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[发明专利]一种基于改进人工蜂群算法的无人机路径规划方法及系统-CN202211155372.2在审
发明人：王卫东;周枫;张昭琴;姜元昊;胡克富 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的无人机路径规划方法及系统，属于无人机航迹规划技术领域；该方法包括以下步骤：S1：使用获取地图信息模块，获取待预测地区地图信息，建立数学模型；S2：根据无人机飞行环境以及自身条件构建代价函数；S3：根据人工蜂群算法与灰狼算法相结合的无人机路径规划方法规划全局最优路径。本发明通过结合灰狼算法思想，利用改进灰狼算法强大的局部搜索能力以及多维搜索的优势提高了算法收敛速度；引入精英个体概念平衡算法的开发与探索能力，提高了算法的收敛精度；引入基于动态评价策略的改进轮盘赌法，保证了种群多样性，提高了算法的鲁棒性；使用柯西变异策略避免算法陷入局部最优。
一种基于改进人工蜂群算法无人机路径规划方法系统

[发明专利]一种基于混合差分人工蜂群算法的焊接梁设计方法-CN201810558311.8在审
发明人：杜振鑫;韩德志;余学山 -专利权人：韩山师范学院;上海海事大学
申请日： 2018-06-01 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合差分人工蜂群算法的焊接梁设计方法，包含以下过程：通过融合三角搜索策略和混合差分人工蜂群算法(EABC‑BB)产生服从高斯分布的候选解，在不降低算法开采能力的同时避免算法陷入局部最优解，有利于抑制算法早熟收敛；在EABC‑BB算法中，为了增强算法适应解决不同问题的能力，根据前一代的成功搜索经验动态地调整交叉概率；采用惩罚函数方法将焊接梁设计问题转化为无约束优化问题，最后采用EABC‑BB算法求解焊接梁设计问题所转化的无约束优化问题。本发明采用开采能力和适应能力都强且不容易早熟收敛的EABC‑BB算法，精确求解焊接梁设计问题最优解，能提高工程质量和最小化总的工程制造代价。
算法焊接梁人工蜂群算法无约束优化问题最优解求解早熟收敛惩罚函数高斯分布工程制造交叉概率搜索策略问题转化候选解最小化搜索融合转化成功

[发明专利]一种基于人工蜂群算法的视频流加密方法及装置-CN202210005527.8在审
发明人：杨志杰;林宝真 -专利权人：泉州启信网信息技术有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04N21/2347 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法的视频流加密方法及装置，通过数据分析模块对各分段视频的破解率进行统计，若该分段视频破解率大于等于百分之七十，则将该分段视频视为“侦查蜂”，若该分段视频破解率小于等于百分之五，则将该分段视频视为“引领蜂”，若该分段视频破解率大于百分之五且小于百分之三十，则将该分段视频视为“跟随蜂”，“侦查蜂”所对应的分段视频放弃当前加密算法并从加密算法库中寻找新的加密算法，“跟随蜂”所对应的分段视频放弃当前加密算法并直接采用“引领蜂”所对应的加密算法，通过人工蜂群算法可以可以选择并寻找最合适的视频加密算法，使用起来比较安全。
一种基于人工蜂群算法视频加密方法装置

[发明专利]一种基于蜂窝网络RSSI的室内定位方法-CN202211061619.4在审
发明人：程克非;秦蔚蓉;崔晓通;刘浩 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：数据进行滤波处理；将处理后的RSSI数据映射为距离；判断以信号发射器为圆心，以上述计算的距离为半径，所得到的三个圆是否交于同一区域；若不交于同一区域则采用等比放大模型确定相交区域；将上述得到的区域作为人工蜂群算法的初始种群生成范围，利用人工蜂群算法求解目标节点坐标。本发明能够保证部署简单、易于实现，且对定位算法进行优化，降低对计算能力的要求，节约成本开销，同时能够有效降低环境干扰对定位的影响，提高定位精度。
一种基于蜂窝网络 rssi 室内定位方法

[发明专利]一种基于改进人工蜂群算法的协同电子干扰任务调度方法-CN201611122750.1有效
发明人：庄毅;娄艳秋;顾晶晶 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2016-12-08 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了基于改进人工蜂群算法的任务调度方法，属于协同干扰领域。首先，综合UCAV对目标雷达的分析干扰效果，给出任务调度评估指标集及干扰效果评估指标的定量计算方法，并进行归一化处理。然后，采用改进的全局人工蜂群算法IGABC对协同电子干扰任务调度模型进行求解。最后，根据IGABC算法的结果获得协同电子干扰任务调度方案。
一种基于改进人工蜂群算法协同电子干扰任务调度方法

