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公开(公告)号：CN119890708A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510112978.5
申请日：2025-01-24
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明提供一种适用于S、C和X波段的无线多频带频率可重构天线，包括：基板、地平面、第一PIN二极管、第二PIN二极管、第一段微带线、第二段微带线和第三段微带线；地平面位于基板的下表面，第一段微带线印刷在基板的上表面，且与馈电SAM接头的一端连接，馈电SAM接头的另一端与地平面连接；第一段微带线顶部与第一PIN二极管接触；第二段微带线底部与第一PIN二极管底部接触，且顶部与第二PIN二极管接触；第三段微带线底部与第二PIN二极管接触；通过控制第一PIN二极管和第二PIN二极管的偏置状态，调整天线的谐振状态。本发明实现了多种频段有效谐振状态，能够用于无线通信、WLAN、以及S、C、X波段传感器等。
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公开(公告)号：CN115473286A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211071171.4
申请日：2022-09-02
Applicant: 西南大学
Inventor： 李华青 , 李骏 , 郑李逢 , 冯丽萍 , 夏大文 , 石亚伟 , 王慧维 , 李传东 , 张伟 , 纪良浩 , 李永福 , 董滔 , 吕庆国 , 陈孟钢 , 王政 , 冉亮 , 杜镇源
Abstract: 本发明提供一种基于约束投影强化学习的分布式经济调度优化方法，包括：基于运行约束，结合发电成本函数和发电单元的可行功率输出构建分布式经济调度数学模型；对区域通信网络中的每个发电机实施平均一致性方法，以分布式方式获取微电网中的全局信息；采用Actor‑Critic算法将分布式经济调度数学模型转换为基于约束投影的分布式经济调度优化问题；结合拉格朗日乘子法与罚函数法，得到优化问题的增广拉格朗日对偶形式，并基于KKT条件得到分布式经济调度优化问题的最优功率输出。本发明能够有效协调微电网中发电机的功率输出，而无需关注成本函数的构建，并能够通过与未知负载总线的反馈交互完成分布式调度任务。
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公开(公告)号：CN112000920A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010793221.4
申请日：2020-08-07
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于迭代处理的主对偶分布式加速优化方法，属于大规模机器学习分布式优化技术领域。该方法基于迭代处理的分布式计算方式，采用Nesterov梯度加速技术，主要包括以下步骤：S1：确定目标函数；S2：搭建通信网络；S3：变量初始化；S4：选取合适的步长和动量参数；S5：变量更新。本方法采用分布式计算方式，具有广泛的应用领域，例如：机器学习、信号与信息处理、资源分配等；同时，采用Nesterov梯度加速技术，极大地提高了所提算法的收敛速度。本方法为无向通信网络下的分布式优化的应用奠定了理论基础，扩大了其应用范围。
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公开(公告)号：CN111950611A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010749536.9
申请日：2020-07-30
Applicant: 西南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于随机梯度追踪技术的大数据二分类分布式优化方法，具体步骤为：设定二分类问题，获取训练样本数据、测试样本数据、样本特征；采用one-hot编码将训练样本数据和测试样本数据扩展成向量数据，得到训练样本向量数据和测试样本向量数据；将训练样本向量数据进行智能体分配，结合梯度跟踪策略与随机平均梯度策略，建立带未知参数的分布式随机梯度跟踪策略S-DIGing的问题模型；求解未知参数；将测试样本向量数据代入分布式随机梯度跟踪策略S-DIGing的问题模型中进行二分类验证，并输出所述二分类问题对应的分布式随机梯度跟踪策略S-DIGing的问题模型。极大降低了策略的复杂度和计算量，从而使S-DIGing策略能够很好地处理大规模问题。
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公开(公告)号：CN111481205A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010326844.0
申请日：2020-04-23
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明涉及一种足底压力无线采集显示电路，属于人体足底压力测量技术领域，包括：多个信号采集电路，分别用于采集人体足底不同部位的压力值，并将采集到的压力值转换为数字信号；多个单片机，分别与对应的信号采集电路的输出端电连接，用于接收人体足底的压力值的数字信号；多个无线发射模块，分别与对应的与单片机电连接，用于将信号采集电路送入单片机的数字信号进行发送；无线接收模块，用于接收多个无线发射模块发射出的数字信号；主处理器，与无线接收模块信号连接，用于接收无线接收模块发送来的数字信号，对数字信号进行判断处理，并将最终的步态相位结果传输给显示器进行显示。本发明减少了测量数据量，成本低廉便于携带和操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112069631B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010614853.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 西南大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑通信时延的基于方差缩减技术的分布式投影方法，包括如下步骤：步骤1、针对同时具备本地集合约束和本地等式约束的多智能化系统提出原始优化问题模型(1)；步骤2、将步骤1所得的原始优化问题模型(1)进行等价转换成便于分布处理的凸优化问题模型(2)；步骤3、提出基于方差缩减技术的分布式投影算法(3)解决带约束的凸优化问题模型(2)，即采用局部随机平均梯度无偏地估计局部全梯度，以此来减轻在每次迭代中计算所有局部目标函数的全梯度而导致的沉重的计算负担；步骤4、进行收敛性分析；本发明可以大幅度降低网络中所有智能体的计算成本，从而减轻整个多智能体系统的通信与计算压力，具有较高的实用性。
