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公开(公告)号：CN120013199A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510458767.7
申请日：2025-04-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于船舶制造的调度优化方法及系统，涉及调度优化技术领域，具体步骤为：采集船舶制造生产的相关数据，并对相关数据进行预处理；基于预处理数据构建搭载网络，并计算各节点间的依赖关系和约束条件，生成最优总段部署方案；根据高斯过程模型利用最优总段部署方案和历史数据构建系统行为的先验分布；获取实时状态数据，并通过实时状态数据更新生成后验概率分布；基于预处理数据构建数学模型，采用蚁群算法和系统行为的先验分布或后验概率分布对数学模型进行多目标优化求解，获得最优部署方案。本发明结合高斯过程和蚁群算法，能够灵活调整策略，以应对不断变化的条件，提高了调度的效率和精度。
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公开(公告)号：CN118862016A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411337188.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多形式遗传编程的符号回归方法，旨在提供一种多形式遗传编程框架，以加快搜索速度，提升遗传编程在处理复杂SR问题时的性能。其中符号回归方法包括：确定原始问题，基于原始问题构建多个等价问题；基于等价问题，确定等价形式；为每个等价形式分配独立的子种群，并分别利用求解器进行搜索以及进行自适应度评估；然后判断三个种群的最小适应值是否达到终止条件，若是，输出表达式；若否，基于最优个体适应度对种群资源进行自适应分配，同时对种群进行知识迁移。
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公开(公告)号：CN118192464A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410342460.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B19/418 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种组合设备加工多品种晶圆的智能决策端到端调度方法，该方法针对组合设备加工多品种晶圆的情况，通过智能优化算法对晶圆待加工序列做出智能决策，然后通过端到端调度方式得到该加工序列的调度结果，最后对调度结果进行反向传播调整，得到最终调度。通过智能决策，有效减少晶圆加工中竞争使用腔室的情况，缩短总加工时间。本发明能够很好地扩展各种复杂约束，且其调度结果可以覆盖从开始加工到结束加工整个过程；同时本发明能确保多品种晶圆的调度符合驻留时间限制的同时不影响晶圆的加工完成时间，这极大地提高了晶圆加工的质量。
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公开(公告)号：CN116797532A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310296888.7
申请日：2023-03-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/46
Abstract: 本发明公开了一种基于图像视角转换的高铁架线杆结构异常识别方法。所述方法包含以下步骤：利用关键点检测算法提取待测架线杆图像中的结构关键点；利用图像视角转换算法，将架线杆的结构性关键点进行坐标转换；利用转换后的坐标进行二维高斯离群点检测。本发明利用差分进化算法进行图像视角转换，将待测关键点坐标转换为标准结构图中的坐标，利用二维高斯分布离群判别对结构性异常点进行分析，将结构性异常检测问题转换为二维高斯离群点检测问题，规避传统物体识别中异常架线杆训练样本少的问题。本发明所提及的高铁架线杆结构异常检测方法，以架线杆结构模型异常检测作为实际问题，为高铁架线杆结构异常检测任务提供一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN113111308B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110273698.4
申请日：2021-03-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及基于数据驱动遗传编程算法的符号回归方法与系统，其方法包括步骤：S1、通过输入元素集计算各个特征与输出之间的互信息值，计算各个特征与输出之间的MIC值；S2、通过生成随机函数，再生成训练图像，进行CNN训练，由CNN生成函数元素重要性权重向量；S3、初始化多染色体编码方式的种群，若满足终止条件，则结束；否则，更新种群，进行突变与交叉变异，再进行染色体解码，并评估适应值，进行选择后再循环判断是否满足终止条件。本发明通过选择重要终端元素和函数元素的机制，采用多染色体编码方法提高遗传编程算法的搜索性能，从而有效地解决符号回归问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110135584B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910254056.2
申请日：2019-03-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应并行遗传算法的大规模符号回归方法及系统，所述系统包括：主进程模块，用于初始化，调用CPU线程模块，同步障与迁移操作；CPU线程模块，用于执行遗传编程算法，EV的更新，以及调用GPU适应值评估模块；GPU适应值评估模块，包括CPU辅助线程、CUDA库函数、及CUDA自定义函数，用于执行适应值评估。本发明为遗传编程算法引入自适应的多种群进化机制与异构计算资源的并行计算系统，运用自适应的多种群进化机制成功提取出有效构建元素，从而提高遗传编程算法在多构建元素的复杂问题中的性能，通过设计异构计算资源的并行计算系统，充分利用了CPU与GPU的计算资源，显著提高了搜索效率。
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公开(公告)号：CN114357874B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111604734.7
申请日：2021-12-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/126 , 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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公开(公告)号：CN114842071B
公开(公告)日：2024-05-24
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：CN116862013A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310439033.5
申请日：2023-04-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N20/00 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型贝叶斯优化的机器学习模型超参数调优方法，包括：采样获取初始数据集，进入一个循环；引入一个参数，在每次循环中更新，使用其划分数据集，给样本分配标签，构建辅助数据集；建立额外加权后的损失函数，利用辅助数据集和损失函数训练一个分类器，使用L‑BFGS‑B算法优化它，获得极值点；计算机器学习模型在极值点处的得分，更新初始数据集，在计算资源没有耗尽时继续循环；循环结束后将数据集中最优的点对应的超参数组合返回，即是要寻找的最优的机器学习模型的超参数。本发明基于分类器模型和概率密度估计，改进了贝叶斯优化，实现了多代理模型的贝叶斯优化，具有很强的灵活性和广泛的应用场景。
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公开(公告)号：CN115796967A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211555572.7
申请日：2022-12-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q30/0251 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种KOL广告投放优化方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括：从社交平台挖掘特殊节点和普通节点的信息；对目前的KOL广告进行类别划分，将KOL对一般用户的影响力量化，并纳入商业推广模型中，构建多层商品推销传播模型；对构建的多层商品推销传播模型，采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现；结合社区发现的分区效果，进行利润最大化研究，获取关键促进推广的关键节点，根据关键节点进行广告投放，以实现对大规模复杂网络中商品推广的优化。本发明良好地平衡了推广的开销与广告传播的影响力，解决了传统现有广告投放策略易重叠，全局性较差的问题。本发明可广泛应用于广告投放和复杂网络的传播领域。
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