-
公开(公告)号：CN115765847B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202211467828.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法，包括建立多无人机协作通信中继选择模型；初始化量子物质量子位置并设定参数；计算量子物质位置适应度函数值；使用量子失去、获得、共享电子策略更新量子物质量子位置；使用量子化合反应策略更新量子物质量子位置；使用量子复分解反应策略更新量子物质量子位置，对第i个量子物质的量子位置进行赋值，选择三种更新策略中最优量子位置赋值给量子结构更改策略中第i个量子物质量子位置；使用量子结构更改策略更新量子物质量子位置；更新量子位置至最大迭代次数，将最优量子物质位置映射为中继选择方案并输出。本发明降低了问题求解复杂度，克服易陷入局部收敛的弊端，提升寻优速率。
-
公开(公告)号：CN117992807A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410172704.0
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N10/60 , G06Q50/18
Abstract: 一种基于量子法医调查机制的特征选择方法、系统及存储介质，涉及数据处理领域，为解决现有的特征选择方法分类正确率不高以及时间复杂度高，选择的特征子集精度不够的问题。包括：步骤一：对数据集进行归一化处理，采用K近邻分类器对训练集样本进行聚类，对测试集样本进行分类，构建特征选择的目标函数；步骤二：初始化量子警察群体中每个成员的量子位置，计算量子警察个体的适应度，确定初始全局最优量子位置；步骤三：分别对调查组和追捕组每个成员的量子位置进行更新；步骤四：更新调查组和追捕组以及量子警察群体的全局最优量子位置；步骤五：对调查组和追捕组中的部分成员进行交换，继续演化；步骤六：最终迭代得到选取的最优特征子集。
-
公开(公告)号：CN115765847A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211467828.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法，包括建立多无人机协作通信中继选择模型；初始化量子物质量子位置并设定参数；计算量子物质位置适应度函数值；使用量子失去、获得、共享电子策略更新量子物质量子位置；使用量子化合反应策略更新量子物质量子位置；使用量子复分解反应策略更新量子物质量子位置，对第i个量子物质的量子位置进行赋值，选择三种更新策略中最优量子位置赋值给量子结构更改策略中第i个量子物质量子位置；使用量子结构更改策略更新量子物质量子位置；更新量子位置至最大迭代次数，将最优量子物质位置映射为中继选择方案并输出。本发明降低了问题求解复杂度，克服易陷入局部收敛的弊端，提升寻优速率。
-
公开(公告)号：CN114995492A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210594253.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机抢灾救援规划方法，步骤一、建立多无人机救援规划模型；步骤二、初始化量子北方苍鹰量子位置并设定参数；步骤三、计算量子北方苍鹰目标函数值；步骤四、根据所有量子北方苍鹰位置的目标函数值进行非支配解排序；步骤五、计算每一非支配等级中量子北方苍鹰位置拥挤度；步骤六、在猎物识别攻击阶段更新量子北方苍鹰量子位置；步骤七、在追逃阶段更新量子北方苍鹰量子位置；步骤八、判断是否达到量子北方苍鹰最大迭代次数，是则终止迭代，将非支配等级为1的量子北方苍鹰位置对应为任务分配矩阵，作为抢灾救援规划任务分配结果输出；否则令k＝k+1，执行步骤四。本发明克服了容易陷入局部收敛的弊端，提升了演化机制的寻优速率。
-
公开(公告)号：CN119814507A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411934638.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于安哥拉兔搜索机制的通信信号调制识别方法及系统，涉及通信信号处理技术领域。本发明的技术要点包括：构建数字调制信号数据集；对数字调制信号数据集中数据进行预处理，获取训练集和测试集；基于训练集和测试集，利用安哥拉兔搜索机制优化求解支持向量机的超参数，超参数包括惩罚因子和高斯核；利用训练集训练具有最优超参数的支持向量机；利用训练好的支持向量机对待测通信信号进行调制识别。本发明解决了支持向量机因超参数选取不当出现的过拟合问题，在通信信号调制识别领域具有识别准确率高，收敛速度快等优点，并在低信噪比下也能获得良好的识别效果，具有更广泛的应用前景和场景，可适用于解决多类工程应用问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119209033A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411264090.5
