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[发明专利]一种面向电力控制业务的ASON网络优化设计方法-CN201110152455.1无效
发明人：王文鼐;郭经红;徐勇;郭云飞;李炳林;胡朝平;张浩;马媛媛 -专利权人：国网电力科学研究院
申请日： 2011-06-09 - 公布日： 2012-01-18 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向电力控制业务的ASON网络优化设计方法，本发明方法包括：a、将所要优化的网络拓扑扩充为全连通网络，计算得出候选删除链路集，根据该集合中的元素得到新的网络拓扑方案；b、用双向业务通道时延对称路径算法分析该方案是否符合业务要求，若符合，将此方案存入候选方案集中，否则回到a，根据候选删除链路集中的其他元素构造拓扑方案；c、分析完所有方案后，结合实际施工所需代价，将候选方案集中的网络拓扑依次同所要优化的网络进行比较，得出优化方案采用本发明方法，可以实现对电力控制业务所使用的ASON网络进行优化，从而得出符合约束需求的网络拓扑，使网络的规划变得更为方便，大大降低优化成本。
一种面向电力控制业务 ason 网络优化设计方法

[发明专利]一种基于图神经网络的深度强化学习SDN智能路由优化方法-CN202311019388.5在审
发明人：张维琦;李双庆;周欣;李志豪 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-08-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L45/76 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的深度强化学习SDN智能路由优化方法，该方法通过将深度强化学习的智能路由优化模型作为一个北向应用部署到SDN控制器中，以避免网络拥塞和满足网络流请求流服务的延迟约束；智能路由优化模型基于图神经网络建立，对基于网络拓扑结构的SDN网络数据进行处理，通过调整网络链路代价权重来完成路由的调整，得到优化预测的路由转发规则，转化为对应的流表项；在智能路由优化模型的深度强化学习中，通过图神经网络感知、处理并有效利用非欧几里德类型的网络拓扑数据；通过强化学习的决策能力，以最大化累计奖励为目标实现SDN网络的智能路由优化，从而有效提高SDN网络的传输性能。
一种基于神经网络深度强化学习 sdn 智能路由优化方法

[发明专利]基于站点分级业务分类的电力光传输网络优化方法及系统-CN201910893550.3有效
发明人：孟建;彭碧君;黄彦;李凯;栾春朋;程辉 -专利权人：国网山东省电力公司青岛供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04Q11/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于站点分级业务分类的电力光传输网络优化方法及系统，采集能够调配的通信站点和光缆信息资源；对各通信站点进行分级，根据站点与光缆等级划分，依次形成从高等级至低等级站点与光缆网络拓扑图；将对应等级网络拓扑站点的电力传输网络业务统一划分为集中汇聚业务模型和均匀分布业务模型，分别进行路由选择优化；对各类业务下优化形成的最佳路由及带宽进行投影叠加，并配置网络资源，形成包含带宽、环网保护信息的光传输网络拓扑总图，根据所述拓扑总图，对光传输网络进行优化调整，可更加合理的确定电力光传输网络优化过程中设备配置、光路路由、网络带宽等技术方案，优化网络资源配置，提升网络业务承载质量。
基于站点分级业务分类电力传输网络优化方法系统

[发明专利]一种自动作曲方法及系统-CN202110767484.2有效
发明人：陈昊;罗刚;黎明;王铭勋;黄敏;徐一晨;张聪炫 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：本发明涉及了一种自动作曲方法及系统，所述方法包括如下步骤：构建音乐数据训练集；以所述音乐数据训练集中的音乐数据作为LSTM网络模型的输入，以所述音乐数据的质量数据作为LSTM网络模型的输出，利用所述音乐数据训练集训练LSTM网络模型，获得训练后的LSTM网络模型；以训练后的LSTM网络模型的输出的最大化为优化目标，采用优化算法，进行音乐生成。本发明结合LSTM网络模型和优化算法实现对生成音乐的自动评价和优化，实现了自动对生成音乐进行优化，自动生成优化后的音乐。
一种自动作曲方法系统

