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公开(公告)号：CN112418514B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202011306711.3
申请日：2020-11-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种运用蚁群系统优化校园公交线路规划的方法，包括以下步骤：(1)初始化参数，对于不同的路网情况，确定信息素的初始值τ0；(2)初始化蚁群，在每一次循环开始时，每只蚂蚁都会随机赋予一个始发站点，始发站点集合O中选出，每只蚂蚁被随机赋予始发站点后，会根据路网的启发式信息和信息素信息开始构造调度解；(3)基于伪随机比例规则为每只蚂蚁选择下一个访问站点；(4)信息素局部更新；(5)蚂蚁完成单次路径构建，对每个调度解进行评价；(6)信息素全局更新；(7)迭代重复步骤(2)‑步骤(6)的过程，直至达到最大迭代次数；(8)输出公交路线规划集合。
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公开(公告)号：CN113312910B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110570916.0
申请日：2021-05-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/232
Abstract: 本发明公开了一种基于主题模型的本体学习方法、系统、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取文档数据集，对所述文档数据集进行预处理；从经过预处理的所述文档数据集中抽取核心概念的种子术语集；根据种子术语集和经过预处理的文档数据集，采用半监督方式对主题模型进行训练；从训练好的主题模型中获取主题词汇矩阵，根据主题词汇矩阵获取多个术语簇，每个所述术语簇对应一个核心概念，完成本体的自动学习。本发明将主题模型应用于本体学习领域，通过主题模型来学习领域的概念，提高概念内术语的语义一致性，可广泛应用于机器学习和语言学领域。
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公开(公告)号：CN114863946A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210444572.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于音素级别说话人迁移的语音克隆方法，包括：1)使用语音对齐工具获得目标说话人语音和音素的对齐关系R，使用时序神经网络从语音频谱中提取帧级别音色特征Ef；2)根据对齐关系R和帧级别音色特征Ef计算部分音素的音素级别音色特征Ep；3)使用注意力机制根据部分音素的音素级别音色特征Ep计算所有音素的音素级别音色特征E′p；4)结合实际文本和全局音素的音素级别音色特征E′p，生成目标说话人音色的语音。本发明可以实现在仅有少量目标说话人语音数据的情况下，克隆目标说话人音色。
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公开(公告)号：CN114842071A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210439518.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种图像视角自动转化方法，包括以下步骤：载入摄像图和平面图，点击载入摄像图和载入平面图，在路径中选择目标摄像图和目标平面图；连接摄像图和平面图的对应点，应用差分进化算法优化出转换矩阵的最优参数，通过转换矩阵将摄像图转换为平面图的操作中。在建模中，对于物体真实位置的估计尤为重要，直接从图像中提取位置来估计物体真是位置产生的误差会比较大。在本发明中采用了差分进化算法，将物体真实位置估计问题转化为参数优化问题，利用差分进化算法搜索视角转换矩阵的参数的最优解，从而实现从像素坐标系到平面2D坐标系的转换，获得最佳坐标系转化效果。实验表明，该方法能够有效地估计目标在图像中的真实位置。
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公开(公告)号：CN114357874A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111604734.7
申请日：2021-12-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06Q50/06 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种运用差分演化和分治算法优化大规模多源供水管网的方法，包括以下步骤：基于流行方向将供水管网优化问题分解成Ns个子问题；对Ns个子问题的种群进行初始化，同时初始对应的各个子问题的差分演化的优化器；对于每个解进行变异操作计算变异向量；对变异后的解进行交叉操作；最后选择子代；每个子问题的种群保留一个截止到目前最优的解；迭代所有子问题后更新全局最优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110109822B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910254057.7
申请日：2019-03-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群算法进行测试用例优先级排序的回归测试方法，包括步骤：(1)把被测程序的测试套转化为图G，计算并实例化所有人工蚂蚁；(2)人工蚂蚁开始周游图G以构造问题的解，在每一次蚂蚁状态转移之前，人工蚂蚁计算所有候选节点的启发式信息，并挑选出下一个将要转移的目标节点；(3)当所有人工蚂蚁都完成构造解的工作之后，通过全局信息素更新规则将用以更新图G中所有边的信息素含量；(4)达到结束条件时得到排序后的测试套，否则返回步骤(2)；(5)将排序后的测试套作为测试用例依次对软件进行回归测试。本发明运用蚁群算法搜索最优的测试用例执行顺序，从而最大化被测程序中语句的覆盖速率，提高回归测试的效率。
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公开(公告)号：CN112418514A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011306711.3
申请日：2020-11-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种运用蚁群系统优化校园公交线路规划的方法，包括以下步骤：(1)初始化参数，对于不同的路网情况，确定信息素的初始值τ0；(2)初始化蚁群，在每一次循环开始时，每只蚂蚁都会随机赋予一个始发站点，始发站点集合O中选出，每只蚂蚁被随机赋予始发站点后，会根据路网的启发式信息和信息素信息开始构造调度解；(3)基于伪随机比例规则为每只蚂蚁选择下一个访问站点；(4)信息素局部更新；(5)蚂蚁完成单次路径构建，对每个调度解进行评价；(6)信息素全局更新；(7)迭代重复步骤(2)‑步骤(6)的过程，直至达到最大迭代次数；(8)输出公交路线规划集合。
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公开(公告)号：CN114863946B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210444572.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于音素级别说话人迁移的语音克隆方法，包括：1)使用语音对齐工具获得目标说话人语音和音素的对齐关系R，使用时序神经网络从语音频谱中提取帧级别音色特征Ef；2)根据对齐关系R和帧级别音色特征Ef计算部分音素的音素级别音色特征Ep；3)使用注意力机制根据部分音素的音素级别音色特征Ep计算所有音素的音素级别音色特征E′p；4)结合实际文本和全局音素的音素级别音色特征E′p，生成目标说话人音色的语音。本发明可以实现在仅有少量目标说话人语音数据的情况下，克隆目标说话人音色。
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公开(公告)号：CN117669765A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311488201.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供基于双向多源知识迁移的多任务优化的机械臂控制方法。基于双向多源知识迁移的演化多任务优化方法采用了自适应双向相似性选择策略ABSSS和自适应多源知识迁移策略AMKTS，并将该方法应用在机械臂控制问题中。针对现在的机械臂控制技术在优化精度和控制效率仍然存在诸多问题，本发明将机器学习和计算智能两大领域结合，从任务种群的信息分布与分布距离两个方面测量任务间的相似性，并且实现了目标任务与辅助任务之间的多源知识迁移和跨任务的知识共享，从而进一步提高演化多任务技术在机械臂控制设计工程问题的优化精度和控制效率。
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公开(公告)号：CN116682056A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310557004.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于时间卷积网络的多模态人群密度预测方法，包括以下步骤：视频信息模块从监控摄像头中获取图像，获得的图像经过人群计数模型进行人群计数，获得各个摄像头每个时刻的人群密度，并组织成时间序列数据；人群密度的时间序列数据经时间卷积网络分别为每个子区域提取出当前时刻的隐向量；行程计划模块从行程计划表提取相应的行程信息用于多模态预测；将融合模块与视频信息模块的特征进行融合，得出各个子区域未来多时刻的人群密度预测值。本发明融合多模态信息的模型能够进提高模型的预测精度，在面对低信噪比的数据时能够给出平稳的预测结果，并且在人群密度突发变化时也能够及时作出响应。
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