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公开(公告)号：CN115617011B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202211094831.0
申请日：2022-09-05
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出了一种基于自回归图对抗神经网络的工业设备状态检测方法，主要解决现有技术图结构表征不准确。数据特征提取不全面，易受噪声和伪异常影响而错误检测的问题。本发明的步骤为：构建图结构学习子网络正确学习图结构；使用序列特征提取子网络和隐变量特征提取子网络全面地提取输入空间和隐空间的特征；使用自回归正则化子网络和对抗正则化子网络抑制过拟合。本发明降低了网络错误检测率；通过训练好的网络可实时检测工业设备的运行状态。
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公开(公告)号：CN110516318B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910718850.8
申请日：2019-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于径向基函数神经网络代理模型的翼型设计方法，包括以下步骤：(1)利用B样条方法获取控制点；(2)构建翼型设计参数库；(3)设计目标函数；(4)构建四个径向基函数神经网络；(5)使用代理优化算法得到优选的翼型设计参数；(6)根据优选的翼型设计参数得到翼型。本发明通过构建代理模型，使用代理优化算法来获取优选的翼型设计参数，可以提高优化的效率，降低时间和费用成本，而且能够适用于更多种类型的翼型设计。
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公开(公告)号：CN109063760B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810808001.7
申请日：2018-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于随机森林多尺度卷积模型的极化SAR分类方法，用于解决现有技术中存在的分类准确率较低和分类时间较长的技术问题，实现步骤为：构建包含多尺度卷积模型和随机森林模型的随机森林多尺度卷积模型，其中多尺度卷积模型包括细化模块和至少两个输入模块，并初始化模型的相关参数；对待分类的极化SAR图像进行Lee滤波；对滤波后的极化SAR图像进行预处理；获取训练数据集；将训练数据集输入到多尺度卷积模型中进行模型训练，得到特征图feature map，并将feature map输入到随机森林模型进行模型训练，得到训练好的随机森林多尺度卷积模型；对极化SAR图像进行分类。
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公开(公告)号：CN110516318A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910718850.8
申请日：2019-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于径向基函数神经网络代理模型的翼型设计方法，包括以下步骤：(1)利用B样条方法获取控制点；(2)构建翼型设计参数库；(3)设计目标函数；(4)构建四个径向基函数神经网络；(5)使用代理优化算法得到优选的翼型设计参数；(6)根据优选的翼型设计参数得到翼型。本发明通过构建代理模型，使用代理优化算法来获取优选的翼型设计参数，可以提高优化的效率，降低时间和费用成本，而且能够适用于更多种类型的翼型设计。
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公开(公告)号：CN115879509A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211449687.8
申请日：2022-11-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于代理辅助进化算法的卷积神经网络结构优化方法，用于现有技术中存在的网络预测性能提升有限和优化效率较低的技术问题，实现步骤为：获取训练样本集和验证样本集；获取卷积神经网络的结构参数；初始化参数样本集和验证准确率集；基于代理辅助进化算法对结构参数进行优化。本发明采用全局或局部代理辅助的混合进化算法对结构参数进行全局优化，可以兼顾优化过程中的探索与开发，能提高优化的搜索能力，从而搜索到更好的结构参数，进而显著提升优化后的卷积神经网络预测性能，使用代理模型对验证准确率进行预测，替代进化优化过程中评估时所需的大量昂贵耗时的训练和验证，节约大量计算资源以及评估时间，提升优化效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115761335B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202211440677.8
申请日：2022-11-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法，主要解决现有方法无法从少量样本情况中获得数字高程数据所蕴含的信息，进而导致滑坡风险点分类精度提升不稳定的问题。其实现方案是：对待检测高分遥感图像对应的数字高程模型进行提取；将提取后的数字高程模型按照“平地”、“山地”进行划分；对高分遥感影像按照是否含有滑坡风险点进行训练；对数字高程模型按照是“山地”还是“平地”进行训练；利用高分遥感影像分类模型区分待检测样本是否是为滑坡风险点；利用数字高程模型分类模型的地形分类结果对高分遥感影像分类结果进行筛选，得到最终的分类结果。本发明提高了滑坡风险点检测的分类精度，可以用于地质灾害检测与预警。
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公开(公告)号：CN115935799A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211468527.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F119/10
Abstract: 本发明提出了一种用于噪声多目标优化问题的双阶段进化方法，主要解决现有方法中降噪成本高，模型降噪不具有普适性导致进化性能低的问题，其实现方法为：1)初始化参数，设置种群及相关档案；2)对种群进行种群迭代进化：在进化前期生成子代，并测得当前世代噪声强度，根据所测得噪声强度自适应选择基于模型降噪方法和基于平均降噪方法对候选解进行降噪处理，并根据降噪后的候选解进行档案更新；在进化后期，通过可靠解选择方法从前期所有评估过的个体中选出非支配解集作为噪声多目标优化问题的最终输出解。本发明能有效降低噪声对进化过程中环境选择准确度的影响，避免噪声对进化方向的误导，提升了进化性能，可用于对噪声多目标问题的优化。
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公开(公告)号：CN118313437A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410482353.3
申请日：2024-04-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对地下救援问题的多智能体强化学习方法，主要解决现有技术在地下救援任务中效率低下的问题。其实现方案为：将地下救援任务建模为一个部分可观测马尔可夫过程；根据环境特征与机器人的行动分别生成救援机器人的动作空间、观测空间和环境的状态空间；根据任务的特征设计集合了逼近与救援两个子任务的奖励函数；根据机器人的动作、观测、获得的奖励以及环境的状态，使用混合Q网络算法生成最佳的救援策略；利用最佳的救援策略控制机器人执行地下救援任务。本发明能使机器人能在更真实且具有挑战性的环境中执行救援任务，具有更好的泛化能力，有效提升了地下救援任务的效率，可用于地震、矿井及建筑塌方事故的处理。
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公开(公告)号：CN115795878A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211541875.3
申请日：2022-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于拐点和代理模型辅助的多目标优化方法，主要解决现有方法受限于计算资源，导致获得的拐点不准确、数量不足，无法获得所有目标权衡最优的问题。其实现方案为：使用帕累托前沿面估计方法丰富权衡信息，并从中提取信息来预测一个搜索方向；在所预测方向基础上增加搜索方向，根据这些搜索方向将原始多目标问题转化为聚合单目标问题；采用高斯过程模型代替部分代价昂贵的真实函数评估，并采用进化算法搜索候选拐点解，实现对多目标的优化。本发明能充分利用有限的计算资源来预测潜在的拐点区域，自适应的降低预测误差，使其逼近真实的拐点，提高多目标最优解的权衡性能，可用于求解耗时或者计算资源昂贵的工程仿真。
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公开(公告)号：CN115761335A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211440677.8
申请日：2022-11-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态决策融合的滑坡风险点分类方法，主要解决现有方法无法从少量样本情况中获得数字高程数据所蕴含的信息，进而导致滑坡风险点分类精度提升不稳定的问题。其实现方案是：对待检测高分遥感图像对应的数字高程模型进行提取；将提取后的数字高程模型按照“平地”、“山地”进行划分；对高分遥感影像按照是否含有滑坡风险点进行训练；对数字高程模型按照是“山地”还是“平地”进行训练；利用高分遥感影像分类模型区分待检测样本是否是为滑坡风险点；利用数字高程模型分类模型的地形分类结果对高分遥感影像分类结果进行筛选，得到最终的分类结果。本发明提高了滑坡风险点检测的分类精度，可以用于地质灾害检测与预警。
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