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[发明专利]码率自适应算法优化系统、方法及终端-CN201710829116.X有效
发明人：刘岩 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2017-09-14 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： H04N21/647 文献下载
摘要：本申请提供一种码率自适应算法优化系统、方法及终端，其中系统包括：业务服务器和管理服务器；管理服务器用于对接入业务服务器的终端进行鉴权认证；业务服务器用于接收终端发送的码率自适应算法的优化请求，优化请求包括：终端的码率自适应算法和终端的用户体验指标参数；业务服务器还用于获取终端所接入网络的当前网络质量参数，根据码率自适应算法、用户体验指标参数和当前网络质量参数确定码率自适应算法的优化参数，并向终端发送码率自适应算法的优化参数本申请提供的码率自适应算法优化系统、方法及终端能够根据不同网络质量为码率自适应算法提供最优的参数，使得码率自适应算法在不同的子网中都能够取得最优性能，提高了用户的体验。
自适应算法优化系统方法终端

[发明专利]基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法-CN202111013379.6在审
发明人：齐铖;谢军伟;张浩为;葛佳昂;李正杰;丁梓航;陈楚舒 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于PSO优化算法的MIMO雷达资源调度方法，包括以下步骤：基于雷达任务结构和雷达资源约束条件，构建MIMO雷达的MISO模式下的资源调度最优化模型；利用基于熵值的PSO优化算法求解所述最优化模型；根据最优化模型的解输出最优调度序列，根据得到的最优调度序列安排各个任务在时间轴线上的执行顺序。本发明基于PSO优化算法通过混沌初始化、熵值优化搜索参数，使得算法全局搜索性能得到保证；在智能搜索的框架下，嵌套采用启发式规则，使得任务的等待期和接收期得以高效利用。最后通过大量仿真，证明了所提出的算法相对于现有资源调度算法的优势。
基于 pso 优化算法 mimo 雷达资源调度方法

[发明专利]解析装置、解析方法以及解析程序-CN202110609294.8在审
发明人：洼田望 -专利权人：洼田望
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供预测利用多个算法进行了学习处理时的学习模型的性能的解析装置、解析方法以及解析程序。解析装置具备：学习部，使用多个最优化算法对多个算法分别包含的一个或多个超参数进行优化，并使用包含优化后的一个或多个超参数的多个算法分别进行规定的学习模型的机器学习；以及计算部，根据所述机器学习，按照所述算法和所述最优化算法计算所述学习模型的性能
解析装置方法以及程序

[发明专利]一种基于粒子群优化算法的模糊分类方法及装置-CN201810884160.5在审
发明人：李玲侠;李婷婷;李佳颖;刘颖 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于粒子群优化算法的模糊分类方法及装置，包括：创建基本模糊分类模型；输入动态改进惯性权重的粒子群优化算法；利用粒子群优化算法优化模糊分类模型的规则库和隶属函数库；利用测试数据检测优化的规则库和优化的隶属函数库本发明通过利用优化的粒子群算法对模糊分类模型的规则库和隶属函数库进行优化，提高了种群的收敛速度和精度，特别是收敛速度大幅提高，进而大幅度提高了分类的准确性。
模糊分类粒子群优化算法隶属函数规则库优化收敛粒子群算法测试数据惯性权重种群分类检测创建申请改进

[发明专利]一种基于迭代局部搜索和随机惯性权重的蝙蝠优化算法-CN201711033993.2在审
发明人：吴敏;甘超;曹卫华;陈鑫;胡郁乐;宁伏龙;陈茜 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2017-10-30 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迭代局部搜索和随机惯性权重的蝙蝠优化算法(Iterated local search and stochastic inertia weight bat algorithm,ILSSIWBA)，主要步骤包括初始化蝙蝠算法中的参数；更新脉冲频率、种群位置，并利用随机性权重更新种群速度；运行蝙蝠算法，得到最优解；在最优解的基础上，加入扰动，运用迭代局部搜索算法；判断是否满足全局最优解的判断条件若满足，则得到全局最优解，算法结束。本发明所提方法主要解决现有蝙蝠优化算法易陷入局部最优、优化结果不稳定的问题，提高了优化算法的寻优精度和优化结果的稳定性。
一种基于局部搜索随机惯性权重蝙蝠优化算法

