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公开(公告)号：CN114154383B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111457545.1
申请日：2021-12-01
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于认知搜索策略的多机器人源搜索方案生成方法及系统，本发明方法包括建立气体泄漏模型和传感器的探测模型；基于气体泄漏模型和传感器的探测模型，对泄漏源搜索过程建模；运用粒子滤波的方法表示泄漏源搜索过程中源项参数估计的迭代更新，建立基于认知搜索策略的寻源行动方案；针对实际障碍场景对寻源行动方案进行避障功能的改进；针对改进后的寻源行动方案与多机器人控制技术相结合，生成基于认知搜索策略的多机器人源搜索行动方案。本发明能够实现多机器人的气体泄漏源搜索，考虑到寻源过程中存在的不确定性，利用多机器人协同算法，控制多个机器人在大空间尺度的场景中进行协同寻源，可以有效的提高寻源效率和寻源准确率。
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公开(公告)号：CN117151914A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311436096.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06Q50/00 , G06Q10/0639 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及一种基于综合影响力评估的群智感知用户选择方法和装置。所述方法包括：通过获取设定时空区域内的社交网络用户数据集并构建社交网络模型，根据社交网络模型中用户自身的轨迹数据和用户之间的社交信息数据进行计算，获取所有用户的综合影响力评分，并通过选取综合影响力评分最高的用户加入预选种子用户集，在预选种子用户集达到数量限制后，进行用户的仿真传播并计算传播后预选种子用户集的时空覆盖率，在预算限制下选择预选种子用户集中时空覆盖率最大的预选种子用户作为最终种子用户。采用本方法能够根据综合影响力评分和时空覆盖率大小进行种子用户选取，在获取较小数量的种子用户的基础上能够实现群治感知任务的高效传播。
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公开(公告)号：CN115936286A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310053476.0
申请日：2023-02-03
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种基于信息路径规划的多气体扩散源场景下机器人寻源方法。所述方法包括：利用感知无人机沿感知路径对场景的气体浓度信息进行粒子滤波采样，根据采样结果构建得到基于自由能的优化目标函数，然后根据优化目标函数和信息路径规划算法对感知路径进行优化，得到优化感知路径，无人机沿优化感知路径获取场景中的浓度感知信息，并基于高斯过程回归模型拟合场景中的多源浓度场，最后采用序贯确认机制对多源浓度场中的气体源位置进行序贯确认，获取所有气体源的确定位置，完成多气体扩散源场景下的机器人寻源任务。采用本方法能够提高机器人在未知多源场景下进行气体源搜索的效率和成功率，在各种寻源条件下具有鲁棒性强的优点。
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公开(公告)号：CN115563817A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211533599.6
申请日：2022-12-02
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/23 , G06F16/2455 , G06F111/02
Abstract: 本申请涉及一种基于内存数据库的仿真数据访存方法、装置和计算机设备。所述方法包括：根据想定文件中的对象描述文件路径，解析对象描述文件，得到模型实体对应的模型属性信息；根据所述模型属性信息将属性数据类型转换为对应数据库的数据类型，根据数据类型转换后生成的建表语句，动态建立每一类模型对应的模型属性表；在所述模型实体对应的模型属性表中插入实体初始数据；所述实体初始数据包括实体ID和模型的ClassID；模型实体的属性数据改变时，调用黑板的模型数据更新接口，对实体的模型数据进行更新，根据实体ID更新对应的模型属性表，以完成仿真。采用本方法能够加速仿真计算、实现动态数据的高效存储和高效查询。
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公开(公告)号：CN112231934B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011233578.3
申请日：2020-11-06
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/00 , G06F111/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于重力模型的社团结构生成方法及系统，本发明包括针对输入数据生成具有社团结构的初始网络，初始网络中c0个社团中的社团之间两两相连、每一个社团内部n0个节点之间全连接；通过基于重力模型添加社团和添加节点的方式针对当前网络进行网络演化；如果演化得到的网络中的社团数、输入数据中的社团数相同，且演化得到的网络中的每个社团的规模和输入数据中的对应的社团的规模相同，则演化结束，输出得到的网络；否则将演化得到的网络作为新的当前网络，继续进行网络演化。本发明能够生成具有规模大、无标度、且社团结构明显的目标受众网络，具有模型适用范围广、用户定制能力强、网络拟合性好、开发过程简单高效的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114326755B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210251365.6