[发明专利]用于网络优化的网络组件、系统、方法、计算机程序和数据载体-CN02814691.3无效
发明人：保罗·斯蒂芬斯;杰马·帕里斯;蒂姆·沙里蒂;迈克尔·斯蒂芬·拉特福特;帕特里克·约瑟夫·克罗宁 -专利权人：摩托罗拉公司
申请日： 2002-05-27 - 公布日： 2005-06-22 - 主分类号： H04Q7/34 文献下载
摘要：本发明提供一种用于在蜂窝通信网络中进行优化处理的系统，该网络具有中央组件(30)和大量分布式网络组件(40、42、44、46、48、50)。每一网络组件(40－50)都连接到中央组件，并且每个都用于获取优化数据且具有用于预处理优化数据的预处理安排(120)。中央组件(30)随后接收并处理该预处理优化数据以产生用于优化网络性能的优化代码。这样需要更少的数据返回到中央组件(30)，并且在中央组件(30)上需要更少的处理，由此改善了网络的可量测性。
用于网络优化组件系统方法计算机程序数据载体

[发明专利]一种基于认知网络的QoS优化方法-CN201610898630.4在审
发明人：黄东;杨涌;龙华;沈俊;张矩;刘竟成 -专利权人：黄林果
申请日： 2016-10-16 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明针对认知网络难以实现QoS动态优化问题，通过建立基于路径的延迟优化模型、基于认知的网络吞吐量模型和网络故障检测概率和错误报警概率，实现认知网络的QoS弹性优化管理。
一种基于认知网络 qos 优化方法

[发明专利]一种上行干扰优化方法及系统-CN201510430922.0有效
发明人：陶勇;应伟光;倪奇文 -专利权人：浙江宇脉科技股份有限公司
申请日： 2015-07-21 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： H04W24/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种上行干扰优化方法及系统，属于网络技术领域。该上行干扰优化方法及系统，包括：设置上行干扰优化等级；选取上行干扰小区；上行干扰类型预判决及优化；判断上行干扰优化是否达到预期效果；判断当前优化周期是否期满；判断优化周期能否延期；生成上行干扰优化报告；能够对移动网络各种上行干扰进行优化处理，从而有效提升移动网络的信号质量。
一种上行干扰优化方法系统

[发明专利]一种无线mesh网络的资源分配方法-CN201610899873.X在审
发明人：黄东;杨涌;龙华 -专利权人：高道华
申请日： 2016-10-16 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明针对无线mesh网络资源难以实现灵活优化分别问题，通过建立建立资源优化分配模型和进行工程化等效求解，以及将工程化处理获得的优化解与通过建立资源优化分配模型获得的优化解进行对比，并自适应修正无线mesh网络的资源优化分配模型，实现无线mesh网络的资源优化管理。
一种无线 mesh 网络资源分配方法

[发明专利]一种无线局域网优化方法及装置-CN201710303778.3在审
发明人：李晓宇 -专利权人：北京星网锐捷网络技术有限公司
申请日： 2017-05-03 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线局域网WLAN优化方法，该方法包括接收WLAN网络设备采集的数据；通过机器学习的智能算法建立分析模型，利用分析模型对所述数据进行分析；根据所述分析的结果确定网络优化策略并下发执行。通过接收WLAN网络设备采集的整网的无线环境数据、用户体验数据，汇集到云平台进行分析计算，充分利用机器学习的技术优势对数据进行分析，得到整网无线环境和网络运行趋势、用户体验情况，确定最佳的网络优化策略，还可以通过分析模型得到网络优化效果的反馈，进一步参照用户体验情况，进行网络优化策略调整，实现以用户体验为最佳的网络优化。
一种无线局域网优化方法装置

[发明专利]多射频多信道无线Mesh网络信道分配方法-CN201210544388.2有效
发明人：张晖;吴鹏;杨龙祥;朱洪波 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2012-12-14 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： H04W16/02 文献下载
摘要：本发明提出的多射频多信道无线Mesh网络信道分配方法，构建了多射频多信道无线Mesh网络的连通性和链路间干扰联合优化模型，首先只对网络连通性进行优化，然后在此基础上对网络连通性和干扰性进行联合优化，从而获得最优值，通过设置权重因子α可以灵活调整网络连通性和干扰性在优化目标中的比重，以适应不同的需求；启发式算法求解优化模型的近似最优解，使用遍历的方法实现网络的无干扰信道分配，并使网络连通性最大，再对网络进行循环信道分配本发明基于优化模型提出的信道分配方法非常简单而易于实现，具有很好的应用前景。
射频信道无线 mesh 网络分配方法

