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公开(公告)号：CN119936878A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510112927.2
申请日：2025-01-24
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明提供一种基于子孔径平移的快速后向投影方法，包括：根据雷达在二维导轨上的移动轨迹和采样间隔构建三维坐标系，得到雷达坐标；根据后向投影算法对成像平面进行网格化处理，并根据雷达采样平面与成像平面的距离，得到像素点坐标；构建与成像矩阵对应的滑动矩阵，计算初始距离矩阵，并根据所述初始距离矩阵计算出对应的相位补偿矩阵和系数矩阵；采用所述系数矩阵从回波信号中提取对应距离点的频域信号幅值，并采用所述相位补偿矩阵对回波信号进行相位补偿；对所有雷达采样点进行频域信号幅值提取和相位补偿，并将处理后的结果相干叠加到成像矩阵，得到成像结果。本发明能够在提高成像效率的同时确保最终的成像质量。
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公开(公告)号：CN115691675B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211405253.8
申请日：2022-11-10
Applicant: 西南大学
Inventor： 唐佳龙 , 李华青 , 程胡强 , 吕庆国 , 王政 , 冉亮 , 郑李逢 , 李哲 , 黄廷文 , 夏大文 , 李骏 , 冯丽萍 , 李永福 , 石亚伟 , 王慧维 , 李传东 , 张伟 , 高澜 , 陈孟钢 , 纪良浩 , 董滔
Abstract: 本发明提供一种基于异步分布式优化算法的高效蕈菌毒性识别方法，包括：通过将蕈菌毒性识别结果转换为有向网络上多智能体的异步分布式优化问题，采用基于异步分布式非精确性梯度推送优化算法，对异步分布式优化问题进行求解，得到蕈菌毒性识别结果，基于异步鲁棒梯度跟踪机制，对蕈菌毒性识别结果进行处理，获取蕈菌毒性梯度的平均值，作为蕈菌毒性识别的目标结果。本发明能够使得每个蕈菌均能够线性收敛到精确的最优解，确保蕈菌毒性识别的高精度，且提高了蕈菌毒性识别的效率。
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公开(公告)号：CN116090731A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211437941.2
申请日：2022-11-16
Applicant: 西南大学
Inventor： 李华青 , 李哲 , 冉亮 , 范旅铭 , 郑李逢 , 李骏 , 李松洋 , 夏大文 , 吕庆国 , 王政 , 石亚伟 , 李传东 , 王慧维 , 张伟 , 陈孟钢 , 冯丽萍 , 董滔 , 纪良浩
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于分布式近端梯度算法的充电策略规划方法，通过将电动汽车充电策略规划问题抽象为基于无向连通图上的广义纳什均衡(GNE)问题，结合每个智能体(电动汽车)的目标函数和其约束条件构建广义纳什均衡问题的优化问题，结合拉格朗日乘子法，将优化问题转换为对偶问题，得到对偶问题的KKT条件，通过KKT条件与变分问题建立联系，通过求解变分问题来求解原优化问题。采用基于边的通信模型，采用异构步长以避免保守性，优化问题能够更快、更精确的收敛，能够解决电动汽车充电策略规划问题。
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公开(公告)号：CN115691675A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211405253.8
申请日：2022-11-10
Applicant: 西南大学
Inventor： 唐佳龙 , 李华青 , 程胡强 , 吕庆国 , 王政 , 冉亮 , 郑李逢 , 李哲 , 黄廷文 , 夏大文 , 李骏 , 冯丽萍 , 李永福 , 石亚伟 , 王慧维 , 李传东 , 张伟 , 高澜 , 陈孟钢 , 纪良浩 , 董滔
Abstract: 本发明提供一种基于异步分布式优化算法的高效蕈菌毒性识别方法，包括：通过将蕈菌毒性识别结果转换为有向网络上多智能体的分布式异步优化问题，采用基于异步分布式非精确性梯度推送优化算法，对分布式优化问题进行求解，得到蕈菌毒性识别结果，基于异步鲁棒梯度跟踪机制，对蕈菌毒性识别结果进行处理，获取蕈菌毒性梯度的平均值，作为蕈菌毒性识别的目标结果。本发明能够使得每个蕈菌均能够线性收敛到精确的最优解，确保蕈菌毒性识别的高精度，且提高了蕈菌毒性识别的效率。
