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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222112A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110363509.2
申请日：2021-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用多视角‑门控循环单元神经网络(MV‑GRU)对集中供热系统热负荷进行预测的方法，所诉方法包括：获取热负荷、室外温度的历史数据，将其作为两种视角；对两种视角的数据进行归一化处理，划分为训练集和验证集；利用归一化后的数据训练组合神经网络获得预测模型，组合神经网络由GRU和DMAN网络组成；基于所述热负荷预测模型，对集中供热系统的热负荷进行预测。本发明的基于MV‑GRU实现的集中供热系统热负荷预测方法，通过挖掘热负荷和室外温度两者之间的耦合关系，实现了对集中供热系统热负荷较为高效的预测。
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公开(公告)号：CN114565072A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210090154.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于归纳逻辑编程的多智能体强化学习方法，包括：步骤1：构建多智能体系统；步骤2：利用可微归纳逻辑编程将智能体获取的环境局部观察信息和接收的通信信息编码为一阶谓词表示；步骤3：对一阶谓词表示进行推理解码得到动作概率；步骤4：智能体根据动作概率选择动作并与环境交互；步骤5：利用优势函数对智能体选择的动作进行评估，并根据评估结果进行优化更新，直至所有智能体的策略收敛。本发明的基于归纳逻辑编程的多智能体强化学习方法在智能体的合作任务中拥有优越的表现，不仅可以学习接近最优的策略，并且比传统的强化学习方法具有更好的可解释性。
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公开(公告)号：CN103944624A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410113568.4
申请日：2014-03-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明涉及稳健自适应波束形成处理技术。本发明针对现有技术中，强期望信号背景下阵列导向矢量失配的问题，提出一种基于迭代算法的稳健波束形成方法，首先，使用PI谱计算出PI算法的权值；其次，利用PI谱及PI算法的权值在期望信号可能空域范围外重构干扰噪声协方差矩阵；最后，利用重构的干扰噪声协方差矩阵，计算波束形成器的最优权值，再重复循环PI算法，从而更新了波束形成器的最优权向量。通过LMS迭代功率倒置算法，重构干扰噪声协方差矩阵，从而直接避免传统算法中的矩阵求逆运算的方法。适用于基于迭代算法的稳健波束形成方法。
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公开(公告)号：CN113222112B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110363509.2
申请日：2021-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种利用多视角‑门控循环单元神经网络(MV‑GRU)对集中供热系统热负荷进行预测的方法，所诉方法包括：获取热负荷、室外温度的历史数据，将其作为两种视角；对两种视角的数据进行归一化处理，划分为训练集和验证集；利用归一化后的数据训练组合神经网络获得预测模型，组合神经网络由GRU和DMAN网络组成；基于所述热负荷预测模型，对集中供热系统的热负荷进行预测。本发明的基于MV‑GRU实现的集中供热系统热负荷预测方法，通过挖掘热负荷和室外温度两者之间的耦合关系，实现了对集中供热系统热负荷较为高效的预测。
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公开(公告)号：CN103944624B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201410113568.4
申请日：2014-03-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明涉及稳健自适应波束形成处理技术。本发明针对现有技术中，强期望信号背景下阵列导向矢量失配的问题，提出一种基于迭代算法的稳健波束形成方法，首先，使用PI谱计算出PI算法的权值；其次，利用PI谱及PI算法的权值在期望信号可能空域范围外重构干扰噪声协方差矩阵；最后，利用重构的干扰噪声协方差矩阵，计算波束形成器的最优权值，再重复循环PI算法，从而更新了波束形成器的最优权向量。通过LMS迭代功率倒置算法，重构干扰噪声协方差矩阵，从而直接避免传统算法中的矩阵求逆运算的方法。适用于基于迭代算法的稳健波束形成方法。
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