| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 1 | 推荐算法优化方法、装置及系统 | PCT/CN2015/072713 | 2015-02-11 | WO2015085969A1 | 2015-06-18 | 程章敏 |
获取统计的各个推荐算法的效果数据；根据每个推荐算法的所述效果数据在各个推荐算法中的比重获取每个推荐算法的流量分流概率；根据所述流量分流概率为每个推荐算法分配流量请求。 |
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| 2 | 一种优化角度栅瓣问题的算法 | PCT/CN2019/128163 | 2019-12-25 | WO2021056890A1 | 2021-04-01 | 房国强; 李威; 石文峰 |
本发明公开了一种优化角度栅瓣问题的算法，包括：根据设定目标角度产生回波信号；在同一组总天线阵列中选取生成至少两组天线阵列组合；对每一组天线阵列的回波数据进行DBF计算，并对所述计算结果进行峰值检测，根据有效峰值的位置坐标确定目标角度值；根据不同角度值下的数据幅值检测出有效峰值，则有效峰值对应的角度值，就是有效目标产生的角度值；将所述角度值的相关参数进行配对，并将配对成功数据与所述设定目标角度进行比对，根据所述比对结果进行数据分析，通过数据分析得出角度差值的角度差值门限值；对所有角度都进行上述步骤的测试，并统计获得识别率最高的角度差值。本发明的算法能够较好的改善角度栅瓣效应。 |
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| 3 | 一种基站发射功率的自动优化算法 | PCT/CN2012/071720 | 2012-02-28 | WO2013097340A1 | 2013-07-04 | 柳青梅; 黄学民 |
本发明公开了一种基站发射功率的自动优化算法，包括，步骤101.对基站列表中的每个基站进行无线信号的路径损耗预测，得到基站路径损耗分布的信息；步骤102.根据基站列表和功率的可选范围，生成一个允许的网络配置；步骤103.根据所述基站路径损耗分布的信息和允许的网络配置，生成候选服务基站的列表；步骤104.根据所述允许的网络配置生成一个初始的网络配置；步骤105.搜索当前配置的邻域集合，得到相邻配置；步骤106.选择最优的相邻配置。本发明的自动优化算法可以在满足网络性能指标要求的情况下，使基站发射功率更加合理，以减少不必要的电磁辐射和能耗，达到节能环保的效益。 |
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| 4 | 一种基于免疫算法的密码子优化方法 | PCT/CN2018/097040 | 2018-07-25 | WO2019020054A1 | 2019-01-31 | 樊隆; 孙岩; 吴东明; 黄小罗; 张丽华; 柳振宇 |
一种基于免疫算法的密码子优化方法, 其特征在于先后使用免疫算法和遗传算法分别对蛋白质编码序列进行局部多目标优化和全局多目标优化，再用穷举法对序列进行微调优化，从而最大限度的搜索到最优表达序列。本发明既保留了遗传算法随机全局并行搜索的特点，又在相当大程度上避免未成熟收敛，确保快速收敛于全局最优解。本发明第一次结合利用免疫算法与遗传算法的准确度和效率的优势，通过分步流程(依次分别是局部优化、全局优化、微调优化)进行密码子优化，并通过实例测试证明该算法进行密码子优化的高效性。 |
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| 5 | 一种优化的推荐算法 | CN202211728722.X | 2022-12-30 | CN116204707A | 2023-06-02 | 许鹭清; 田泽康; 危明 |
| 本发明公开了一种优化的推荐算法，它是通过对不同类型特征处理时的部分解耦及模型上层的低维特征交互等手段，可以兼顾模型的精度和效率。该算法的模型模型在训练时无需进行负采样，可以有效学习到所有内容的特征信息，提升模型精度。 | ||||||
