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[发明专利]一种基于ISSA-PNN的变压器绕组变形诊断方法-CN202310630601.X在审
发明人：白望望;王衡;张中丹;丁颖杰;徐敏;王海亮;李万伟;王兴贵;席贇;张耀忠;冯智慧;王涛;胡安龙;崔炎 -专利权人：国网甘肃省电力公司经济技术研究院;兰州理工大学;国网甘肃省电力公司定西供电公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01R31/62 文献下载
摘要：一种基于ISSA‑PNN的变压器绕组变形诊断方法，首先，将变压器漏磁场的磁感应强度作为PNN的输入特征。其次，构建一种ISSA对PNN的平滑因子进行选取。利用融合反向学习思维的Tent混沌映射生成ISSA的初始位置信息，在麻雀个体位置更新方式中引入非线性惯性权重，克服了SSA迭代后期过早收敛，寻优能力不足的问题。最后，将PNN的变压器绕组变形诊断错误率设置为ISSA的适应度函数，利用ISSA的搜索机制选取基于变压器绕组变形样本实际分布的最优平滑因子，得到变压器绕组变形诊断最优PNN。
一种基于 issa pnn 变压器绕组变形诊断方法

[发明专利]一种齿轮箱故障特征提取方法-CN202211271376.7有效
发明人：承敏钢;张能文;何晓琳;江冰;蔡昌春;何坤金 -专利权人：江苏新道格自控科技有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01M13/028 文献下载
摘要：本发明公开了一种齿轮箱故障特征提取方法，一种基于ISSA‑VMD‑MCKD的方法，其中ISSA算法为改进的麻雀搜索算法，VMD算法为变分模态分解算法，MCKD算法为最大相关峭度解卷积算法。所述齿轮箱故障特征提取方法包括顺序采用基于ISSA的VMD算法选取最优模态、基于ISSA的MCKD算法加强振动信号以及倒平方包络谱提取信号故障特征的方法。本发明通过对麻雀搜索算法的改进，以及基于ISSA对传统依靠经验确定的VMD和MCKD参数进行全局寻优，从而实现齿轮箱故障诊断正确率更高、效率更高、故障特征提取更充分的目的。
一种齿轮箱故障特征提取方法

[发明专利]基于ISSA-BP神经网络的气体浓度补偿方法和装置-CN202310104459.5在审
发明人：殷松峰;梁光华;邹翔;付明;程跃 -专利权人：清华大学合肥公共安全研究院
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ISSA‑BP神经网络的气体浓度补偿方法和装置，基于ISSA‑BP神经网络的气体浓度补偿方法包括：获取待补偿气体浓度及其对应的环境温度；将环境温度和待补偿气体浓度输入到训练好的温度补偿模型，输出补偿后的气体浓度；其中，温度补偿模型为通过改进的麻雀搜索算法ISSA优化后的BP神经网络。本发明实施例的基于ISSA‑BP神经网络的气体浓度补偿方法，通过改进后的神经网络，降低了温度对激光甲烷传感器的影响，提高了对气体浓度测量的准确性。
基于 issa bp 神经网络气体浓度补偿方法装置

[发明专利]一种基于ISSA-HKELM的短期负荷预测方法-CN202211199181.6在审
发明人：司文旭;万俊杰;方严;李新颜;何艳 -专利权人：安科瑞电气股份有限公司;江苏安科瑞电器制造有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于ISSA‑HKELM的短期负荷预测方法，该方法包括：首先针对核极限学习机KELM的缺陷，结合高斯核函数和多项式核函数构造具有更强泛化能力的混合核极限学习机HKELM；其次针对麻雀搜索算法易陷入局部极值的问题，引入自适应t分布策略和动态自适应权重对麻雀搜索算法进行改进；再次采用改进后的麻雀搜索算法ISSA对混合核极限学习机HKELM的参数进行优化并建立ISSA‑HKELM预测模型；最后采用建立好的ISSA‑HKELM
一种基于 issa hkelm 短期负荷预测方法

