公开(公告)号：CN117556775A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202410036351.1

申请日：2024-01-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 刘煜 ,  胡旺 ,  章语

IPC: G06F30/392 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/006 ,  G06F115/12

Abstract: 本发明提供了多目标芯片电路参数优化设计方法，属于芯片优化设计领域。本发明包括：根据需求确定电子元件和电路拓扑结构，以实现芯片所需的具体功能；将该电路元器件参数编码为适合于多目标智能优化算法的数据结构；初始化N个电路拓扑结构和元器件数量作为种群中的个体并进行适应度评估；表征新的元器件参数的子代生成；基于仿真器或代理模型的适应度评估；最优档案的更新；代理模型的创建或更新；重复上述步骤获得最终最优电路元器件参数。本发明使用了数据驱动的多目标优化方法解决电路参数设计问题，充分利用了智能化仿真工具的准确性，在进化过程中适当的矫正代理模型，使其能随着进化后期样本数据的增加，提高整个进化过程的搜索准确性。

公开(公告)号：CN117274724B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311561944.1

申请日：2023-11-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  王珩 ,  林渴真 ,  章语

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于可变类别温度蒸馏的焊缝缺陷分类方法，属于无损检测技术领域。该方法提出了一个基于测试集的自适应可变温度的教师‑学生架构，通过监控在训练中各类缺陷类别的准确率以动态调节模型架构中最重要参数T（温度），通过动态调节温度T参数，以让各类别在对损失函数的贡献时形成不同的权重。本发明得到的测试集准确率相较未改价的蒸馏算法有着显著的提高。(56)对比文件Jialin Tian.Structure-Aware Semantic-Aligned Network for Universal Cross-Domain Retrieval《.SIGIR》.2022,278-289.

公开(公告)号：CN117435904A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311753604.9

申请日：2023-12-20

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  陈业航 ,  章语 ,  李欣悦

IPC: G06F18/2111 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/23 ,  G06F18/27 ,  G16C60/00

Abstract: 本发明公开了一种单一特征排序及复合特征提取方法，属于数据处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1.构建输入数据集；S2.划分聚类；S3.分聚类进行符号回归，并将符号回归结果解码为表达式；S4.根据符号回归结果进行单一特征排序；S5.根据符号回归结果提取复合特征。本发明方法能够有效提升单一特征选择结果的可解释性，剔除不相关或冗余的特征；同时，能够显式的提取出符合领域可解释性的复合特征，从而促进跨领域之间的知识交流；此外，选取出真正相关的特征能够有效去除噪声特征带来的干扰，从而简化模型，提高模型精确度，协助理解数据产生的过程。

公开(公告)号：CN117274724A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311561944.1

申请日：2023-11-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  王珩 ,  林渴真 ,  章语

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于可变类别温度蒸馏的焊缝缺陷分类方法，属于无损检测技术领域。该方法提出了一个基于测试集的自适应可变温度的教师‑学生架构，通过监控在训练中各类缺陷类别的准确率以动态调节模型架构中最重要参数T（温度），通过动态调节温度T参数，以让各类别在对损失函数的贡献时形成不同的权重。本发明得到的测试集准确率相较未改价的蒸馏算法有着显著的提高。

公开(公告)号：CN114282717B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202111557916.3

申请日：2021-12-20

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  齐燕 ,  章语

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种地震应急观测流动台的多目标智能优化选址方法，属于地震应急观测流动台选址领域。本发明包括：确定待跟踪监测的地震主震及其所在断裂带、破裂方向，配置流动台站的部署空间范围，从选址基础数据库中获取部署范围内的不利场地要素集合，采用多目标优化方法求解最优帕累托解集并从中筛选流动台候选最优方案，再在每个台址周围范围内选择基岩区域并微移至基岩上，避让面积较小的不利场地要素，得到最终的选址方案。本发明可以提供可视化的优化选址决策过程，实现震区一定范围内布设地震应急观测流动台的最优化选址方案，从而产出高质量地震余震序列目录，提高地震应急观测流动台选址的合理性和时效性，震区地震监测能力。

公开(公告)号：CN114239404A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111553331.4

申请日：2021-12-17

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  章语

IPC: G06F30/27 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的材料智能优化设计方法，属于材料设计领域。本发明包括：收集包含材料成分和性能的数据样本；构建能映射材料成分到性能的预测模型，构建能映射材料成分和性能分布的评估模型，融合预测模型和评估模型得到多目标代理模型；求解该多目标代理模型的帕累托阈值前沿；在帕累托阈值前沿中根据两级最优决策方案和需求目标选择兴趣解集，再根据实验得到新样本，若新样本性能达到需求则停止，否则基于新样本进行迭代优化。本发明通过采用机器学习和多目标进化方法同步优化多个材料的性能指标，可以大大减少材料优化设计过程中的试错成本，提高材料优化设计过程的可靠性和可操作性。