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公开(公告)号：CN113110039B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110375948.5
申请日：2021-04-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供一种多智能体系统的有限时间分布式聚合优化方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造多智能体系统的网络拓扑结构图，并确定其邻接矩阵；建立多智能体系统的状态方程；定义考虑智能体聚合信息的多智能体系统的全局目标函数的函数表达式；然后根据多智能体系统的邻接矩阵、状态方程、全局目标函数和有限时间内Lyapunov稳定性理论设计分布式聚合优化算法；最后设定多智能体系统的初始值信息，运行分布式聚合优化算法，使每个智能体与邻居之间进行信息交换；并根据运行结果修正算法，直至达到优化目标，得到多智能体系统的全局最优解。该方法在线性收敛的基础上，完成了有限时间内的收敛，减小了运行时间，减轻了多智能体网络的通信负担。
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公开(公告)号：CN111385305B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010190078.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于平均一致性的分布式图片加/解密方法，涉及控制和信息技术领域。本发明利用算法平均一致性的特性，使得每个智能体逼近初始状态的平均的值。当一幅经过加密的图片在网上出现的时候，将这幅图片出现所在的电脑称之为一个智能体，而这幅图片在网上流传所经过的智能体会构成一个具有特定结构的网络。假定这些智能体满足一定的拓扑结构，在分布式平均一致性算法的作用下，这些照片所流经的智能体的状态值会不断的更新，更新的状态值为这个智能体和它的邻居的平均值，经过一段时间以后，加密的照片在每个智能体上的状态值变为在初始时刻的平均值。此平均值对应图片的真实值，从而使图片变得清晰，达到了对图片进行解密的目的。
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公开(公告)号：CN113162925A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110417073.0
申请日：2021-04-19
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于SIRS模型与博弈论的自适应抑制病毒传播方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造复杂网络的拓扑结构图，进而建立SIRS病毒传播模型，然后根据邻居个体的感染程度，自动调节相邻个体之间的权值，再建立每个个体的代价函数，通过构造哈密顿函数求解出相邻个体之间的最优权值，即能保证个体抗病毒能力和信息交流能力的权值大小。由于整个复杂网络个体之间的信息交流能力是由权值大小所决定的，所以将权值定义为控制作用；计算在控制作用下单个个体的耦合参数，再更新个体间的控制作用，当更新后的控制作用满足终止条件时得到最优控制作用，实现对病毒传播的抑制。
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公开(公告)号：CN112465718A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011354369.4
申请日：2020-11-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的两阶段图像修复方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明通过构建了两阶段的生成对抗网络模型，通过先边缘再整体的修复方法，实现对大面积破损图像的准确修复，利用生成对抗网络，将问题简化为端到端的模型训练，通过加入Ghost模块代替传统卷积层，同时间歇性插入SE模块，使得网络在性能得到提升的同时，网络参数和计算量有了明显下降，同时在训练中使用混合精度训练，提高了网络的收敛速度，提升了网络性能。
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公开(公告)号：CN112235813A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011094761.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H04W24/02 , H04W28/02 , H04L12/863 , H04L12/861
Abstract: 本发明提供一种基于分布式平均跟踪算法的多瓶颈网络主动队列优化方法，涉及控制与信息技术领域。本发明通过构造路由器进行信息传递的网络结构拓扑图；利用自适应动态调整RED算法的参数，以更好的适应网络中数据流量的变化。将分布式平均跟踪算法与RED算法相结合，利用分布式平均跟踪算法实现跟踪所有队列长度平均值的目的，实现所有节点估计的队列长度趋于一致且跟踪实际队列长度的平均值，路由器可以根据反映整个网络拥塞程度的队列长度做出拥塞决策，使拥塞控制更加准确，避免RED算法应用到多瓶颈网络出现的不稳定现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110781352A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910976273.2
申请日：2019-10-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/901 , H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种最低成本优化拓扑结构实现网络结构可控性的方法，涉及控制与信息技术领域。本发明给定一个结构不可控的有向网络，在获得所有最优边添加配置方案的基础上，提供一种简单、实用的方法计算边的成本，从而计算出每种配置方案的网络成本，通过比较所有方案中的网络成本，然后选出成本最低的一种配置方案，这样就可以通过最低成本优化拓扑结构实现网络的结构可控性。
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公开(公告)号：CN110278571A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910544597.9
申请日：2019-06-21
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种基于简单预测-校正环节的分布式信号跟踪方法，包括：构造多智能体的网络结构拓扑图；根据所述网络结构拓扑图构建多智能体系统的成本函数；利用每个节点k时刻与k-1时刻节点状态的变化作为预测方向，代入预测公式得到每个节点k+1时刻节点状态的预测值；利用梯度下降法对每个节点k+1时刻节点状态的预测值进行校正，得到每个节点k+1时刻节点状态的最优估计值；进行时间更新，继续计算下一时刻即k+2时刻节点状态的最优估计值。与现有技术相比，本发明能够提高系统的鲁棒性和自适应性，降低运算复杂度，提高运算效率，提高实时性。
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公开(公告)号：CN116719233A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310611397.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种带有通信时延的分布式加权平均跟踪控制方法，涉及信息技术领域。本发明首先通过构造多智能体网络拓扑图，给定系统的状态方程和加权平均信号，然后根据动力学方程和控制目标设计分布式控制律，最后分析该算法的收敛性。该方法可以仅利用智能体邻居过去的状态信息使得所有智能体的状态跟踪上多个时变信号的加权平均值。跟踪加权信号的平均值往往更符合实际的需要。当所有信号的权重都相同时，分布式加权平均跟踪降级为分布式平均跟踪，因而本发明的技术比一般的分布式平均跟踪方法更具一般性，可应用于智能电网、传感器融合等诸多领域。此发明不仅具有深刻的理论价值，而且还具有丰富的实际意义。
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公开(公告)号：CN112097774B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010972064.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供基于自适应卡尔曼滤波与平均跟踪的分布式地图融合方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造多智能体系统的网络拓扑结构图，并确定其邻接矩阵；再根据智能体所使用的运动传感器和测量传感器分别建立各智能体的状态方程及观测方程；根据各智能体的状态方程及观测方程设计自适应卡尔曼滤波算法，获取各智能体的局部地图信息，并将其转换成信息向量和信息矩阵的形式，再利用平均跟踪算法设计实现分布式地图融合方法；设定多个智能体的初始值信息与路标点信息，以及过程噪声和观测噪声的统计量初值，运行分布式地图融合算法，并根据运行结果不断修正分布式地图融合算法，直至算法收敛，最终得到智能体探测区域的全局地图。
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公开(公告)号：CN112465718B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011354369.4
申请日：2020-11-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的两阶段图像修复方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明通过构建了两阶段的生成对抗网络模型，通过先边缘再整体的修复方法，实现对大面积破损图像的准确修复，利用生成对抗网络，将问题简化为端到端的模型训练，通过加入Ghost模块代替传统卷积层，同时间歇性插入SE模块，使得网络在性能得到提升的同时，网络参数和计算量有了明显下降，同时在训练中使用混合精度训练，提高了网络的收敛速度，提升了网络性能。
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