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公开(公告)号：CN111259327A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010042951.0
申请日：2020-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于子图处理的多智能体系统一致性问题的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构建多智能体系统的图信号模型；2）对待求解问题加上辅助约束条件；3）子图内局部求逆；4）子图间融合求平均；5）迭代消除误差。这种方法能降低运算复杂度、实现一致平均，且收敛速度快，对系统单个节点的计算能力、存储能力要求低。
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公开(公告)号：CN111581852B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010474645.4
申请日：2020-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种联合时间顶点节点变图滤波器的优化设计方法，所述方法为首先提出联合时间顶点节点变图滤波器，然后提出有效的滤波器优化设计方法，该方法将联合时间顶点节点变图滤波器的设计归结为最小二乘优化问题，求解出设计自由度更大，整体性能更好的联合时间顶点节点变图滤波器，并将设计得到的滤波器应用到逆滤波去噪问题中。依据这种方法设计的滤波器具备更高的设计自由度、更好的整体特性，对网络实测数据进行逆滤波去噪时有更好的效果。
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公开(公告)号：CN111444470B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010235456.1
申请日：2020-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种两通道临界采样图滤波器组的分布式重构方法，先用一个截断运算符把总的优化问题转化成一系列的局部优化问题，这个截断运算符跟图的相关特性有关；再是将局部优化问题求解得到结果进行融合平均；后将融合得到的结果进行迭代更新，消除误差，得到最优解。理论分析和仿真结果表明，与现有技术相比，本发明复杂度更小，且算法的迭代次数更小，耗时更短。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111581852A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010474645.4
申请日：2020-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种联合时间顶点节点变图滤波器的优化设计方法，所述方法为首先提出联合时间顶点节点变图滤波器，然后提出有效的滤波器优化设计方法，该方法将联合时间顶点节点变图滤波器的设计归结为最小二乘优化问题，求解出设计自由度更大，整体性能更好的联合时间顶点节点变图滤波器，并将设计得到的滤波器应用到逆滤波去噪问题中。依据这种方法设计的滤波器具备更高的设计自由度、更好的整体特性，对网络实测数据进行逆滤波去噪时有更好的效果。
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公开(公告)号：CN111275201A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010068356.4
申请日：2020-01-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于子图划分的图半监督学习的分布式实现方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构建图；2）优化问题建模；3）子图划分与优化问题分解；4）子问题求解与解的拼接；5）迭代求解；6）分布式求解。这种方法计算时间短、且计算所用数据的获取速度快，在大规模的数据下所获得的计算结果与集中式结果一致。
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