[发明专利]基于联合CST算法的仿生蟹翼型优化设计方法-CN202010914963.8有效
发明人：李凌宇;孙延超;秦洪德;陈欣岩;杜雨桐;王海鹏 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：基于联合CST算法的仿生蟹翼型优化设计方法，它属于仿生蟹翼型优化技术领域。本发明解决了由于传统CST算法自身所存在的一些缺点，导致利用传统CST算法优化后的仿生蟹翼型的水动力性能有待提升的问题。本发明首先基于NACA0012和改进的直接CST算法进行基础翼型描述，再采用改进的扰动CST算法对基础翼型进行修正获得优化后的翼型，通过实验对比证明，同样条件下，采用改进的直接CST算法和改进的扰动CST算法可以有效提高仿生蟹翼型的水动力性能。本发明可以应用于仿生蟹翼型优化。
基于联合 cst 算法仿生蟹翼型优化设计方法

[发明专利]一种基于免疫优化算法的iGPS发射器布局优化方法-CN202011513313.9在审
发明人：李泷杲;黄翔;范景韬;曾琪;李根;赵子越;魏亚飞;石竹风;陈芳 -专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院;中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于免疫优化算法的iGPS发射器布局优化方法，包括如下步骤：S101：在室内空间定位系统中，为了获得最优的发射器布局，根据系统的测量原理推导出系统的测量不确定度模型；S102：依据已有的测量不确定度模型建立亲和度函数；S103：最后采用免疫优化算法对发射器布局进行优化，使测量系统达到更高的定位精度，本发明一种基于免疫优化算法的iGPS发射器布局优化方法，利用免疫优化算法具备的全局寻优能力，具有更高的求解精度，将此算法引入到iGPS发射器布局优化问题的求解；免疫优化算法具有稳定性好，收敛速度快，全局求解性能高，不易陷入局部最优，既避免了早熟，又能保持解的精度。
一种基于免疫优化算法 igps 发射器布局方法

[发明专利]一种基于猫群算法的立体式仓储优化方法及立体式仓库-CN202210501116.8有效
发明人：丁红明;吴伟;黄仁义 -专利权人：江苏佳利达国际物流股份有限公司
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于猫群算法的立体式仓储优化方法，结合猫群算法优化立体仓库存储货物的货位问题，主要针对堆垛机电量损耗，堆垛机进出货时间，货架重心三个问题进行优化，保证堆垛机电量损耗最小，堆垛机进出货时间最短以及货架重心最低对货位选择进行优化；并通过实际测量堆垛机在不同状态下的电量损耗用于建立优化模型，提高优化模型的精确度，同时基于猫群算法的收敛速度快，不易陷入局部最优的特点，结合改进的猫群算法对货位选择进行优化。本发明还提供了一种立体式仓库，采用基于猫群算法的立体式仓库储位优化方法进行货位的智能化选择。本发明改进了货位选择优化算法，实现了智能立体仓库更优的货位选择。
一种基于算法立体仓储优化方法仓库

[发明专利]一种基于HEVC优化算法的SPICE视频传输方法和装置-CN201710192917.X在审
发明人：高媛媛;吴登勇;马晓光;孙超 -专利权人：山东超越数控电子有限公司
申请日： 2017-03-28 - 公布日： 2017-07-25 - 主分类号： H04N19/70 文献下载
摘要：本发明提供一种基于HEVC优化算法的SPICE视频传输方法，该方法包括以下步骤在服务器端部署SPICE服务端以接收图像和视频、优化HEVC帧间预测以实现所述HEVC优化算法、以及利用HEVC优化算法实现视频压缩本发明还提供一种基于HEVC优化算法的SPICE视频传输装置。本发明具有压缩效率高、传输速率快等优点。
一种基于 hevc 优化算法 spice 视频传输方法装置

[发明专利]一种基于Apriori数据挖掘算法的大数据专利管理系统-CN201710859656.2在审
发明人：盛时永 -专利权人：合肥集知网知识产权运营有限公司
申请日： 2017-09-21 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： G06Q50/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Apriori数据挖掘算法的大数据专利管理系统，包括专利管理模块、专利预警模块、控制器模块与云服务器平台，所述专利管理模块包括专利申请模块、专利通知书管理模块与专利客户端模块；所述专利预警模块包括专利检索模块、数据挖掘模块与预警提醒模块；所述云服务器平台用于集中统一管理专利管理模块、专利预警模块和控制器模块。本发明可以实现专利申请的大数据云管理功能，无需人工手动操作，具有自动检查专利文档格式、自动接收专利审查阶段通知书、自动查询专利状态信息、自动检索现有专利技术、可以分检索现有专利技术、不会存在专利侵权风险、自动下载传送专利信息、操作简便与工作效率高等优点。
一种基于 apriori 数据挖掘算法专利管理系统

