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公开(公告)号：CN116720638A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310388975.5
申请日：2023-04-13
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06Q10/047 , H04L45/12 , G06N3/126 , G06Q50/30
摘要： 本发明公开了一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统，该方法包括：根据路由网络结构图确定目标函数、约束空间和约束条件并输入参数初值，构建路由网络结点最短路逆优化问题；根据参数初值和约束空间对路由网络结点最短路逆优化问题进行取值，得到每个结点权重调整方案的最优路径；并进行添加受保护调整方案与待更新调整方案，基于改进进化算法进行迭代更新处理，输出最优权重调整方案；根据最优权重调整方案改变给定路径上弧的权重。可以有效的计算最优调整方案，更快更精准地用于路由调整与分配、生产规划等任务。本发明作为一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统，可广泛应用于路由分配技术领域。
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公开(公告)号：CN113539511B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110663148.3
申请日：2021-06-15
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于K近邻约束优化的传染病传播治疗模型优化方法，包括：针对传染病的传播治疗建立结构图，并获取结构图中的每个节点的治疗成本和感染其他节点的概率的数据；针对所述结构图建立优化模型，优化模型包括目标函数和对应的约束；使用约束优化算法求解所述优化模型，得到所有节点的治愈率。本发明基于种群中可行解的比例以及进化代数自适应调整K，每个个体定义其K近邻，把在K近邻中违反约束程度最轻的个体当成可行解比较，并根据邻居来定义新的违反约束的程度，该算法能有效处理约束优化问题，从而高效精准的得到传染病传播治疗模型的最优解，制定相应的策略。
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公开(公告)号：CN110991606B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201911035542.1
申请日：2019-10-29
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于径向基神经网络的压电陶瓷驱动器复合控制方法，包括：将压电陶瓷驱动器的期望位移信号输入至前馈控制器，获取前馈控制器输出的初始电压信号并获取压电陶瓷驱动器的第一位移信号，由此计算跟踪误差信号，将跟踪误差信号输入至PID控制器中，获取PID控制器输出的电压信号，利用该电压信号对初始电压信号进行修正，获取压电陶瓷驱动器的第二位移信号；将第二位移信号输入至RBF神经网络适配器中，通过适配器输出自适应调整后的电压信号，利用该电压信号对修正电压信号进行修正，得到最终用于驱动压电陶瓷驱动器的驱动电压信号。本方法能克服压电陶瓷驱动器的迟滞非线性特性带来的不利影响，显著提高压电陶瓷驱动器的定位精度。
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公开(公告)号：CN113537290A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110667557.0
申请日：2021-06-16
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于超高维数据元聚类的图像匹配方法，这种方法不需要对超高维数据进行降维，使用元聚类的方法，尽可能的保存了超高维数据的信息特征，同时有效避免了维数灾难；本方案中的自适应特征集快速划分的方法，这种方法首先将特征将相似性差异最大的特征划分进多个特征子集，然后再将其余特征划分进相似性差异最小的特征子集，通过这样的特征集划分，使得数据的维度降低，同时能够提供较为丰富的知识信息用于聚类得到较为精确的聚类标签，避免了聚类过程中的维度灾难的影响。
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公开(公告)号：CN110991606A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911035542.1
申请日：2019-10-29
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于径向基神经网络的压电陶瓷驱动器复合控制方法，包括：将压电陶瓷驱动器的期望位移信号输入至前馈控制器，获取前馈控制器输出的初始电压信号并获取压电陶瓷驱动器的第一位移信号，由此计算跟踪误差信号，将跟踪误差信号输入至PID控制器中，获取PID控制器输出的电压信号，利用该电压信号对初始电压信号进行修正，获取压电陶瓷驱动器的第二位移信号；将第二位移信号输入至RBF神经网络适配器中，通过适配器输出自适应调整后的电压信号，利用该电压信号对修正电压信号进行修正，得到最终用于驱动压电陶瓷驱动器的驱动电压信号。本方法能克服压电陶瓷驱动器的迟滞非线性特性带来的不利影响，显著提高压电陶瓷驱动器的定位精度。
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公开(公告)号：CN115661460A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211369798.8
申请日：2022-11-03
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请公开了一种具有对比机制的相似度感知框架的医学图像分割方法，包括以下步骤：获取数据；对所述数据进行增强，得到数据集；基于所述数据集，选择分割模型；对所述分割模型进行对比学习，提高所述分割模型分割性能；对所述进行对比学习的分割模型再进行监督学习，共同训练模型；对所述共同训练的模型进行损失优化，优化后的模型用于医学图像分割。通过监督学习提供监督信息指导，并通过对比学习充分挖掘数据中潜在的相似性分析和学习特征，以保持监督学习分割的准确性，并学习数据的潜在有效特征。
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公开(公告)号：CN113305834A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110542542.1
申请日：2021-05-18
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种二自由度机械臂最优控制问题的全局模式搜索方法，先在搜索空间内对均匀分布的数个点进行计算，在具有最小函数值的点附近才展开迭代搜索。这种搜索方法既有传统模式搜索方法的快速迭代特点，又使得到的最优点在整个搜索空间内也是全局最优的，提高了搜索方法的实用性。另外，本发明在每次迭代搜索后均利用现有点集计算单纯形梯度，根据单纯形梯度来设计新的搜索向量集，使得每一次迭代的搜索向量都能更准确地反映目标函数的梯度下降方向，从而进一步降低搜索成本，提高搜索速率。
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公开(公告)号：CN112270120A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011022305.4
申请日：2020-09-25
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了一种基于树型结构层次化分解的多目标优化方法，包括以下步骤：1、初始化参数，生成一组均匀分布的单位权重向量；S2、构造树并初始化种群；S3、进化算法；本发明在提出的算法中，候选解只需要与树的根到叶节点路径上的解进行比较。因此，处理候单个选解的计算复杂度仅为O(M logN)，并且本发明通过求解少数具有代表性的子问题来逼近Pareto前沿，并逐步细化Pareto前沿。该策略对于求解大空间优化问题，具有时间复杂度低和计算效率高的有益效果。
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公开(公告)号：CN116720638B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310388975.5
申请日：2023-04-13
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06Q10/047 , H04L45/12 , G06N3/126 , G06Q50/50
摘要： 本发明公开了一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统，该方法包括：根据路由网络结构图确定目标函数、约束空间和约束条件并输入参数初值，构建路由网络结点最短路逆优化问题；根据参数初值和约束空间对路由网络结点最短路逆优化问题进行取值，得到每个结点权重调整方案的最优路径；并进行添加受保护调整方案与待更新调整方案，基于改进进化算法进行迭代更新处理，输出最优权重调整方案；根据最优权重调整方案改变给定路径上弧的权重。可以有效的计算最优调整方案，更快更精准地用于路由调整与分配、生产规划等任务。本发明作为一种基于改进进化算法的逆最短路权重调整方法及系统，可广泛应用于路由分配技术领域。
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公开(公告)号：CN112270120B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202011022305.4
申请日：2020-09-25
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了一种基于树型结构层次化分解的多目标优化方法，包括以下步骤：1、初始化参数，生成一组均匀分布的单位权重向量；S2、构造树并初始化种群；S3、进化算法；本发明在提出的算法中，候选解只需要与树的根到叶节点路径上的解进行比较。因此，处理候单个选解的计算复杂度仅为O(M logN)，并且本发明通过求解少数具有代表性的子问题来逼近Pareto前沿，并逐步细化Pareto前沿。该策略对于求解大空间优化问题，具有时间复杂度低和计算效率高的有益效果。
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