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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118094823B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410490961.9
申请日：2024-04-23
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 王鹏凯
Abstract: 本发明提供一种机械元件参数优化方法、装置及计算机产品，基于沙猫群算法，引入连续的Logistics映射和Tent映射的混沌初始化策略，构建待优化参数的初始解，保证了种群的多样性和均匀性，有效克服容易陷入局部最优解的问题，提升了算法收敛速度和计算精度。构建沙猫的敏感范围时，引入余弦函数在迭代初期能够获得更广的搜索范围，引入柯西扰动提供随机性和多样性，增强算法跳出局部最优的能力。在捕食阶段，将二分查找用于轮盘赌函数中，高效地从一个概率分布中选择一个角度，这个角度进而用于指导搜索的移动方向，极大提升了计算效率。
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公开(公告)号：CN117612026B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311587622.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于遥感影像道路提取的路径预测方法及系统，所述方法的步骤包括：获取原始的卫星遥感图像，并进行预处理；将预处理后的图像进行自适应阈值分割，得到分割图像；提取分割图像中目标的第一灰度值的道路区域，所述道路区域包括多条路径和多个顶点，在原始的卫星遥感图像中标记道路区域的位置，基于目标检测算法计算每条路径中车辆的总长度；将智能体在顶点向各个路径行进作为智能体的动作，将智能体处于的顶点位置作为状态，并基于执行动作后的路径上车辆的总长度计算智能体在执行每个动作的奖励值，基于所述奖励值训练预设的强化学习模型；将起点位置和终点位置输入到完成训练的强化学习模型中，所述强化学习模型输出规划的路径。
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公开(公告)号：CN117612026A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311587622.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于遥感影像道路提取的路径预测方法及系统，所述方法的步骤包括：获取原始的卫星遥感图像，并进行预处理；将预处理后的图像进行自适应阈值分割，得到分割图像；提取分割图像中目标的第一灰度值的道路区域，所述道路区域包括多条路径和多个顶点，在原始的卫星遥感图像中标记道路区域的位置，基于目标检测算法计算每条路径中车辆的总长度；将智能体在顶点向各个路径行进作为智能体的动作，将智能体处于的顶点位置作为状态，并基于执行动作后的路径上车辆的总长度计算智能体在执行每个动作的奖励值，基于所述奖励值训练预设的强化学习模型；将起点位置和终点位置输入到完成训练的强化学习模型中，所述强化学习模型输出规划的路径。
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公开(公告)号：CN118094823A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410490961.9
申请日：2024-04-23
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 王鹏凯
Abstract: 本发明提供一种机械元件参数优化方法、装置及计算机产品，基于沙猫群算法，引入连续的Logistics映射和Tent映射的混沌初始化策略，构建待优化参数的初始解，保证了种群的多样性和均匀性，有效克服容易陷入局部最优解的问题，提升了算法收敛速度和计算精度。构建沙猫的敏感范围时，引入余弦函数在迭代初期能够获得更广的搜索范围，引入柯西扰动提供随机性和多样性，增强算法跳出局部最优的能力。在捕食阶段，将二分查找用于轮盘赌函数中，高效地从一个概率分布中选择一个角度，这个角度进而用于指导搜索的移动方向，极大提升了计算效率。
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公开(公告)号：CN116933948A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311198672.3
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 王鹏凯
Abstract: 本发明提供一种基于改进海鸥算法与反向传播神经网络的预测方法和系统，该方法包括：将包含多个宏观经济特征指标的测试数据输入到预训练完成的反向传播神经网络的输入层中；基于输入层的节点到隐含层的节点的权值和输入层的每个节点对应的宏观经济特征指标，得到隐含层的每个节点对应的中间特征指标，经过隐含层的第一激励函数的处理以得到隐含层的每个节点的输出；基于隐含层的节点到输出层的节点的权值和隐含层的每个节点的输出，得到输出层的唯一节点对应的中间特征指标，经过输出层的第二激励函数的处理以输出基于测试数据得到的GDP预测结果。本发明能够有效避免反向传播神经网络在迭代过程中陷入局部最优的问题。
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