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公开(公告)号：CN115423347A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211149731.3
申请日：2022-09-21
Applicant: 西南大学
Inventor： 李华青 , 郑李逢 , 李骏 , 冯丽萍 , 吕庆国 , 石亚伟 , 王慧维 , 李传东 , 张伟 , 夏大文 , 李永福 , 纪良浩 , 陈孟钢 , 董滔 , 王政 , 冉亮 , 杜镇源
Abstract: 本发明提供一种基于非合作博弈的分布式电动汽车充电管理方法，包括：构建充电站充电模型，充电站充电模型包括配电网、输电馈线、插入式电动汽车和具有多个接口的充电桩，插入式电动汽车存在对应的局部约束和耦合约束；根据随机变量、从配电网购买电能的成本和从插入式电动汽车购买电能的成本，构建成本函数；根据充电站充电模型、驾驶员焦虑程度和成本函数构建非合作随机博弈问题；采用全分布式随机纳什均衡寻求算法，求解非合作随机博弈问题，获取最优充电策略，根据最优充电策略进行充电。本发明能够满足插入式电动汽车的充电需求，减轻突发事件对充电过程的影响，且能够最大限度的降低充电成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105141455B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201510521906.2
申请日：2015-08-24
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于统计特征的有噪网络流量分类建模方法，它包括：网络数据采集处理，从网络流量监测站实时提取网络流量数据，并对网络流量数据进行预处理；建立网络流量噪声判断模型并清除网络流量数据中的噪声；建立网络流量噪声容忍模型；建立鲁棒的分类模型步骤5、采用随机森林的分类方法，把在线网络流量数据作为测试集，利用鲁棒的分类模型进行分类；解决了现有技术对大数据网络流量分类存在的大量样本内容与所标记的类别不符，这些噪声样本会使训练样本中类别概念模糊，其提供的分类经验知识不足，导致分类器构建的分类决策不明确，从而对测试样本所属类别进行误判，影响最终的分类性能等技术问题。
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公开(公告)号：CN112000920B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202010793221.4
申请日：2020-08-07
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于迭代处理的主对偶分布式加速优化方法，属于大规模机器学习分布式优化技术领域。该方法基于迭代处理的分布式计算方式，采用Nesterov梯度加速技术，主要包括以下步骤：S1：确定目标函数；S2：搭建通信网络；S3：变量初始化；S4：选取合适的步长和动量参数；S5：变量更新。本方法采用分布式计算方式，具有广泛的应用领域，例如：机器学习、信号与信息处理、资源分配等；同时，采用Nesterov梯度加速技术，极大地提高了所提算法的收敛速度。本方法为无向通信网络下的分布式优化的应用奠定了理论基础，扩大了其应用范围。
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公开(公告)号：CN116797251A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202211355513.5
申请日：2022-11-01
Applicant: 西南大学
Inventor： 李华青 , 冉亮 , 郑李逢 , 李哲 , 黄廷文 , 夏大文 , 李骏 , 冯丽萍 , 李永福 , 石亚伟 , 王慧维 , 李传东 , 张伟 , 高澜 , 陈孟钢 , 纪良浩 , 董滔 , 吕庆国 , 王政 , 杜镇源
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种基于异步分布式纳什均衡算法的供应市场生产调控方法，包括以下步骤：S1确立生产制造商在供应市场中私有的最小化目标函数，并基于市场需求构建生产决策的广义纳什博弈模型；S2构建博弈模型的变分问题，并利用拉格朗日理论获取KKT条件；S3基于网络化系统构建供应市场的时滞通信模型，建立异步分布式纳什均衡算法；S4根据建立的异步分布式纳什均衡算法，获取市场制造商的最佳生产数量。本发明能够解决因制造商生产差异性而影响供应市场中产品生产效率的问题，能够在制造商寻求自身代价最小化的同时实现供应市场的最佳生产与调控。
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