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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107229971A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710418901.6
申请日：2017-06-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明提出了一种基于PSO算法的最优自适应策略决策方法，用于解决现有技术在自适应策略空间中策略数量较为巨大的情况下决策效率低的技术问题。实现步骤为：(1)获取自适应系统的决策需求；(2)建立自适应策略空间；(3)构造适应度函数；(4)利用GA算法的交叉和变异对自适应策略空间进行计算，得到中间策略空间，并利用GA算法的选择从中间策略空间选择最优适应度函数值对应的自适应策略加入到目标策略空间，再利用PSO算法对中间策略空间中剩余的自适应策略进行更新，将更新结果加入到目标策略空间中，得到目标策略空间；(5)获取最优自适应策略。本发明具有决策效率高、适用范围广、可避免自适应策略之间的冲突的优点。
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公开(公告)号：CN107229971B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710418901.6
申请日：2017-06-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明提出了一种基于PSO算法的最优自适应策略决策方法，用于解决现有技术在自适应策略空间中策略数量较为巨大的情况下决策效率低的技术问题。实现步骤为：(1)获取自适应系统的决策需求；(2)建立自适应策略空间；(3)构造适应度函数；(4)利用GA算法的交叉和变异对自适应策略空间进行计算，得到中间策略空间，并利用GA算法的选择从中间策略空间选择最优适应度函数值对应的自适应策略加入到目标策略空间，再利用PSO算法对中间策略空间中剩余的自适应策略进行更新，将更新结果加入到目标策略空间中，得到目标策略空间；(5)获取最优自适应策略。本发明具有决策效率高、适用范围广、可避免自适应策略之间的冲突的优点。
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公开(公告)号：CN107220113A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710344346.7
申请日：2017-07-31
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06F9/4881 , G06F9/5038 , G06F2209/484
Abstract: 本发明公开了一种基于并行的自适应决策效率优化方法，主要解决现有基于搜索的自适应决策过程中效率有限、实时性不足、搜索开销大的问题。其方法技术要点为：在自适应决策过程中，采用并行任务分配调度方法对自适应搜索任务进行动态分配调度，并利用多线程技术对自适应搜索任务进行并行处理，实现了自适应搜索任务之间和自适应搜索任务内部两种层次上的并行，最终得到优化的自适应决策。本发明加快了自适应调整方案的搜索速度，提升了搜索效率，能满足自适应系统需要对变化迅速做出调整的要求，可用于自适应系统中。
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公开(公告)号：CN113436242B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110832945.X
申请日：2021-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种基于移动深度相机的获取静态物体高精度深度值方法，其实现过程是：(1)安装深度相机；(2)移动深度相机；(3)生成深度图；(4)建立当前位置的相机坐标系；(5)生成目标物体的三维点云；(6)判断深度相机位移次数是否满足条件；(7)生成目标物体高精度三维点云。本发明使用一台消费级深度相机和外置精密云台实现静态物体高精度深度值的获取，具有装置简单，成本较低，多场景适用，深度值精度高的优点，可用于精密的三维重建场景例如文物重建。
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公开(公告)号：CN113436242A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110832945.X
申请日：2021-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种基于移动深度相机的获取静态物体高精度深度值方法，其实现过程是：(1)安装深度相机；(2)移动深度相机；(3)生成深度图；(4)建立当前位置的相机坐标系；(5)生成目标物体的三维点云；(6)判断深度相机位移次数是否满足条件；(7)生成目标物体高精度三维点云。本发明使用一台消费级深度相机和外置精密云台实现静态物体高精度深度值的获取，具有装置简单，成本较低，多场景适用，深度值精度高的优点，可用于精密的三维重建场景例如文物重建。
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