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公开(公告)号：CN108200587B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711275880.3
申请日：2017-12-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集合粒子群算法的无线传感器网络任务调度优化方法，步骤如下：初始化集合粒子群算法的基本参数，并根据给定的无线传感器网络和待分配任务初始化第一代粒子群；计算粒子群中每个粒子的适应值；更新粒子群中各个粒子的pBestfi，更新粒子群的全局最优解gBest；根据粒子群中各个粒子的pBestfi和综合学习策略更新粒子速度；根据动态启发式信息，更新粒子群中各个粒子的位置；通过变异操作提高粒子群的多样性；如果达到优化的结束条件，则输出全局最优解gBest，否则返回重新计算各个粒子的适应值。该发明使用一种动态启发式的替换算法，并结合综合学习策略和变异操作提高粒子多样性和寻优能力。
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公开(公告)号：CN108616401B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201810437355.5
申请日：2018-05-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种智能化的视频内容服务器部署方法及系统，其方法包括以下步骤：获取网络拓扑信息；根据网络拓扑信息，对进化算法的染色体进行编码，每个染色体数组表示一个可行解；然后，根据可行解生成多源点多汇点的网络拓扑模型，作为初始服务器部署方案；将多源点多汇点的网络拓扑模型转换为单源点单汇点的网络拓扑模型；通过最小费用最大流算法确定进化算法中每个网络拓扑模型适应度的值；采用进化算法进行多次迭代，不断进化，保留每代中适应值最小的个体，最终得到视频内容服务器部署的最佳方案。本发明实现了视频内容服务器的智能部署，并保证在满足用户带宽需求的前提下，最小化视频内容服务器部署成本和带宽租用费。
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公开(公告)号：CN111310985A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010071853.X
申请日：2020-01-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种行程规划方法及系统，所述方法通过将预设的种群大小为NP个方案根据小生境策略分为M组，将所述M组重组为一组有序的交配池；将交配池中的亲本方案进行配对，在配对后进行交叉操作产生子代方案；对待变异方案执行变异算子，所述待变异方案是根据突变率确定的子代方案；对无效方案执行修复策略，所述无效方案是根据总时间约束确定的子代方案；执行替换操作确定进入下一代的子代方案；重复迭代，当满足结束条件时，确定出每个组的目标子代方案。采用小生境策略保证方案多样性，同时考虑不同用户需求，提供多种符合需求的行程方案。
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公开(公告)号：CN110941263A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911025829.6
申请日：2019-10-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明实施例公开了一种自主水下航行器的路径规划方法和装置，其中，所述方法包括：每一代蚂蚁完成路径规划之后，按照预设的信息素更新规则分别对路径上释放的警报信息素和引导信息素进行更新，获得目标警报信息素和目标引导信息素；当新一代蚂蚁选择路径点时，根据所述目标引导信息素和所述目标警报信息素的量值，选取目标路径点；根据所述目标路径点，获得目标规划路径；判断是否完成预设的迭代次数，若是，则输出所述目标规划路径。采用本发明所述的自主水下航行器的路径规划方法，能够极大提升了蚁群算法在大规模、复杂环境下的搜索能力和效率，从而提高了自主水下航行器路径规划的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN110261116A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910611008.4
申请日：2019-07-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明实施例公开了一种轴承故障检测方法和装置，包括：获取轴承的振动信号，并对所述振动信号进行预处理，得到待处理振动时序信号；将所述待处理振动时序信号输入至预先训练的故障分类模型，得到轴承振动信号故障分类结果；将所有分类结果中概率最大的类别作为检测的故障类别，完成轴承的故障检测。本发明实施例提供的方法以按时间序列连续采样的振动信号数值为检测信号直接作为样本用于卷积神经网络的训练样本，无需采用传统故障识别中对信号进行特征提取的步骤，弱化了特征提取在故障识别中对识别结果准确性的影响，并结合标签有监督地对整个网络进行参数训练，从而实现准确的轴承故障检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109545348A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811357039.3
