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公开(公告)号：CN114564905B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210181588.X
申请日：2022-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/347 , G06F30/392 , G06F30/3953 , G06F30/398
Abstract: 本发明提供了一种基于迭代禁忌搜索算法的电路示意图布局布线方法，包括：初始化每个instance的行和列的布局；采用禁忌搜索算法优化每个instance的行序；确定instance的位置坐标及其端口坐标；基于已知的instance的布局进行布线。本发明能够降低目标函数的计算，并减少计算元器件布局的面积，快速得到合理近似最优布局布线方案。相比于传统上两两线段比较求交点个数的方法，本发明优化目标函数，降低连线交点数目和连线长度，使用归并排序计算逆序对的方法可以快速求解近似交点个数(时间复杂度为O(m logm))，在保证一定正确性的情况下，较为显著地缩短了计算时间。
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公开(公告)号：CN109521880B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201811423881.2
申请日：2018-11-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于混合生物电信号驱动的遥操作机器人系统，包括脑电信号采集模块、眼电信号采集模块、信号处理模块、无线网络传输模块、机器人控制模块、力触觉检测模块、视觉检测模块、触觉反馈模块和视觉反馈模块。本发明还公开了一种基于混合生物电信号驱动的遥操作机器人系统的控制方法，本发明通过操作者的运动想象脑电信号和眼电信号结合来控制遥操作机器人，同时通过视觉反馈和力触觉反馈实时反馈控制状态，提高了控制效率及精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114564905A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210181588.X
申请日：2022-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/347 , G06F30/392 , G06F30/3953 , G06F30/398
Abstract: 本发明提供了一种基于迭代禁忌搜索算法的电路示意图布局布线方法，包括：初始化每个instance的行和列的布局；采用禁忌搜索算法优化每个instance的行序；确定instance的位置坐标及其端口坐标；基于已知的instance的布局进行布线。本发明能够降低目标函数的计算，并减少计算元器件布局的面积，快速得到合理近似最优布局布线方案。相比于传统上两两线段比较求交点个数的方法，本发明优化目标函数，降低连线交点数目和连线长度，使用归并排序计算逆序对的方法可以快速求解近似交点个数(时间复杂度为O(m logm))，在保证一定正确性的情况下，较为显著地缩短了计算时间。
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公开(公告)号：CN116739031A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310494834.1
申请日：2023-05-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种快速寻找内生安全服务器选择问题最优解或者近似最优解的方法，首次提出基于学习的迭代局部搜索框架，该方法具有几个互补的搜索组件，包括用于对候选解进行有效探索的两阶段局部搜索，用于获得有希望的初始解的学习驱动构造程序，以及用于选择适当扰动的基于学习的扰动程序。本发明设计针对问题的学习驱动策略，对于解决内生安全服务器选择问题及相应的问题具有重要的研究和实用价值。本发明提出的算法能够快速且更好地解决现实世界中NP‑hard类的集合覆盖优化问题。
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公开(公告)号：CN119624207A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411547539.9
申请日：2024-11-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体分季度模拟的公园绿地规划方案推演方法，包括公园历史数据采集、人群季节性出行特征提取、公园绿地的多智能体到访建模与迭代优化、公园布局推演与方案输出四项主要步骤。本发明捕获公园绿地的季节性出行模式与城市建成环境之间的关系，建构可推演的公园绿地多智能体出行模型，进而与多情景公园绿地规划方案数据挂接，形成分季度的公园绿地客流推演，以辅助规划方案的智能评估。本发明能够实现分季度的公园绿地方案客流推演与智能评估，优化现有公园绿地规划方案评估方法。
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公开(公告)号：CN116128054A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310046778.5
申请日：2023-01-31
Applicant: 东南大学
IPC: G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种基于动态阈值搜索算法的内生系统关键节点识别方法，包括：通过约简规则简化问题；贪心构造初始解；利用局部搜索优化初始解；采用扰动方法，跳出局部最优区域；执行恢复程序获取完整反馈顶点集。本发明将内生系统关键节点识别抽象为最小反馈顶点集问题，即给定一个有向图，去掉反馈顶点集后可以使图无环；采用三种精确的约简规则来简化原图，通过贪婪的初始化来生成初始的无环子图，采用动态阈值局部搜索来减少无环子图的大小，以及一种基于学习的扰动来重新考虑被错误地划分进反馈顶点集的顶点。本发明运行快速，性能优异，在运行时间和性能上取得了良好的平衡。
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公开(公告)号：CN109568891A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811433890.X
申请日：2018-11-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电的康复机器人主被动训练模式控制系统及方法，其中系统：想象引导模块，用于播放运动想象引导音频和视频；信号采集模块，用于采集使用者在播放时产生的运动想象脑电信号，并进行预处理；信号处理模块，用于预处理信号进行多层小波分解，提取预设频段信号的小波系数，分别计算该频段小波系数的均值、能量均值和均方差，并使用线性判别分类算法计算出使用者每次想象过程中的特征值α；康复机器人控制模块，用于在α小于阈值时，控制康复机器人进入被动训练模式，按照预先设定的角速度进行训练；若在α大于阈值时，控制康复机器人进入主动训练模式，并根据α调整机械臂角速度。本发明使使用者能够在康复训练过程中进行主动训练和被动训练两种模式下自由的切换。
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