉;韩旭 - 河北工业大学
  • 2021-11-01 - 2022-01-28 - G06F30/27
  • 包括以下步骤:获取产品的原始测量数据;计算原始测量数据,得到产品的初始特征量;组合各个初始特征量,得到初始群体;建立适应度函数;利用适应度函数评估初始群体中每个初始特征量的优劣;运用遗传算法对初始群体迭代,获得优化特征量;筛选符合预设条件的优化特征量,即为最佳特征量。本申请利用线性筛选标准作为筛选标准,评估初始群体中每个初始特征量的优劣,选取最大单调性值对应的初始特征量,既可简化可靠性及剩余寿命的预测,又能避免出现特征量趋势不明显或突变的问题。
  • 一种新型退化产品健康指标选取方法

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