申请日：2018-11-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16H40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于蚂蚁系统优化的医院床位安排方法，综合考虑了病人紧急等级、接收病人人数、病人满意度三个因素，以满足医院为紧急等级高的病人安排床位、为更多的病人安排床位、提高病人满意度三个目标；并充分利用蚂蚁系统的特点，每只蚂蚁在选择病人安排床位的搜索中，能基于历史信息与启发式信息构造出一个完整的解路径，通过多次搜索得到一个问题的可接解；还支持动态持续地对医院床位进行安排，能利用该方法前次执行留下的信息素来引导下次的搜索，从而加快收敛速度和提高解的准确度；能达到提高医院病床资源的利用率以及提升医院对病人的医疗服务体验的目的。
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公开(公告)号：CN118627597A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410777188.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量化聚类联邦学习方法、装置及存储介质，属于分布式深度学习技术领域。其中方法包括：每个客户端在本地使用统一初始化的模型，使用本地数据，进行特征提取，作为数据分布特征；客户端将所述数据分布特征发送到服务器中，服务器保存该数据分布特征，并根据该数据分布特征进行聚类，对客户端进行分组；客户端使用本地数据对模型进行训练优化，并将优化后的模型参数上传到服务器中；服务器根据客户端的分组，进行聚类模型的聚合，并按照分组将聚类模型分发到对应组的客户端中，以使客户端对模型进行下一轮优化训练，并上传模型参数，直到训练达到预设条件。本发明采用了一种简单但有效的方式，用于表示客户端的数据分布情况。
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公开(公告)号：CN118587875A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410569614.5
申请日：2024-05-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种到达时间预估方法、系统、装置及存储介质，属于智能交通技术领域。其中方法包括：获取交通信息，实现交通出行路线中的不同交通信息的特征学习；将不同交通信息进行拼接，得到交通信息序列；根据交通信息序列，计算基于路口关联的相对跨度位置编码；根据相对跨度位置编码，建立模型融合交通信息，并计算得到预估的到达时间。本发明将不同交通信息(全局信息，道路信息，路口信息)有效进行融合，用于到达时间预估任务。通过基于路口关联的序列相对跨度位置编码，能够将路口信息关联到相邻道路上，还能区分序列上下游的位置关系，从而有效学习交通信息序列间的时空依赖关系，提高到达时间预估的精度。
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公开(公告)号：CN118248172A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410333325.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种回放录音检测方法，包括：提取输入音频信号的声学特征CQT；使用提取的声学特征CQT训练回放录音检测模型，该回放录音检测模型由深度特征提取模块和全连接层组成；其中，所述深度特征提取模块由卷积层、池化层和结合了注意力机制的卷积块组成；利用上述训练好的回放录音检测模型对输入音频信号进行检测，该回放录音检测模型会输出音频信号属于回放录音和真实人声的预测概率，根据预测概率判断输入音频信号属于回放录音还是真实人声。本发明能够大大提高回放录音的检测精度。
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公开(公告)号：CN114357251B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111511009.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于分治进化算法的大型图数据库查询方法，该方法包括以下步骤：1)随机初始化整个粒子种群中的每个粒子；2)找出种群中最优粒子；3)将查询图分解为互斥的子查询图，使用重叠分解策略将每个子查询图的范围向外延伸；4)对每个子查询图进行映射；5)对每个子查询图的映射后得到的子解进行补全，计算补全后子解的适应度；6)更新种群中的最优粒子，如果当前找到的子解的适应度比最优粒子要好，则将最优粒子设置为当前解；7)若所有子图都以完成优化，则进入步骤8)，否则转到步骤4)，优化对下一个子图；8)为每个子图之间的重叠节点构建若干个竞争节点；9)结束迭代，如果达到终止条件，则结束，否则回到步骤4)。
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