[发明专利]一种基于PSO-ABC-ELM的电子鼻气体浓度预测方法-CN202011337154.1在审
发明人：王洁;陶洋;梁志芳;刘翔宇;曾柯伟 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于PSO‑ABC‑ELM的电子鼻气体浓度预测方法，该方法先对数据进行归一化和主成分分析处理，得到降维后的主成分数据，建立极限学习机，将降维后的主成分数据作为极限学习机的输入；采用粒子群算法和人工蜂群算法进行嵌入融合本发明的优点在于结合了粒子群算法和人工蜂群算法的优点，解决极限学习机输入层与隐含层权值和隐含层阈值随机给出的问题，提高了电子鼻气体浓度预测的精度。
一种基于 pso abc elm 电子气体浓度预测方法

[发明专利]基于Freeman链码和矩特征融合的抽油井故障诊断方法-CN201910564750.4有效
发明人：高宪文;张逸帆;王明顺;魏晶亮 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：Freeman链码和矩特征融合的抽油井故障诊断方法，涉及抽油井故障诊断技术领域；该方法首先收集油田有杆泵抽油井示功图的历史数据，然后通过Freeman链码和矩特征融合的方法对示功图进行特征提取；利用改进的人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化，最后利用优化的支持向量机对提取的特征进行识别分类；本发明方法有效地改善了链码直方图只考虑了链码的统计特性而没有考虑链码的空间分布特征的缺点，对传统的人工蜂群算法进行了改进，使得步长在算法初期较长加快收敛速度，在算法后期步长较短增加精度，进而实现对示功图提供的故障进行快速而准确的诊断。
基于 freeman 特征融合油井故障诊断方法

[发明专利]一种深度神经网络结合人工蜂群优化的智能故障诊断方法-CN202011068823.X在审
发明人：尚志武;李万祥;高茂生;俞燕;周士琦;张宝仁;刘飞;庞海玉 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度神经网络结合人工蜂群优化的智能故障诊断方法，包括以下步骤：提出一种用于振动信号的数据扩充策略、设计深度无损非负约束稀疏自编码器模型、利用人工蜂群算法优化深度无损非负约束稀疏自编码器的超参数本发明能够增加缺失样本容量减小样本不平衡对深度学习模型训练的影响，增加故障特征的抗噪性，增强特征提取过程的鲁棒性，避免人工过多参与超参数选取，提高模型诊断过程的智能化和准确性。
一种深度神经网络结合人工蜂群优化智能故障诊断方法

[发明专利]一种基于改进的人工蜂群算法的二分网络社区检测方法-CN202110670415.X在审
发明人：杨武;王巍;吕继光;车士伟 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于社交网络的社区检测技术领域，具体涉及一种基于改进的人工蜂群算法的二分网络社区检测方法。本发明在人工蜂群算法的初始化阶段，提供了一个新的初始化方法，该方法能够提高初始种群的多样性和最终结果的准确性，减少算法的运行时间。在工蜂阶段，本发明提供了一个受当前解的更好邻居解和全局最优解指导的组合搜索公式，通过使用该公式和增加的参数扰动频率，使算法的开发能力、最终解的准确性、收敛速度进一步得到提高；在旁观者蜂阶段，本发明提供了另一个组合搜索公式并使用了基于对立的学习(OBL)方法；在侦查蜂阶段，本发明引入了阈值β，增强了算法的探索能力和种群多样性，提高了最终解的准确性，缩短了算法的运行时间。
一种基于改进人工蜂群算法二分网络社区检测方法

[发明专利]基于人工蜂群算法永磁同步电机速度环控制参数优化方法-CN201510099931.6在审
发明人：周武能;蔡超;刘峙飞;王嘉宁;柳鑫;田波;丁曹凯;王菊平 -专利权人：东华大学;上海鲍麦克斯电子科技有限公司
申请日： 2015-03-06 - 公布日： 2015-08-19 - 主分类号： H02P21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群算法的永磁同步电机速度环控制参数优化方法，其利用人工蜂群PID控制器代替传统PID控制器，自动实现参数的自整定，并施加到永磁交流矢量控制系统的速度环中，实现对交流伺服系统速度的精确跟踪该方法具体包括：将待整定参数看作蜜源，利用蜂群特有的角色转变机制搜索最优参数组合。为了判断蜜源是否最优，本发明设计了包含超调惩罚项的适应度函数。
基于人工蜂群算法永磁同步电机速度控制参数优化方法