[发明专利]神经网络优化方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910210081.0在审
发明人：王燕;吴奇锋;王明 -专利权人：埃睿迪信息技术（北京）有限公司
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络优化方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：建立所述工艺过程对应的神经网络，所述神经网络包括输入层、隐含层和输出层，其中，所述输入层的节点与所述工艺过程的参数一一对应，所述输出层节点与所述工艺过程的优化指标参数对应；利用遗传算法对所述神经网络的权值和阈值的分布进行优化，得到所述神经网络的权值和阈值的搜索区间；对所述神经网络进行训练以从所述搜索区间中确定出权值和阈值的最优解，得到训练后的神经网络。本发明利用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值，建立了基于神经网络的工艺闭环优化的实现方法，采用基于遗传算法优化后的神经网络可以更加有效的优化工艺生产线。
神经网络权值和工艺过程神经网络优化遗传算法优化计算机设备存储介质搜索区间输出层输入层优化工艺生产线闭环优化遗传算法指标参数隐含层最优解

[发明专利]图像优化方式的确定方法和装置-CN201910410073.0有效
发明人：廉玉生;刘艳星;范璟婷;金杨;魏先福;胡晓婕;刘瑜 -专利权人：北京印刷学院
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像优化方式的确定方法和装置，涉及图像技术领域，通过获取同一图像采集器采集目标对象得到的图像样本集和获取目标对象的标准图像集；利用预建立的优化库的优化方式依次对图像样本集进行优化，得到优化样本集；从每个优化方式对应的优化样本集选择训练样本集，对初始神经网络模型进行训练，得到每个优化方式对应的神经网络模型；基于标准图像集计算每个优化方式对应的神经网络模型的准确率；将准确率最高的神经网络模型对应的优化方式确定为图像采集器的最优图像优化方式这种对图像样本采用不同优化方式进行优化，基于神经网络模型找出适合最优图像优化方式的方式，保证了该最优图像优化方式对图像采集器的专属性和适用性。
图像优化方式确定方法装置

[发明专利]一种多资源调度方法、系统、存储介质及终端-CN202310666420.2在审
发明人：尹光荣;谢晓宾;郑小华;陈友;徐凯;黄志明 -专利权人：深圳天源迪科信息技术股份有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种多资源调度方法、系统、存储介质及终端，方法包括：获取多资源训练数据；配置价值网络和策略网络的多资源调度模型训练条件；根据多资源调度模型训练条件使价值网络和策略网络与环境进行交互，获取优化序列；根据优化序列分别获取价值网络和策略网络的损失函数，进行价值网络参数和策略网络参数更新，并通过随机选择策略从优化序列中分别获取价值网络和策略网络的优化函数；根据损失函数确定模型误差并根据优化函数使模型误差最小化通过结合价值网络的决策能力和策略网络的感知能力，提高多资源调度方法的收敛性。
一种资源调度方法系统存储介质终端

[发明专利]基于改进麻雀算法的通信网拓扑优化方法及系统-CN202210661477.9有效
发明人：王永琦;付贵伟;陈卓然 -专利权人：上海工程技术大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进麻雀算法的通信网拓扑优化方法及系统，其中，通信网络拓扑优化方法，包括：获取初始通信网络结构对应的参数组，所述参数组包括初始通信网络结构的网络节点数、链路数及自然连通度；构建通信网络拓扑结构对应的优化模型，以网络拓扑结构的自然连通度作为评价网络可靠性指标对通信网络拓扑结构进行优化；采用改进的麻雀算法对通信网络的拓扑结构进行重构，获取自然连通度最优的通信网络的拓扑结构，重构前后通信网络的链路数及节点数不变本发明可用于提升通信网络的结构优化，在出现攻击时具有较高的可靠性。
基于改进麻雀算法通信网拓扑优化方法系统

[发明专利]网络优化分析方法及系统-CN201210522294.5无效
发明人：安月婷;杨峰;张会锋;黄剑锐 -专利权人：广州杰赛科技股份有限公司
申请日： 2012-12-07 - 公布日： 2013-03-06 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络优化分析方法，该方法包括：数据采集终端实时监测无线局域网络WLAN覆盖区域中各个接入点AP的运行情况，在网络发生异常时向网络优化平台发送所监测到的AP运行数据；所述网络优化平台根据设定的网络性能评判标准，对所述AP运行数据进行分析，判断网络的各项性能指标是否符合标准，根据所述AP运行数据的分析结果，对网络存在的问题进行归类，获取每类问题对应的解决方案，再将所述解决方案转换为优化指令，发送给相应的AP进行自调整，或者发送给网络维护终端。采用本发明实施例，能够及时发现网络存在的故障和隐患，实现网络自动优化，提高网络性能。
网络优化分析方法系统