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[发明专利]一种基于SSA和EMD结合的去噪方法及装置-CN201610750430.4有效
发明人：林佩如;李亚;凌永权 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-08-29 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSA和EMD结合的去噪方法及装置，该方法包括：获取待去噪信号，并对待去噪信号进行EMD分解操作，获得M个IMF分量；其中，M≥2；对待去噪信号进行SSA分解，获得L个SSA分量；根据M个IMF分量，建立M个IMF分组，并将L个SSA分量划分到对应的IMF分组中，使得每个IMF分组中的SSA分量的共同作用与该组中的IMF分量的差距最小；按照预设的EMD去噪规则，在M个IMF分组中选取H个IMF分组，并对该H个IMF分组中的SSA分量进行信号重构，以实现SSA去噪。采用本发明实施例能解决SSA去噪方法在不同水平的含噪信号中不具有普遍适应性的问题。
一种基于 ssa emd 结合方法装置

[发明专利]一种基于SSA的车间柔性调度方法-CN202111296682.1在审
发明人：李荣雨;王祎炜;刘学军 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于SSA的车间柔性调度方法，步骤包括：1)对离散的车间调度问题进行连续化；2)使用SSA求解车间调度问题；3)对步骤2)中的SSA进行改进，使用ODV来增加种群的多样性，引入幂律分布来调节搜索空间本发明对离散的车间调度问题进行连续化，从而可以使用SSA来求解车间调度问题。本发明还对传统的SSA进行改进，克服了SSA在求解较大规模的问题时，存在的易陷入局部最优解和后期收敛速度较慢的问题。
一种基于 ssa 车间柔性调度方法

[发明专利]一种基于SSA-LSTM与GRU的高压电源性能退化预测方法-CN202310458525.9在审
发明人：胡薇薇;李晓钢;孙小寒;王云鹏 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种基于SSA‑LSTMGRU的高压电源性能退化预测方法。首先对高压电源的纹波电压进行测试并采集纹波电压数据。其次，对数据进行SSA分析分解与重构，将原始数据分离成趋势分量和残差分量两部分。然后使用自适应权重模块分别为LSTM和GRU两个模型输出赋予权重，实现高压电源的SSA‑LSTMGRU的性能退化预测。与其他模型预测结果更贴近真实值曲线。将SSA‑LSTMGRU模型与单一预测模型ARIMA,LSTM,GRU，以及组合前的预测模型SSA‑LSTM与SSA‑GRU进行比较，SSA‑LSTMGRU模型的预测效果显著优于其他模型。
一种基于 ssa lstm gru 高压电源性能退化预测方法

[发明专利]一种基于SSA-SVM的稀土萃取搅拌轴故障诊断方法及系统-CN202110491200.1在审
发明人：罗奕;李安昊;王腾飞;程哲;何宇华;唐亮;徐浩天;宋明谦;殷豪;张筵凯 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于SSA‑SVM的稀土萃取搅拌轴故障诊断方法及系统，属于稀土萃取设备故障诊断领域，通过优化加速度信号设置初始SSA模型的上下限阈值，得到更新SSA模型；通过更新SSA模型对初始SVM模型中的核函数和惩罚参数进行优化，得到核函数最优值和惩罚参数最优值，进而诊断稀土萃取搅拌轴故障类型；本发明通过将SVM模型中的线性表示通过SSA进行了线性优化，将惩罚参数和核函数寻找出最优的线性表示，提高了故障分类判断的准确率；此外，本发明仅通过对原始的振动加速度信号进行采样，便可构建了更新SSA模型和更新SVM模型，输入量单一简单的情况下，能够达到故障类型判断精确的效果。
一种基于 ssa svm 稀土萃取搅拌故障诊断方法系统

[发明专利]超分子插层结构磺基水杨酸及其制备方法和用途-CN200610012174.5无效
发明人：段雪;李殿卿;林彦军;张林燕;脱振军 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2006-06-09 - 公布日： 2006-11-15 - 主分类号： C09C3/08 文献下载
摘要：超分子插层结构磺基水杨酸是利用水滑石具有可插层组装的性能，在水滑石层间插层组装磺基水杨酸(简写SSA)根离子，制备层间客体为SSA阴离子的材料LDHs－SSA。LDHs－SSA在250－350nm波段的吸收率大于80％，在335nm左右处达到了88％，热分解温度在560℃左右。实验数据表明，将LDHs－SSA掺加到聚丙烯，丙烯氰－丁二烯－苯乙烯共聚物等聚合材料中，表现出了很强的抗紫外光降解作用，因此LDHs－SSA可以作为光稳定剂应用于聚烯烃材料中。
分子结构水杨酸及其制备方法用途