[发明专利]一种基于变分模态和ISSA-LSSVM的云中心资源负载预测方法-CN202211545035.4在审
发明人：谢晓兰;杨哲兴;徐克顺;刘亚荣 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2022-12-04 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分模态和ISSA‑LSSVM的云中心资源负载预测方法。首先获取原始云资源负载数据样本，并对数据进行预处理。然后，采用变分模态算法将原始云资源负载数据分解成多个相对平稳的模态分量。接着提出一种ISSA算法，利用ISSA对LSSVM模型中核函数宽度σ和惩罚因子c进行优化，建立ISSA‑LSSVM模型，且分别对各模态分量进行预测。
一种基于变分模态 issa lssvm 中心资源负载预测方法

[发明专利]基于ISSA优化BP网络的船闸工程监测方法及系统-CN202211702136.8在审
发明人：金延儒;李平杰;陈明杰;肖玮;姚耿哲 -专利权人：中交四航工程研究院有限公司;广州港湾工程质量检测有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：基于ISSA优化BP网络的船闸工程监测方法，包括以下步骤：获取船闸工程施工安全监测指标的历史数据，构建船闸工程施工安全监测指标数据库，并从所述数据库中划分训练集和测试集；构建初始的BP神经网络模型，将所述训练集载入所述初始的BP神经网络模型，采用ISSA算法对所述初始的BP神经网络模型进行优化训练，得到最优的ISSA优化BP神经网络模型；将船闸工程施工现场的实时安全监测指标数据输入所述ISSA优化BP神经网络模型，得到船闸工程的监测预报结果
基于 issa 优化 bp 网络船闸工程监测方法系统

[发明专利]基于ISSA-MKELM的变压器早期故障诊断方法-CN202310471832.0在审
发明人：李兵;孙龙强;楚瑞铭;佐磊;尹柏强 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ISSA‑MKELM的变压器早期故障诊断方法，包括如下方法步骤：收集变压器在不同状态下运行的数据得到相应的包络谱信号，相应包络谱信号进行数据的归一化处理，并将处理后的数据随机划分为训练数据和测试数据；从输入的数据中提取各个不同类别的早期故障特征，网络的隐含层节点数量以及各层DA的学习率，通过ISSA算法进行优化选择；构造混合核极限学习机MKELM，引入Bernoulli混沌映射优化麻雀初始种群，采用改进后的麻雀搜索算法ISSA对混合核极限学习机MKELM的参数进行优化，建立ISSA‑MKELM故障诊断模型进行测试，计算该模型对于测试样本的诊断正确率。
基于 issa mkelm 变压器早期故障诊断方法

[发明专利]基于ISSA-SVR的锂电池SOH预测方法及系统-CN202310792298.3在审
发明人：强浩;张万杰 -专利权人：常州大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明涉及SVR技术领域，尤其涉及基于ISSA‑SVR的锂电池SOH预测方法及系统，包括采集锂电池数据，提取健康特征数据点；构建ISSA‑SVR模型，通过ISSA对SVR的超参数和惩罚系数进行寻优；利用最优惩罚系数
基于 issa svr 锂电池 soh 预测方法系统

[发明专利]一种基于ISSA-SVR的空战飞行动作识别方法-CN202210873076.X在审
发明人：刘庆利;李梦倩;曹娜;张振亚;杨国强;乔晨昊 -专利权人：大连大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ISSA‑SVR的空战飞行动作识别方法，包括S1：空战飞行态势数据预处理，对飞行的基本动作进行规定，并对复杂动作的角度变化量、高度变化量和俯仰角参数进行限制和处理；S2：通过强化麻雀搜索算法来优化支持向量回归的高斯核函数参数采用强化麻雀搜索算法ISSA和支持向量回归算法SVR相结合的方式，提出强化麻雀搜索支持向量回归ISSA‑SVR的方法来构造模型，提升了模型的分类能力和回归能力，提高了对飞机飞行动作判断识别的准确率。
一种基于 issa svr 空战飞行动作识别方法

