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本发明公开了基于IMODE分层进化算法的火警管理水平评估方法，包括以下步骤：根据消防管理机构提供的故障火灾报警器清单及历史报警数据集数据，计算各类型的火灾探测器的可靠性与故障率的值；建立考虑区域特征的BP神经网络模型；将消防管理机构提供缺损数据集，执行补足操作；设计分层指标体系；对管理水平进行综合评价，引入IMODE分层进化算法；列出每个消防大队在每个评价层的得分情况，并将得分情况反馈给各消防大队。本发明通过BP神经网络建立区域报警部件类型智能研判模型，节约了时间成本；通过IMODE算法来求解评价优化问题，提高算法效率高、使得评价优化效果好，具有较高的鲁棒性，从而为各消防大队的综合管理水平的评估提供了充分的技术指导。

本发明公开了一种基于扩散进化算法的神经架构搜索方法，该方法首先构建超网，该超网包括子网，每个子网通过连续编码为每条连接边上的每个操作赋予权重；然后获取不同类别的图片构建成数据集；最后对超网权重和子网编码进行交替优化，直至满足约束条件时停止优化，得到最优子网编码，进而得到神经网络的架构。本发明创新性地将扩散模型的迭代去噪机制与进化算法的全局搜索策略相融合，通过结合扩散模型的去噪机制与进化算法的全局搜索能力，构建超网并交替优化网络权重和子网编码；利用自适应噪声调度和密度估计，增强种群多样性，避免局部最优，能够更好地找到适合任务的最优神经网络架构。

本发明公开了一种用于EVs无线充电的基于DE的三阶段控制方法，考虑了电动汽车充电过程中的暂态性能和稳态性能，将暂态过程划分为两个阶段，第一阶段为启动阶段，该阶段考虑上电后的电流过冲和电压上升速度，第二阶段为追踪阶段，该阶段考虑追踪参考电压的速度和开关波动，第三阶段为稳定阶段，考虑系统的稳态性能，开关波动和输出电压的稳态误差，本发明相较于将整个充电过程视为整体考虑的控制方案，使电动汽车在各个阶段都能获得较优的充电性能，启动阶段获得了较小的电流过冲和较大的电压上升速度，第二阶段获得了较快的电压追踪速度和较少的开关波动次数，第三阶段获得了较少的开关波动次数和较小的输出电压稳态误差。