[发明专利]应用专利数据库的研发辅助系统及其方法-CN201910522353.0有效
发明人：蔡蓁羚;蔡政育 -专利权人：蔡政育
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：一种应用专利数据库的研发辅助系统及其方法，通过载入与检索条件相符的专利文件，并且直接根据专利分类号或产生对应各专利文件的技术元素信息，结合关联规则演算法对载入的专利文件进行分析，以便建立包含专利分类号或技术元素信息，以及包含关联规则强度的关联规则，接着选择关联规则强度为弱/强的关联规则，将其包含的专利分类号或技术元素信息进行组合以输出能够辅助研发的建议，用以达成提高应用专利数据库辅助研发的实用性的技术功效。
应用专利数据库研发辅助系统及其方法

[发明专利]蜂群优化方法及装置-CN201611235799.8在审
发明人：宫朝日 -专利权人：北京天诚同创电气有限公司
申请日： 2016-12-28 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种蜂群优化方法及装置，所述蜂群优化方法包括如下步骤：根据给定的预设数据集，基于互信息建立无向图；将所述无向图处理为连通无向图；对所述连通无向图进行初次优化，消除所述连通无向图中的多余边，得到第一优化图；利用蜂群算法对所述第一优化图进行二次优化，补充所述第一优化图中缺失的边并确定各边的方向，得到第二优化图；利用所述第二优化图作为蜂群算法的初始搜索图进行最优值搜索。本发明提供的蜂群优化方法，由于采用完整且带有方向的第二优化图作为蜂群算法的初始搜索图，故能够有效降低蜂群算法陷入局部优化的概率，尽可能地使得蜂群算法得到最优的搜索结果。
蜂群优化无向图算法连通初始搜索二次优化局部优化搜索结果预设数据互信息搜索补充概率

[发明专利]一种基于序列近似优化的粒子群优化方法-CN201910387063.X在审
发明人：高亮;胡钊;蔡习文;李培根 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明属于设计优化相关技术领域，其公开了一种基于序列近似优化的粒子群优化方法，该方法包括以下步骤：(1)根据待优化实际工程优化问题确定待优化实际工程优化问题的设计空间，并针对该实际工程优化问题构建设计变量与目标响应值之间的仿真模型；(2)根据所述设计空间确定粒子群算法的种群数N，并在设计空间中选取N个样本点，同时采用所述仿真模型计算这N个样本点的真实响应值，进而将当前样本点设置为粒子群优化算法的当前种群；(3)对当前种群中的粒子进行更新；(4)判断该粒子群优化算法是否收敛，若收敛，则输出最优解；否则，转至步骤三直至该粒子群优化算法收敛。本发明提高了粒子群算法优化的效率，降低了时间成本。
粒子群优化算法设计空间实际工程优化问题样本点收敛优化种群粒子群算法粒子群优化仿真模型近似目标响应设计变量设计优化时间成本最优解构建粒子输出响应更新

[发明专利]基于改进多元宇宙优化算法的工程优化方法及相关设备-CN202210718528.7在审
发明人：赵东;任丽莉;苏航;亓爱良;杨潇;栗玉鹏 -专利权人：长春师范大学
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进多元宇宙优化算法的工程优化方法及相关设备，所述方法包括：获取工程参数数据，并将所述工程参数数据输入到预设的工程优化模型；基于改进后的多元宇宙优化算法获得预设的工程优化模型；通过所述预设的工程优化模型对所述工程参数数据进行处理本发明采用分散觅食策略对宇宙个体位置参数进行更新以获取更高的收敛精度，并采用正交学习机制对种群位置进行扰动以避免算法陷入局部最优陷阱，提高了多元宇宙优化算法的整体性能，以更好的适用于不同领域的优化问题，从而基于改进后的多元宇宙优化算法获得预设的工程优化模型，并通过预设的工程优化模型对工程参数进行优化。
基于改进多元宇宙优化算法工程方法相关设备

[发明专利]电动助力转向系统的多学科优化设计方法-CN201510560843.1有效
发明人：孙涛;都培培;孙跃东 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2015-09-06 - 公布日： 2017-12-26 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种电动助力转向系统的多学科优化设计方法，具体步骤是1.车辆系统建模，建立二自由度车辆模型,并对EPS模型的各部件进行受力分析，得到各自的运动方程；2.优化目标的建立，采用横摆角速度与转向角之比来表示转向灵敏度；3.EPS参数优化（1）目标函数的确定，（2）优化算法采用遗传算法和改进的粒子群算法，（3）优化步骤。本发明结合多学科协同优化对EPS系统机械系统和控制系统的参数进行集成优化设计，在此基础上，以操纵路感和转向灵敏度为优化性能指标，分别运用遗传算法和粒子群算法两种优化方法进行优化，最终使EPS系统得以全局优化，达到提高整车操纵稳定性的目的，实现了多科学多目标优化设计。
电动助力转向系统学科优化设计方法