[发明专利]一种基于ISSA-Elman神经网络的低功耗蓝牙室内定位方法-CN202310313271.1在审
发明人：沈天盛;陈文莹;朱彬斌;王燕;周勇良;王秀萍 -专利权人：国网上海市电力公司;上海电力大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：一种基于ISSA‑Elman神经网络的低功耗蓝牙室内定位方法，属无线网络领域。得到多个剔除异常值后的RSSI值；对剩余RSSI值采用改进的卡尔曼滤波算法滤波，得到处理后的RSSI值；将处理后的RSSI值和对应采集点的横坐标值、纵坐标值存储到指纹数据库中；将数据库中的RSSI值作为ISSA‑Elman神经网络的输入，对应的横坐标值和纵坐标值分别作为输出，构建两个ISSA‑Elman神经网络进行训练；采用训练好的模型预测横纵坐标，组合得待测点坐标。
一种基于 issa elman 神经网络功耗蓝牙室内定位方法

[发明专利]一种基于ISSA耦合DELM的锂离子电池健康状态预测方法-CN202111311076.2有效
发明人：贾建芳;温杰;元淑芳;史元浩;庞晓琼;刘豪;曾建潮 -专利权人：中北大学
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ISSA耦合DELM的锂离子电池健康状态预测方法，该方法采用DELM网络预测电池SOH模块和ISSA优化DELM网络参数模块实现对电池SOH的预测，其中，DELM网络包括两个ELM‑AE并采用柯西‑高斯变异算子重新定位了最优麻雀的位置，使得整个种群尽可能移动到最优解附近，避免算法陷入局部最优；基于改进后的SSA算法求解DELM网络的最优隐含层权重和偏置，进一步提高DELM网络的预测精度；ISSA‑DELM
一种基于 issa 耦合 delm 锂离子电池健康状态预测方法

[外观设计]吸顶灯（ISSA）-CN201730017647.X有效
发明人：罗伯特;王忠琦 -专利权人：东莞华明灯具有限公司;美国华格照明公司
申请日： 2017-01-17 - 公布日： 2017-07-04 - 主分类号： 26-05 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称吸顶灯（ISSA）。2．本外观设计产品的用途本外观设计产品用于照明及装饰。3．本外观设计产品的设计要点设计要点在于产品的形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片立体图。
吸顶灯 issa

[发明专利]一种基于ISSA-ELM的水火弯板变形预测方法-CN202210992443.8在审
发明人：王磊;祁淑康;周宏根;李磊;何强;李纯金 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于ISSA‑ELM的水火弯板变形预测方法，步骤为：采集水火弯板历史加工数据，构建水火弯板加工训练集；将获取的训练集样本归一化处理；根据所采集的数据样本，确定ELM网络的输入层、输出层和隐含层参数，建立ELM模型；利用改进的樽海鞘优化算法(ISSA)优化原始ELM网络的初始权值和阈值；利用训练集对ELM网络进行训练，完成对ELM网络的最终构建；将实际的加工数据输入到ELM网络中，输出结果反归一化处理
一种基于 issa elm 水火变形预测方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的超短期风电功率预测方法-CN202310002731.9在审
发明人：王宁;韩则胤;王恩路;沈忠鹏;刘发炳 -专利权人：中广核风电有限公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的超短期风电功率预测方法，具体步骤如下：步骤S1：建立VMD‑ISSA‑ELMAN超短期风速预测模型，并通过前一时段风速数据进行风速预测得到预测风速；步骤S2：对历史风电功率数据进行数据清洗，将清洗后的数据通过ISSA‑ELMAN预测模型进行风速与功率的曲线拟合得到风速与功率曲线；步骤S3：通过预测风速和风速与功率曲线得到预测风电功率。
一种基于深度神经网络短期电功率预测方法

[发明专利]基于ISSA-LSTM算法的电池剩余使用寿命预测方法及系统-CN202210852508.9在审
发明人：孙静;刘艺伟;王海洋 -专利权人：山东工商学院;烟台中科网络技术研究所
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于ISSA‑LSTM算法的锂离子电池剩余使用预测方法及系统，包括：对获取的目标电池容量退化序列中的每个容量数据，利用优化的LSTM模型进行训练，预测剩余的电池容量数据；所述优化的LSTM模型是通过ISSA‑LSTM算法计算获得的；根据预测的容量和循环次数的对应关系，计算目标电池的剩余使用寿命。
基于 issa lstm 算法电池剩余使用寿命预测方法系统

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