[发明专利]一种基于SSA的柔性作业车间多目标调度方法-CN202310172337.X在审
发明人：李荣雨;朱子豪;王祎炜;刘学军 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSA的柔性作业车间多目标调度方法，包括如下步骤：步骤（1）：获取调度现场的多个调度目标；步骤（2）：基于多个调度目标获得调度序列；步骤（3）：将车间调度序列映射为SSA中位置；步骤（4）：使用SSA来求解获取最适合调度现场的调度序列。本发明其可以解决求解时易陷入局部最优解和求解精度不高的问题，让SSA更加适合解决实际的多目标调度问题。
一种基于 ssa 柔性作业车间多目标调度方法

[发明专利]一种深度在线迁移的锂离子储能电池故障诊断方法-CN202310554087.6在审
发明人：张雪松;林达;杨帆;赵波;钱平;戴哲仁;章雷其;刘敏;张彦昌;李春春;陈凌宇;陈哲;葛晓慧;许君杰 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明的方法包括：采集离线状态电池不同工况下锂离子储能电池的运行数据特征并构建源域数据集；使用源域数据，训练得到源域SSA‑PNN模型，并对源域SSA‑PNN模型参数进行初始化；利用迁移学习将源域SSA‑PNN模型参数迁移至目标域SSA‑PNN模型训练过程中，快速建立目标域SSA‑PNN模型；目标域SSA‑PNN模型中的分类器在保留已学到知识的基础上，对目标域SSA‑PNN模型进行更新和修正，利用目标测试集得到不同工况下的锂离子储能电池故障诊断结果
一种深度在线迁移锂离子电池故障诊断方法

[发明专利]一种基于FA-SSA-SVM算法的煤层渗透率变化预测方法-CN202111228156.1在审
发明人：闫浩;张吉雄;时培涛;周楠;李猛 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于FA‑SSA‑SVM算法的煤层渗透率变化预测方法，属于CO2封存领域。该方法是通过集成支持向量机SVM、麻雀搜索算法SSA、萤火虫算法FA构建新型混合智能模型，其中SVM用来探索煤储层渗透率变化与其影响变量之间的关系，SSA和FA用来优化SVM的超参数。利用FA扰动SSA，通过扰动SSA中的一般解与最优解，提高全局解的搜索性，获取SVM超参数的全局最优解，实现在高维空间非线性预测煤储层渗透率变化与其影响变量之间的关系。FA‑SSA‑SVM预测模型能够在考虑CO2封存过程各种复杂因素的基础上达到较好的预测效果，具有成本低廉、预测精度高、泛化能力强等优点。
一种基于 fa ssa svm 算法煤层渗透变化预测方法

[发明专利]基于SSA-Elman模型的变压器油界面张力预测方法-CN202211601834.9在审
发明人：匡红刚;常家宁;陈涛;周渠;贾路芬;刘立;古智奇;刘晓峰;王溢;黄浩川;简瑜;赵娟 -专利权人：国家电网有限公司;国网重庆市电力公司长寿供电分公司;西南大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SSA‑Elman模型的变压器油界面张力预测方法，属于变压器检测技术领域。该方法包括：S1：确定Elman神经网络的输入为降维后的多频超声波数据，输出为变压器油的界面张力，确定网络的训练集与测试集；S2：建立Elman神经网络，确定网络结构并初始化网络的权值和阈值；S3：首先初始化SSA参数，根据Elman神经网络结构，计算出需要优化的变量元素个数；然后循环SSA优化过程；S4：将SSA算法优化后的最优权值阈值参数赋予Elman神经网络，即输出最优的SSA‑Elman模型，利用SSA‑Elman
基于 ssa elman 模型变压器界面张力预测方法

[发明专利]一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估方法-CN202210135680.2在审
发明人：张然;潘芷涵;王一帆;甘勇;尹毅峰 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SAA‑SSA‑BPNN的网络安全态势评估方法，具体包括以下步骤：步骤一：构建网络安全态势指标体系，对收集到的指标数据进行预处理；步骤二：建立基于SAA‑SSA‑BPNN的网络安全态势评估模型：具体包括：用模拟退火算法优化麻雀搜索算法；用优化后的麻雀搜索算法获取BP神经网络的最优初始权值和阈值；对用SAA‑SSA算法优化后的BPNN进行训练；生成具有评估能力的SAA‑SSA‑BPNN模型；步骤三：基于SAA‑SSA‑BPNN模型进行网络安全态势评估：输入测试数据到SAA‑SSA‑BPNN模型进行网络安全态势评估。
一种基于 saa ssa bpnn 网络安全态势评估方法