[发明专利]一种基于混合人工蜂群算法的智能雷达海上目标检测系统及方法-CN201711115202.0在审
发明人：刘兴高;卢伟胜 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-11-13 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合人工蜂群算法的智能雷达海上目标检测系统及方法，系统由雷达、数据库和上位机依次相连组成，雷达对所检测海域进行照射，并将雷达海杂波数据储存到所述的数据库，所述的上位机包括数据预处理模块、鲁棒预报模型建模模块、智能寻优模块、目标检测模块、模型更新模块以及结果显示模块本发明针对海上目标检测的复杂特性，对雷达杂波数据进行重构，并对目标数据进行检测，引入混合人工蜂群算法，从而提供一种实现在线检测
一种基于混合人工蜂群算法智能雷达海上目标检测系统方法

[发明专利]一种基于改进人工蜂群算法的智能雷达海上目标检测系统及方法-CN201711116259.2在审
发明人：刘兴高;卢伟胜 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-11-13 - 公布日： 2018-04-20 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的智能雷达海上目标检测系统及方法，系统由雷达、数据库和上位机依次相连组成，雷达对所检测海域进行照射，并将雷达海杂波数据储存到所述的数据库，所述的上位机包括数据预处理模块、鲁棒预报模型建模模块、智能寻优模块、目标检测模块、模型更新模块以及结果显示模块本发明针对海上目标检测的复杂特性，对雷达杂波数据进行重构，并对目标数据进行检测，引入改进人工蜂群算法，从而提供一种实现在线检测
一种基于改进人工蜂群算法智能雷达海上目标检测系统方法

[发明专利]一种基于飞轮储能配合梯次退役电池的复合控制方法-CN202310003026.0在审
发明人：丁鹏飞;姜军;董恩丞;周乐;黄儒刚;万勇;胡楠 -专利权人：国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司;国网江苏省电力有限公司泗洪县供电分公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： B60L50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于飞轮储能配合梯次退役电池的复合控制方法，具体步骤为：首先，采用SCADA系统监测梯次退役电池的荷电状态(State Of Charge,SOC)，并将其划分为5个工作区域，利用人工蜂群算法将梯次退役电池本发明专利特征在于：将人工蜂群算法结合在一起，为梯次退役电池与飞轮储能能量调度提供有效参考。
一种基于飞轮配合梯次退役电池复合控制方法

[发明专利]基于锦标赛选择的混沌人工蜂群算法的水声信道均衡方法-CN202110186105.0有效
发明人：王景景;杜子俊;黄子豪;权天祺;吴承安;施威;杨星海;周丽雅;李海涛 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2021-02-15 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于锦标赛选择的混沌人工蜂群算法的声音信道均衡方法，该方法通过混沌矩阵对种群进行初始化，加快了种群的进化速度，防止算法陷入局部最优；通过对产生的新一代种群进行高斯扰动，增加了种群的多样性，防止算法陷入局部最优；利用锦标赛选择算法计算跟随蜂选取引导蜂的概率，提高了算法的全局信息利用率，避免了早熟现象；最后将盲均衡器输出的均方误差作为锦标赛选择的混沌人工蜂群算法的代价函数，寻找代价函数最小值
基于锦标赛选择混沌人工蜂群算法信道均衡方法

[发明专利]含分布式电源的电力系统多目标无功优化方法-CN201210295560.5无效
发明人：李元诚;曲洪达;李文智;王以良 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2012-08-17 - 公布日： 2012-12-12 - 主分类号： H02J3/18 文献下载
摘要：；2、初始化电网参数及分布式电源的并网参数；3、构造由系统无功优化控制变量组成的个体向量，初始化种群；4、根据已经初始化的种群和分布式电源并网后的电网参数进行潮流计算，并计算各个目标函数值；5、用基于人工蜂群的和声搜索混合算法进行多目标优化本发明提出的混合优化算法ABC-HS在已有和声搜索算法HS局部搜索的同时，融合了人工蜂群算法ABC全局搜索的优点，提高了算法的效率并改善了算法的鲁棒性。
分布式电源电力系统多目标无功优化方法