申请日：2024-09-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种波束展宽的有约束天线阵稀疏方法，属于阵列信号处理领域。本发明将狮群个体进行量子编码和模拟量子旋转门进行演化，通过设计量子旋转角演化量子位置去更新狮子的位置，设计了解决离散优化问题的新算法，突破了原狮群算法不能解决连续优化问题的应用局限。本发明在天线位置构建中获得满足波束展宽和布满率约束条件的最优稀疏阵列结构，与传统方向图综合方法相比本发明在半功率波束宽度相同的条件下具有较大的天线增益，在提高了收敛速度和收敛精度的同时，得到了较低的最大相对旁瓣电平是并满足约束条件，最后仿真结果说明了基于量子狮群机制构建稀疏阵的方向图综合方法的有效性和优越性。
-
公开(公告)号：CN114995492B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210594253.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/695 , G06N3/006 , G06N10/60 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种多无人机抢灾救援规划方法，步骤一、建立多无人机救援规划模型；步骤二、初始化量子北方苍鹰量子位置并设定参数；步骤三、计算量子北方苍鹰目标函数值；步骤四、根据所有量子北方苍鹰位置的目标函数值进行非支配解排序；步骤五、计算每一非支配等级中量子北方苍鹰位置拥挤度；步骤六、在猎物识别攻击阶段更新量子北方苍鹰量子位置；步骤七、在追逃阶段更新量子北方苍鹰量子位置；步骤八、判断是否达到量子北方苍鹰最大迭代次数，是则终止迭代，将非支配等级为1的量子北方苍鹰位置对应为任务分配矩阵，作为抢灾救援规划任务分配结果输出；否则令k＝k+1，执行步骤四。本发明克服了容易陷入局部收敛的弊端，提升了演化机制的寻优速率。
-
公开(公告)号：CN118330549B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410364777.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种冲击噪声下基于复合熵的宽带测向方法及系统。该方法包括：在冲击噪声下构建基于聚焦中值离差复合熵的低阶矩阵，建立基于复合熵的低阶矩阵的加权信号子空间拟合宽带信号测向模型，所设计宽带信号测向模型在冲击噪声环境下能有效测向，且具有良好的解相干能力；设计连续量子白骨顶鸡搜索机制求解加权信号子空间拟合宽带信号测向模型，能够在减少计算量的情况下，提高求解精度，使宽带测向估计结果更准确和具有鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN118574152A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410631402.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W24/08 , H04L43/0852
Abstract: 本发明公开了一种演化可调指数分数低阶协方差的时延估计方法及系统，涉及无线通信技术领域。本发明的技术要点包括：获取信号发射端和接收端采样数据；建立可调指数分数低阶协方差时延估计模型；初始化量子云雀群位置和量子速度并设定参数；对初代量子云雀群的位置进行适应度计算，得到量子云雀群的局部最优位置以及全局最优位置；进行量子速度更新，并通过更新后量子速度完成位置更新；更新量子云雀群的局部最优位置，同时找到全局最优位置；判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出可调节指数分数低阶协方差的最优参数，根据接收信号进行时延估计。本发明通过量子演化与云雀群寻优，设计时延估计值均方根误差为适应度函数，提高了时延估计效果。
-
公开(公告)号：CN118096808B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410116941.5
申请日：2024-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰搜索机制图像分割方法及系统，涉及图像处理技术领域。本发明的技术要点包括：基于二维Otsu图像分割方法对灰度图像进行图像分割，获取最优分割阈值；利用基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰优化算法对最优分割阈值进行寻优，获取寻优后的最优分割阈值；根据寻优后的最优分割阈值，基于二维Otsu图像分割方法对原始灰度图像进行分割，获取分割图像。本发明从两个方面对天鹰搜索机制进行了改进，有效避免了天鹰种群陷入局部最优解的困境，同时增强了天鹰种群局部开发的能力。本发明相比原始天鹰搜索机制和其他群体智能优化方法均体现了更为优秀的分割结果。本发明在图像分割领域具有较强的实用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
31
records
(took 0.023 seconds)