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公开(公告)号：CN116227806A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211562407.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 西南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于能源需求响应管理的无模型强化学习方法，包括：构建住宅电器模型；结合居民综合用电成本和电力零售商利润确定社会福利，根据社会福利平衡居民综合用电成本与零售商利润，社会福利表示为基于价格的住宅需求响应管理非凸优化问题；根据电网的传输数据，分别采用基于Q‑表的Q学习算法、深度学习与Q学习相结合的Q‑网络算法和Actor‑Critic算法构建针对基于价格的住宅需求响应管理非凸优化问题的强化学习解决方案；根据三种基于价格的住宅需求响应管理非凸优化问题的强化学习解决方案，确定最优解决方案和最优零售价格序列。本发明能够采用三种算法分别进行建模，实现对未知电力市场环境下的最佳零售价格规划。
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公开(公告)号：CN116050732A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211559883.0
申请日：2022-12-06
Applicant: 西南大学
Inventor： 李华青 , 牛友成 , 冉亮 , 唐佳龙 , 李骏 , 郑李逢 , 冯丽萍 , 石亚伟 , 王慧维 , 李传东 , 夏大文 , 张伟 , 纪良浩 , 董滔 , 吕庆国 , 王政 , 陈孟钢 , 杜镇源
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了一种基于非合作博弈的市场商品供应调度方法，通过构建市场商品供应调度的非合作博弈模型，构造分布式对偶近端梯度算法，求解非合作博弈的广义纳什均衡，来得到市场商品的最优供应调度方法，包括步骤：S1构建市场商品供应调度的非合作博弈模型；S2建立非合作博弈的广义纳什均衡模型；S3将建立的广义纳什均衡数学模型转换为拉格朗日对偶形式；S4构建分布式对偶近端梯度算法，并求出非合作博弈的广义纳什均衡；S5根据计算得到的每种商品的最优分配状态进行商品的分配。本发明提供的市场商品供应调度方法，可以实现市场商品的有效分配，既满足市场的需求，又节约了企业自身的成本，提升了企业的经济效益。
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公开(公告)号：CN115423348A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211149755.9
申请日：2022-09-21
Applicant: 西南大学
Inventor： 李华青 , 郑李逢 , 李骏 , 冯丽萍 , 李永福 , 石亚伟 , 王慧维 , 李传东 , 张伟 , 冉亮 , 高澜 , 夏大文 , 陈孟钢 , 纪良浩 , 董滔 , 吕庆国 , 王政 , 杜镇源
Abstract: 本发明提供一种基于非合作博弈的综合能源系统自主调度方法，包括：构建综合能源系统模型，所述综合能源系统模型包括能源供应商、能源枢纽和用户，所述能源枢纽存在对应的局部约束和耦合约束；基于系统负载和随机变量，获取能源费用支出和零售价格，并根据所述能源费用支出和零售价格构建能源成本函数；根据所述综合能源系统模型和能源成本函数，将能源调度问题转化为非合作随机博弈问题；采用完全分布式算法求解所述非合作随机博弈问题，得到最优调度策略，根据所述最优调度策略进行能源调度。本发明能够基于耦合约束和局部约束，实现能源调度的成本最小化，且符合实际和用户需求，能够适用于多种情况下的能源调度。
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公开(公告)号：CN112069631A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010614853.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 西南大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑通信时延的基于方差缩减技术的分布式投影方法，包括如下步骤：步骤1、针对同时具备本地集合约束和本地等式约束的多智能化系统提出原始优化问题模型(1)；步骤2、将步骤1所得的原始优化问题模型(1)进行等价转换成便于分布处理的凸优化问题模型(2)；步骤3、提出基于方差缩减技术的分布式投影算法(3)解决带约束的凸优化问题模型(2)，即采用局部随机平均梯度无偏地估计局部全梯度，以此来减轻在每次迭代中计算所有局部目标函数的全梯度而导致的沉重的计算负担；步骤4、进行收敛性分析；本发明可以大幅度降低网络中所有智能体的计算成本，从而减轻整个多智能体系统的通信与计算压力，具有较高的实用性。
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