公开(公告)号：CN114676810A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210371439.X

申请日：2022-04-11

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  蒲睿强 ,  周鹏 ,  杨贵林 ,  张钧星 ,  彭庆国

IPC: G06N3/00 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开了一种改进的混合黑猩猩优化算法，该方法为：黑猩猩算法利用佳点集进行种群的初始化，基于正切函数的非线性收敛因子来平衡算法的全局搜索能力和局部开发能力，在位置更新处采用翻筋斗觅食策略。本发明给出的一种改进的混合黑猩猩优化算法(DFSChOA)，利用佳点集进行种群的初始化，提高种群个体的多样性，为全局寻优打下基础，给出的基于正切函数因子的收敛因子来平衡算法的搜索能力和开发能力；在位置更行处提出了翻筋斗觅食策略，改善了算法陷入局部最优的可能性。

公开(公告)号：CN117591915A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311638816.2

申请日：2023-12-01

Applicant: 贵州大学

Inventor： 周鹏 ,  何秋辰 ,  陈光林 ,  李开心 ,  张黔富 ,  杨贵林

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G01R31/34

Abstract: 本发明公开了一种电流信号数据驱动的无人机电机小样本故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一：数据采集：分别采集电机的电流时序信号，得到样本数据集X；步骤二：数据预处理：21)将样本数据集X输入宽度学习系统，利用宽度特征映射层对样本数据集X进行线性特征映射；22)利用宽度增强节点层对线性特征映射结果Zin进行非线性特征映射；23)合并线性特征映射结果Zin和非线性特征映射结果Hjm，得到特征矩阵A；步骤三：模型训练：将特征矩阵A输入卷积神经网络，以交叉熵损失函数作为目标函数，基于Adam优化器训练卷积神经网络，得到电机小样本故障诊断模型；步骤四：故障诊断：将电流时序信号输入电机小样本故障诊断模型，输出故障诊断概率。

公开(公告)号：CN117032145A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311176228.1

申请日：2023-09-13

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  周鹏 ,  张羽 ,  蒲睿强 ,  杨贵林 ,  杨波 ,  傅广

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及模糊灵活作业车间调度技术领域，尤其涉及一种基于改进NSGA‑Ⅲ的航空航天部件模糊车间调度方法。通过提出了结合三种初始化策略的组合初始化方法，以提高算法初始种群的多样性；其次，加入了五种变量邻域搜索方法，以提高算法跳出局部最优的能力；最后，引入了模拟退火算法，以提高NSGA‑III算法的探索能力。本发明提出的算法在性能上具有一定的优势，其makespan和TCE的收敛性也相对较低，可以有效地解决所考虑的航空航天部件的模糊柔性车间排程问题。

公开(公告)号：CN114648232A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202210318322.5

申请日：2022-03-29

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  杨贵林 ,  周鹏 ,  蒲睿强 ,  张黔富

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/04 ,  G06F30/27 ,  G06N3/00 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于改进黑猩猩优化算法的云端化资源柔性作业调度方法，该方法包括以下步骤：（1）根据黑猩猩算法进行其收敛因子的调整以及设置其位置更新策略；（2）根据步骤（1）得到的黑猩猩算法进行云端化资源调度的方案设计，提供数据参考。本发明能够解决柔性作业车间调度问题，本发明提供的一种新的GS、LS和随机搜索相结合的初始化方法，提高种群初始解的质量，加快遗传算法的收敛速度。并与现有技术中的其他遗传算法的测试结果进行比较，计算结果有了进一步提高，同时计算时间有了一定的缩短，验证了所提出的初始化方法的可行性和有效性。

公开(公告)号：CN117952347A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311848937.X

申请日：2023-12-29

Applicant: 贵州大学 ,  贵州航天云网科技有限公司

Inventor： 李少波 ,  周鹏 ,  杨贵林 ,  蒲睿强 ,  杨灵运 ,  张昌福 ,  张安思 ,  李琳

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明属于云制造资源调度技术领域，具体涉及一种基于工序可重构的云制造资源调度方法，步骤包括：设定柔性车间重调度问题中的假设条件；以最大完工时间、加工能耗以及加工成本为优化目标，建立优化模型；设定优化模型的约束条件；基于改进的INSGA‑III算法求解优化模型。本发明以最大完工时间、加工能耗以及加工成本为优化目标，提出了一种改进的NSGA‑III算法进行求解，引入了组合初始化方法、符合调度问题的交叉变异方法，并提出了针对设备选择向量ES和操作序列向量OS的变邻域搜索，对工艺编码和设备编码采用不同的局部搜索策略，提高了算法跳出局部最优的能力。这些改进使得本发明方法更加适应制造资源调度问题的特点，提高了算法的性能和效率。

公开(公告)号：CN117688966A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202310655555.9

申请日：2023-06-05

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  潘劲成 ,  周鹏 ,  张羽 ,  杨贵林 ,  吕东超 ,  杨波

IPC: G06N3/006 ,  G06F30/27 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种改进的蜣螂优化算法，该方法为：在蜣螂优化算法的更新所有蜣螂的位置采用改进正弦算法位置更新公式更新滚球蜣螂的位置，赋予蜣螂MSA的全局探索和局部开发能力，扩大其搜索范围，提高全局探索能力，减少陷入局部最优的可能性。