| 6 | 一种多区间优化OSPWM算法 | CN202111088947.9 | 2021-09-16 | CN113793564B | 2023-04-25 | 陈伟; 王志南; 范学仕 |
| 本发明公开一种多区间优化OSPWM算法，将显示C位灰度数据的2C个GCLK平均分配到2A个子周期；设置低灰高刷模式刷新率阈值F，寄存器L及H；将灰度数据分为四个灰度区间：低灰、次低灰、次高灰和高灰；低灰条件下，将灰度数据分为D组，每组L个GCLK，各组间距相等；次低灰条件下，以最小值为1个GCLK进行打散分配，各组间距相等；次高灰条件下，变换算法的优化等级为H，算法的最小打开宽度为H个GCLK；将多余的灰度数据除以H，得到的商记为D，余数记为R；将商数D组GCLK以组按照均匀打散次序重新打开组数，各组间距相等，将剩余灰度数据R固定分配在第0组；高灰条件下，灰度数据大于2A*H，以最小值为1个GCLK进行打散分配，各组间距相等。 | ||||||
| 7 | 用于优化利用率的算法 | CN202211183612.X | 2022-09-27 | CN115938150A | 2023-04-07 | D·康罗伊; S·克莱因; 朴炯珠; J·史密斯; 索菲亚·丹塞尔 |
| 本公开提供“用于优化利用率的算法”。云服务接收优先车辆(PV)和非优先车辆在大都市区中的位置。所述云服务访问存储所述大都市区中的受限道路部分的标记的数据库。云服务基于PV的位置、NPV的位置和受限道路部分的位置将受限道路部分从数据库分配给NPV。所述分配包括基于根据PV和NPV的位置并根据PV的预先存储的路线确定当PV和NPV沿着预先存储的路线行进时NPV对道路部分的估计使用与PV对道路部分的估计使用相冲突而阻止数据库中的受限道路部分中的一些可用于分配给NPV。将生成的包括相应分配的道路部分的路线提供给NPV。 | ||||||
| 8 | 患者专用优化算法 | CN202180035079.X | 2021-04-08 | CN115551587A | 2022-12-30 | S·J·奥法特; K·C·比特纳; L·M·容鲍尔尼古拉斯; J·G·因卡皮耶 |
| 一种系统可以接收关于患者的第一信息，该第一信息是在该患者接受刺激之前的基线时期期间采集的。该系统可以接收在初始疗法指定期间采集的关于该患者的第二信息。该第二信息可以包括通过在植入过程期间递送刺激而生成的测试数据。该系统可以基于该第一信息、该第二信息以及群体知情信息来确定初始刺激程序设定。该群体知情信息可以是关于其他患者的。该系统可以在训练时期期间基于该初始刺激程序设定来递送疗法。 | ||||||
| 9 | 算法优化的方法和装置 | CN202210775774.6 | 2022-07-01 | CN115169518A | 2022-10-11 | 陈映雪; 缑林峰; 王嘉熠; 张伟罡 |
| 本发明实施例公开了一种算法优化的方法和装置。该算法优化的方法包括：基于差分演化机制对EHO进行初始化，得到初始化后的EHO；基于列维飞行机制对初始化后的EHO进行优化，得到优化后的算法。通过本发明，解决了相关技术中由于现有技术技术中HGSO算法的缺陷，影响HGSO算法适用性的问题，达到了将LF机制的优势与差分进化相结合，建立了增强的HGSO技术，以增强能源利用的动态性能的技术效果。 | ||||||
| 10 | 一种DRRG算法优化方法 | CN202110416706.6 | 2021-04-19 | CN113159070A | 2021-07-23 | 张开玉; 卢玉莹 |
| 本发明属于自然场景文本检测算法技术领域，特别涉及一种DRRG算法优化方法，步骤1：图像预处理；步骤2：输入特征提取网络进行特征提取；步骤3：特征融合；步骤4：FFM特征融合；步骤5：输入BLSTM网络；步骤6：输入Text‑GCN深度关系推理网络；步骤7：输出结果。通过FFM特征融合模块先将步骤3中输出的底层大感受野特征融合结果与中层中感受野特征融合结果进行特征融合，进一步再与顶层小感受野特征融合输出结果融合，解决DRRG算法对小感受野文本关注不够，大感受野特征图在融合过程中比例逐渐减小，不利于后续处理等问题。DRRG算法预测误差大大减小，召回率及精确率大大提升。 | ||||||