申请日：2022-03-15
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及机器人控制领域，公开了一种基于局部路径规划的机器人气体源搜索方法，本发明建立未知障碍场景栅格模型，将未知障碍场景作为源搜索场景，建立气体源扩散的对流方程模型；建立机器人在所述源搜索场景中的感知模型，并根据机器人探测到的障碍物信息形成认知地图，建立传感器模型以转换气体浓度与气体分子接触次数；根据高斯混合模型提取粒子滤波估计的样本信息，对加权样本进行拟合得到最有效高斯分布，根据最有效高斯分布的中心点作为机器人的目标点；利用局部路径规划算法规划所述机器人所述源搜索场景的搜索路径；生成基于局部路径规划的未知障碍场景机器人气体源搜索方案。
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公开(公告)号：CN113316113A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110593310.9
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群体感知的城市大规模数据收集方法及系统，本发明方法包括将感知任务分解；估计未感知的网格的信息量及感知成本并据此选择目标网格，将任务分配用户并接收用户上传的感知数据；评估用户执行感知任务的任务完成质量，若任务完成质量满足预设质量要求，则基于感知数据推断出未感知的网格内的感知数据，构成完整的感知数据矩阵；否则，继续选择目标网格并执行感知任务，重复上述一个感知周期的步骤直至完成所有感知周期。本发明在完成部分网格感知数据、且任务完成质量满足预设质量要求的基础上基于感知数据推断出未感知的网格内的感知数据，具有实用性强，应用前景广，感知成本低，感知误差低等优点。
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公开(公告)号：CN113191023A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110593667.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法及系统，本发明方法包括输入利用待交叉验证的任务分配模型将群智感知任务模型按照区域和时间划分得到的多个时空子任务、以及利用用户招募模型确定的智能体代理的参数；将时空子任务导入预先建立了用户智能体模型、人工社会环境模型以及智能体交互模型的人工社会平台，并开启仿真计算产生实验样本；针对产生的实验样本针对进行的指定评价指标的数据统计，得到包含指定评价指标的实验结果。本发明能够实现任务分配模型和用户招募模型的交叉验证，具有并行计算能力强、用户定制能力好、开发过程简单高效、实用性强，应用前景广的优点。
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公开(公告)号：CN109657330A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811532586.0
申请日：2018-12-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式平台的大规模网络信息传播计算方法及装置，本发明实施步骤包括根据网络参数构建配置网络，构建信息传播模型，根据需求选择进行网络和信息传播模型的参数设定，配置信息格式、个体属性、消息传递函数、消息融合函数和消息处理函数，输入网络、信息格式、个体属性、消息传递函数、消息融合函数、消息处理函数通过并行分布式平台进行迭代计算，将包含传播记录的网络中有传播活动的节点及其相连的边筛选出来得到传播记录并输出。本发明具有并行计算能力强、用户定制能力强、传播计算通用性与适应性好、开发过程简单高效的优点，能大大降低并行分布式计算的开发难度，不需要另外考虑并行分布式的存储问题。
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公开(公告)号：CN117151914B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311436096.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06Q50/00 , G06Q10/0639 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及一种基于综合影响力评估的群智感知用户选择方法和装置。所述方法包括：通过获取设定时空区域内的社交网络用户数据集并构建社交网络模型，根据社交网络模型中用户自身的轨迹数据和用户之间的社交信息数据进行计算，获取所有用户的综合影响力评分，并通过选取综合影响力评分最高的用户加入预选种子用户集，在预选种子用户集达到数量限制后，进行用户的仿真传播并计算传播后预选种子用户集的时空覆盖率，在预算限制下选择预选种子用户集中时空覆盖率最大的预选种子用户作为最终种子用户。采用本方法能够根据综合影响力评分和时空覆盖率大小进行种子用户选取，在获取较小数量的种子用户的基础上能够实现群治
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