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公开(公告)号：CN109214596B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201811239389.X
申请日：2018-10-23
申请人： 厦门大学
摘要： 求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径规划方法，涉及移动机器人路径规划领域，实施步骤：首先规定算法拓扑规则，包括水流贪婪原则、顺流—平流—断流原则和水流方向约束，然后根据地势生成规则生成地势图；最后按照算法拓扑规则和地势生成规则寻找在方向约束和障碍限制下的最短路径。本发明根据自然界水流动的启示，结合实际机器人搜索过程，可求取在方向约束和障碍限制下的最短路径，规定的拓扑规则降低了算法的复杂度，可使算法避免局部最优，可完成无方向约束最短路径寻优、无方向约束有障碍限制条件下最短路径寻优、有方向约束最短路径寻优、有方向约束且具有障碍限制的最短路径寻优和简单的三维障碍限制下的最短路径寻优。
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公开(公告)号：CN113692535A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202080024142.5
申请日：2020-03-27
申请人： 美国安进公司
发明人： W·L·约翰森 , M·R·卡卡莫·贝伦斯
摘要： 一种对生物反应器进行建模的计算方法组合了代谢通量的动力学的机制模型和通量平衡分析来预测细胞培养性能。这些机制模型包括描述细胞外环境的过程变量的影响，该细胞外环境例如温度、酸度、渗量和/或代谢物浓度。该方法基于机制模型约束通量速率，并鉴于合适的代谢目标计算通量速率。该方法基于用户输入来模拟生物反应器的过程变量的时间演化，并计算性能量度以显示给用户、控制生物反应器、和/或训练生物反应器的人工智能模型。
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公开(公告)号：CN113468071A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110838678.7
申请日：2021-07-23
摘要： 本发明涉及工控协议的模糊测试技术领域，公开了一种模糊测试用例生成方法、系统、计算机设备及存储介质，包括获取工业控制通讯协议数据集；根据工业控制通讯协议数据集中的数据，利用生成对抗网络获取对抗网络训练模型；根据对抗网络训练模型，获取模糊测试用例样本。利用生成对抗网络的机器学习建模方法来生成工业控制协议模糊测试的测试用例。将工业控制通讯协议数据集作为先验样本进行网络学习，利用完成学习后的生成对抗网络对于工业控制协议数据的结构进行学习建模，根据对抗网络训练模型获取模糊测试用例样本。通过对抗网络训练模型获取的测试数据既能有效地针对工控协议，又能避免变异策略过于单一，从而提高模糊测试的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN113221471A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110661096.6
申请日：2021-06-15
申请人： 贵州大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进可变模糊集与神经网络的岩爆等级判别方法，包括如下步骤：步骤1：选取岩爆强度等级评价指标，并确定岩爆强度等级划分标准；步骤2：根据岩爆强度等级划分标准确定可变模糊集的模型参数；步骤3：根据提出的改进可变模糊集方法计算相对隶属度RMD；步骤4：根据相对隶属度RMD计算初始综合相对隶属度SRMD，根据实际情况采用等权或变权确定评价指标权重；步骤5：利用BP神经网络优化初始综合相对隶属度SRMD；步骤6：根据优化后的初始综合相对隶属度SRMD计算等级特征值H，然后利用等级特征值H判别岩爆强度等级。显著效果:本发明能够准确评价地下工程中的岩爆发生强度的等级。
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公开(公告)号：CN112925710A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110217923.2
申请日：2021-02-26
申请人： 西南民族大学
发明人： 谢盈
摘要： 本发明公开了一种基于梯度下降优化的模糊测试方法，本方法基于已有的部分测试用例进行梯度求解，已有的测试用例可以根据现有的模糊测试工具生成，并根据测试用例集对基于梯度的平滑神经网络模型进行训练，反向传播确定网络中的权值，基于训练完成的网络模型对每个字节进行梯度求解，对梯度绝对值最大的字节进行变异，生成新的测试用例对神经网络模型反馈进行强化学习。本方法能够让模糊测试用例的变异方向不再随机化，而是生成触发漏洞导向的变异样本，实现更高效的测试用例生成，减少冗余的测试用例对测试产生影响。
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公开(公告)号：CN112818662A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110126706.2
申请日：2021-01-29
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/04 , G06Q10/04 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于社交网络媒体的心理压力预测系统及方法，应用该预测系统进行压力预测时，首先建立一个联合记忆网络(事件‑微博关联性记忆增强型神经网络，Joint Memory Network)，用于模拟压力源事件与积极事件引起的情绪动态；接着，根据语言词频与模糊神经网络，学习个体的性格特征表示(特别是神经质和外向性两类特征表示)；最后，构建一个具备注意力机制的全连接网络，嵌入人格特征、社会活跃度特征和即将发生的事件等信息，预测一个人未来的压力水平。
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公开(公告)号：CN106803056B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201510845504.8
申请日：2015-11-26
申请人： 华为技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种肢体关系的估计方法及装置，该方法包括：获取目标图片；根据目标图片中两个人物中每个人物的身体部位的第一位置信息，以及两个人物的身体部位的第二位置信息中至少一种，计算两个人物的第一肢体关系特征；第一位置信息通过对每个人物进行单人姿态估计而获取得到，第二位置信息通过在第一位置信息指示两个人物之间的身体部位有重叠时，对两个人物进行双人联合姿态估计而获取得到；根据第一肢体关系特征，确定两个人物的肢体关系。实施本发明实施例，可以提高肢体关系估计的准确性。
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公开(公告)号：CN108645615B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201810304816.1
申请日：2018-04-08
申请人： 太原科技大学
摘要： 一种改进型自适应模糊神经网络齿轮剩余寿命预测方法，属于机械可靠性技术领域，特征是实施步骤如下：1、利用振动传感器对齿轮退化实时监测；2、对齿轮疲劳状态进行特征提取，对齿轮磨损退化性能进行衰退评估；3、将模糊系统和神经网络结合，用神经网络自学习机制补偿模糊控制系统的不足，建立一种模糊信息模糊神经网络；4、在模糊处理层所有节点加入记忆单元，将上一时刻信息记忆并应用到此刻的输出上，使信息持续保存，加强信息前后关联，降低预测值与实际值偏差，建立改进型自适应模糊神经网络预测系统；5、根据训练改进型自适应模糊神经网络预测齿轮剩余寿命；优点是可有效地预测齿轮退化状态及实时剩余寿命，为齿轮预防性维修提供依据。
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公开(公告)号：CN109347697A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811179515.7
申请日：2018-10-10
申请人： 南昌航空大学
摘要： 一种机会网络链路预测方法、装置及可读存储介质，该方法包括：对样本数据进行切片处理，得到多个子样本数据，并将每个子样本数据中节点对的连接次数和连接时间划分到对应的网络快照中；将每个网络快照中节点对的连接次数和连接时间转换为连接权重，并将每个网络快照中的节点对的标识、节点对连接权重映射形成一时序向量序列；分别获取每个网络快照中的节点属性信息构建属性向量，并构建属性向量序列；构建贝叶斯深度学习模型，利用时序向量序列和属性向量序列对该模型进行训练测试，以得到目标模型，并利用目标模型对机会网络链路进行预测。本发明可准确地把握机会网络节点对在时域上的演变规律，准确的对机会网络链路进行预测。
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