| 11 | 一种落石梯度优化算法 | CN202110360074.6 | 2021-04-02 | CN113158131A | 2021-07-23 | 李子豪 |
| 本发明公开了一种落石梯度优化算法，涉及梯度优化算法领域。分析此物理现象，落石梯度优化算法通过提炼模型要点并建立数学模型，结合数学理论推导，总结出一种变步长的梯度迭代算法，算法可以在理论情况下，达到初期迭代速度快，后期迭代精度高的效果。与同类型的GD算法相比，在GD取最优步长，迭代步数相同的情况下，迭代速度基本相同，并且最后收敛时的精度提高了近50％。 | ||||||
| 12 | 一种阵列天线优化算法 | CN202011178868.2 | 2020-10-29 | CN112329223A | 2021-02-05 | 李黎; 平学伟 |
| 本发明公开了一种阵列天线优化算法，属于阵列天线技术领域，本发明首先确定布置天线阵元的区域范围，然后在该区域内，定义一组电流密度基函数；然后以天线方向图主瓣内功率最小为优化目标，以天线方向图旁瓣电平最大值为约束条件对电流密度基函数的系数进行优化，得到整个区域内的电流密度分布；然后对电流密度进行积分，求得天线阵元的位置。本发明通过在布置天线阵元的区域内构造合适的电流密度基函数并进行内点法优化，进而得到阵元的位置，这种方法优化速度快，而且容易收敛到全局最优解。 | ||||||
| 13 | 简化路网KSP优化算法 | CN202010139515.5 | 2020-03-03 | CN111369052A | 2020-07-03 | 李向农; 高文杰; 范丁元; 吴青松; 王京伟; 张梦心; 高明阳; 卢立川; 孟昕馨; 彬德丽娅 |
| 本发明属于交通网络规划和交通路径分析领域，具体涉及简化路网KSP优化算法。将网络节点分为枝节点、中间节点和真节点；消除所述枝节点和所述中间节点后的路网称为简化路网；路网多路径计算只需在所述简化路网上计算真节点间的多条路径。其中，所述枝节点定义为：在路网中相邻节点非枝节点数不大于1的节点，所述中间节点定义为在路网中相邻非枝节点数为2的节点，真节点定义为既非枝节点又非中间节点的节点。本发明提供的算法能够满足多路径计算结果的计算和存储，提高算法的通用性，从而提高铁路运量设计、路网规划、径路查询的效率和科学性。 | ||||||
| 14 | 一种FDM3D打印机优化算法 | CN201910241193.2 | 2019-03-28 | CN109822909A | 2019-05-31 | 吕宁; 王少飞; 段崇阳 |
| 本发明公开了一种FDM3D打印机优化算法，包含以下步骤：A、STL格式数据的可视化和分层切片处理建模；B、支撑的添加优化和扫描路径合理性优化；C、预测喷头位置偏差进行动态修补控制；D、连接结构方面的优化，本发明FDM3D打印机优化算法从网络控制系统能够增加打印速度和打印精度，并且降低分层处理后薄层堆叠的层数和层厚，同时还能合理的规划打印和填充路径。 | ||||||
| 15 | PCB钻孔路径优化算法 | CN201410807236.6 | 2014-12-23 | CN105787137A | 2016-07-20 | 唐毅林; 杜晋川 |
| 本发明公开了一种PCB钻孔路径优化算法，包括以下步骤：S1，找出PCB的一种孔径的X轴坐标最小的孔位的坐标x1，记录x1的坐标值，标记x1为记录状态；S2，找出非记录状态的孔位中与x1相同孔径中距离最近的孔位的坐标x2，记录x2的坐标值，标记x2为记录状态；S3，采用与步骤S2相同的方法依次找出相同孔径的孔位的坐标，以标记成记录状态的顺序为此孔径的钻孔顺序；S4，将PCB中其他孔径的孔位以步骤S1至S3所述的方法形成对应孔径的钻孔顺序。通过本发明提供的算法计算出的印制电路板的钻孔路径为最短路径，因此，数控钻床的钻刀移动所耗时间最短，可以提高对印制电路板钻孔的效率，从而节省时间，提高效益。 | ||||||
| 16 | 加热炉调度的优化算法 | CN201110305137.4 | 2011-10-10 | CN103034773B | 2016-03-30 | 周维; 刘士新; 王森; 谭园园; 王蔚林; 高俊; 刘青云; 任静; 许雯; 徐微; 魏震; 高垒; 李洁 |