[发明专利]一种基于SSA-BiLSTM的压电作动器模型辨识方法-CN202310213323.8在审
发明人：李俊红;严俊;白贵祥;李亚男;宗天成;王娟 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于SSA‑BiLSTM的压电作动器模型辨识方法，属于压电作动器辨识技术领域。解决了辨识压电作动器模型难度大和精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：1)通过仿真实验，获得样本数据；2)数据预处理并构建数据集，并将其分为训练集和测试集；3)得到SSA‑BiLSTM模型用于实时估计。本发明的有益效果为：使用的SSA‑BiLSTM长短期记忆神经网络能够通过SSA算法对BiLSTM神经网络的超参数进行寻优，在满足预测模型评价标准的基础上确定BiLSTM神经网络的最优参数，最终得到SSA‑BiLSTM
一种基于 ssa bilstm 压电作动器模型辨识方法

[发明专利]一种基于SSA-LSSVM模型预测含蜡原油析蜡点温度的方法-CN202110242994.8有效
发明人：卞小强;曹威 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSA‑LSSVM模型预测含蜡原油析蜡点温度的方法，利用麻雀搜索算法(SSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)模型中的罚参数γ和核函数宽度σ2，建立含蜡原油析蜡点温度SSA‑LSSVM预测方法；本发明利用SSA‑LSSVM模型预测含蜡原油析蜡点温度，其预测精度高、泛化能力强、不易陷入局部最优的问题，可以动态地为工程提供参考数据，对含蜡油气藏的合理开发提供一定的帮助
一种基于 ssa lssvm 模型预测原油析蜡点温度方法

[发明专利]基于CEEMD和改进SSA-LSSVM的预测方法-CN202111066960.4在审
发明人：常雨芳;朱自铭;张惠雯;杨子潇;潘风;王浩源;张凤顺;朱禛浩;胡宇博;黄文聪 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于风功率预测技术，具体涉及基于CEEMD和改进SSA‑LSSVM的预测方法，对历史风功率数据进行预处理；对数据进行CEEMD分解，得到的结果分别作为改进SSA‑LSSVM预测模型的输入；获得最优的SSA‑LSSVM预测模型并得到预测结果；采用改进SSA‑LSSVM预测模型进行训练建模，得到基于CEEMD和改进SSA‑LSSVM的超短期风功率预测模型；利用训练生成的风功率预测模型对各内涵模态分量IMF
基于 ceemd 改进 ssa lssvm 预测方法

[发明专利]一种无人机数据链电磁干扰效应评估方法及系统-CN202210335950.4在审
发明人：陈亚洲;王玉明;许彤;赵敏;马立云 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：所述方法包括根据待训练无人机数据链的数据集采用SSA算法对双通道卷积神经网络的超参数进行调优得到SSA‑DCNN模型；根据待训练无人机数据链的数据集对SSA‑DCNN模型进行训练得到SSA‑DCNN预测模型，SSA‑DCNN预测模型用于确定无人机数据链在电磁干扰下的实际干扰性能等级，数据集包括：电磁干扰时频谱图、数据链性能参数直方图和在电磁干扰下的实际干扰性能等级。
一种无人机数据链电磁干扰效应评估方法系统

[发明专利]一种基于SSA-LSSVM短期电力负荷预测模型-CN202110487983.6在审
发明人：黄志祥;周莉;杨明亮 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SSA‑LSSVM的短期电力负荷预测模型，本发明属于电力技术领域，尤其涉及一种基于SSA‑LSSVM的短期电力负荷预测模型。本发明采用SSA算法寻找LSSVM预测模型参数的全局最优解，将所得到的最优参数组合作为模型的参数，有利于预测模型精度的提高。并建立基于SSA算法优化LSSVM的短期电力负荷预测模型。本发明通过算例，与其它预测模型的预测结果进行对比分析，验证了SSA优化LSSVM预测模型性能的优越性，可以在短期电力负荷，实现快速且精度高的电力负荷预测，有助于实现短期电力负荷的经济技术评估。
一种基于 ssa lssvm 短期电力负荷预测模型

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