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公开(公告)号：CN116964594A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202080107589.9
申请日：2020-12-16
Abstract: 一种基于演化学习的神经网络结构的搜索方法和系统，所述方法包括：S101，初始化种群，种群内的每一个神经网络结构为一个结构编码；S102，随机选择种群内的两个结构编码，解码成两个神经网络结构进行配对；从超网中继承相应的权重，获得第一、第二神经网络模型；S103，评估训练后的第一、第二神经网络模型，获得胜利者和失败者；S104，根据训练后的第一、第二神经网络模型更新超网；S105，计算伪梯度值，使失败者向胜利者学习，得到第三神经网络结构的结构编码；S106，用第三神经网络的结构编码在种群中代替失败者的结构编码，更新种群；S107，输出种群中最优的神经网络模型，对更新的种群进行迭代演化。
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公开(公告)号：CN111666717A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010507989.0
申请日：2020-06-05
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06N3/12 , G06F111/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种零件排版优化方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取待排版的零件，并对所述零件进行预处理，得到至少两个目标零件；基于遗传算法以及预设的启发式排版规则，对所述至少两个目标零件进行迭代排版，得到最终的排版结果。本发明实施例中，将遗传算法与启发式排版规则相结合，通过多次迭代排版，以从中选出最优的排版结果，不但降低了确定最优排版结果的计算量，而且在按照确定的排版结果进行裁剪时，可有效减少切割中形成的边角废料，提升面料的利用率。
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公开(公告)号：CN114417731A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210105206.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/06 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种多目标优化方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取种群和预设优化目标；根据预设优化目标对种群进行初始化，以得到初始解集；获取预设参考系数，根据预设参考系数对初始解集进行偏好分类，以得到第一偏好解集和第一非偏好解集；根据第一偏好解集和第一非偏好解集对预设生成对抗网络进行训练，以得到第一偏好子代；根据初始解集和第一偏好子代进行环境选择，以得到目标偏好解集。本发明实施例引入专家知识以及生成对抗网络得出的多目标优化方法，有效解决了多目标优化问题。尤其在面对混合动力控制系统中的多目标优化问题时，有效实现多目标优化，以使得混合动力控制系统的控制更加合理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111915698A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010851078.X
申请日：2020-08-21
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种脉管浸润检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取待检测部位的计算机断层扫描图像；对计算机断层扫描图像进行目标区域切割的预处理；将预处理后的计算机断层扫描图像输入训练后的深度学习模型，并输出脉管浸润的第一预测结果。本发明实施例所提供的技术方案，通过根据获取的计算机断层扫描图像经深度学习模型直接预测得到脉管浸润的概率，避免了由医生的主观经验进行判断，实现了脉管浸润程度的自动检测，从而提高了检测结果的准确性，并减轻了医生的工作压力。
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公开(公告)号：CN111461447B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010273613.8
申请日：2020-04-09
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本发明实施例公开了一种路径规划方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取目标种群，其中，所述目标种群中包括至少两个个体，每个个体为一种路径方案；确定目标种群中各个体之间的支配关系，并基于支配关系对所述个体进行分层；计算每层中各个个体的聚集距离，并基于聚集距离和各个体的所属分层确定多个预选路径方案；基于预先定义的偏好区域，从所述预选路径方案中获取至少一个目标路径方案；其中，偏好区域是基于用户提供的偏好信息和偏好区域范围控制参数确定的。本发明实施例中，在获取目标路径方案时，结合了用户提供的偏好信息，由此保证最终获取到的目标路径方案的准确性，保证目标路径方案满足用户需求。
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公开(公告)号：CN111915698B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010851078.X
申请日：2020-08-21
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种脉管浸润检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取待检测部位的计算机断层扫描图像；对计算机断层扫描图像进行目标区域切割的预处理；将预处理后的计算机断层扫描图像输入训练后的深度学习模型，并输出脉管浸润的第一预测结果。本发明实施例所提供的技术方案，通过根据获取的计算机断层扫描图像经深度学习模型直接预测得到脉管浸润的概率，避免了由医生的主观经验进行判断，实现了脉管浸润程度的自动检测，从而提高了检测结果的准确性，并减轻了医生的工作压力。
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公开(公告)号：CN111666717B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010507989.0
申请日：2020-06-05
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06N3/126 , G06F111/08 , G06F111/06 , G06F113/12
Abstract: 本发明实施例公开了一种零件排版优化方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取待排版的零件，并对所述零件进行预处理，得到至少两个目标零件；基于遗传算法以及预设的启发式排版规则，对所述至少两个目标零件进行迭代排版，得到最终的排版结果。本发明实施例中，将遗传算法与启发式排版规则相结合，通过多次迭代排版，以从中选出最优的排版结果，不但降低了确定最优排版结果的计算量，而且在按照确定的排版结果进行裁剪时，可有效减少切割中形成的边角废料，提升面料的利用率。
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公开(公告)号：CN111461447A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010273613.8
申请日：2020-04-09
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种路径规划方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取目标种群，其中，所述目标种群中包括至少两个个体，每个个体为一种路径方案；确定目标种群中各个体之间的支配关系，并基于支配关系对所述个体进行分层；计算每层中各个个体的聚集距离，并基于聚集距离和各个体的所属分层确定多个预选路径方案；基于预先定义的偏好区域，从所述预选路径方案中获取至少一个目标路径方案；其中，偏好区域是基于用户提供的偏好信息和偏好区域范围控制参数确定的。本发明实施例中，在获取目标路径方案时，结合了用户提供的偏好信息，由此保证最终获取到的目标路径方案的准确性，保证目标路径方案满足用户需求。
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