| 本发明公开了一种加热炉调度的优化算法；包括界面表示层、业务逻辑层和数据访问层，其中：界面表示层负责收集业务逻辑层需要使用的数据，调用业务逻辑层提供的服务，并将业务逻辑层返回的数据以界面的方式呈现；业务逻辑层负责响应界面的调用请求，获取界面表示层的信息和数据访问层的数据，负责执行特定的业务逻辑运算，将结果返回给调用者和写入数据库；数据层由关系数据库组成，负责存储要持久化的数据。本发明可以合理调度对于降低生产过程的能源消耗和生产成本。 | ||||||
| 17 | 智能M2M能量优化算法 | CN201280077588.X | 2012-12-10 | CN104854919A | 2015-08-19 | T·埃尔夫斯特龙; P·格普塔 |
| 本发明提供一种在进行能量收集的机器到机器设备中的用于功率优化的传输调度的方法，该设备包括内部功率存储设备和内部能量收集源并且被配置用于经由无线链路与移动通信网络进行通信。该方法包括：接收触发向移动通信网络发送数据的决策的事件、监控所述内部功率源的至少一个功率参数以及基于至少一个功率参数来调度数据以用于传输。本发明还涉及对应的M2M设备、网络节点以及用于执行该方法的计算机程序。 | ||||||
| 18 | 加热炉调度的优化算法 | CN201110305137.4 | 2011-10-10 | CN103034773A | 2013-04-10 | 周维; 刘士新; 王森; 谭园园; 王蔚林; 高俊; 刘青云; 任静; 许雯; 徐微; 魏震; 高垒; 李洁 |
| 本发明公开了一种加热炉调度的优化算法；包括界面表示层、业务逻辑层和数据访问层，其中：界面表示层负责收集业务逻辑层需要使用的数据，调用业务逻辑层提供的服务，并将业务逻辑层返回的数据以界面的方式呈现；业务逻辑层负责响应界面的调用请求，获取界面表示层的信息和数据访问层的数据，负责执行特定的业务逻辑运算，将结果返回给调用者和写入数据库；数据层由关系数据库组成，负责存储要持久化的数据。本发明可以合理调度对于降低生产过程的能源消耗和生产成本。 | ||||||
| 19 | 一种FOC算法的优化方法 | CN202310747404.6 | 2023-06-25 | CN116796114B | 2024-03-29 | 黎金海 |
| 本发明公开了一种FOC算法的优化方法，涉及虚拟摄影技术领域。该方法包括步骤：获取FOC算法中的三角函数；根据三角函数建立查找表；获取电机驱动芯片的电机参数；对电机参数进行预处理，生成预处理电机参数；对三角函数进行计算，并使用反正切函数代替三角函数中的部分函数；减少FOC算法中Park‑Clarke变换的频率；云台设备通过FOC算法生成电机控制指令；电机控制指令通过电机驱动芯片输出至电机系统内。本发明通过采用更快速的计算方法减少了三角函数的运算量，从而提高了算法的执行效率，使得控制系统能够及时响应变化，确保其实时性；还使得每一帧画面的各项数据得到准确控制，提高了虚拟摄影设备的性能和画面质量。 | ||||||
| 20 | 电量分割迭代优化算法 | CN202311111323.3 | 2023-08-30 | CN117132309A | 2023-11-28 | 陈晓东; 张廷营; 黄筱婷; 张舸; 杨塑; 代红阳; 任龙霞; 张玉欣; 徐新宇; 陈新宇 |
| 本发明涉及一种电量分割迭代优化算法，包括以下步骤：S1、设置迭代变量初值：选择各类别线损的上下限作为优化模型的迭代变量，根据电量分割结果更新迭代变量的值，代入下一次运算，直至得到线损合理的电量分割结果；S2、求解优化模型：将迭代变量初值代入优化模型初步求解电量分割结果，得到各类别送受电变量；S3、根据步骤S2得到的各类别送电线损情况，依据第一规则和第二规则更新迭代变量值；S4、将更新的迭代变量值再次代入优化模型进行运算，直至迭代误差小于设定值，则迭代完成，得到最终电量分割结果。本发明有效解决了分割电量类别线损在有电量时为0，及远端线损小于近端线损的问题，确保电力电费结算过程中的合理性。 | ||||||
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