专利名称：一种基于遗传算法优化的RBF神经网络的环境污染监测系统      申请号：2017100919166     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/09/08  
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络的环境污染监测系统，该系统包括信号输入模块、信号处理模块、计算机云端服务器处理模块、数据库、报警模块和污染指标显示模块，可见光信号通过信号输入模块输入后，由信号处理模块依次经过模‑数转换、数字信号处理和数‑模转换后，将信号输入计算机云端服务器处理模块，并将污染指标通过污染指标显示模块显示出来，若超过设定的阈值，报警模块将会报警，从信号输入到信号输出整个过程的数据都存储在数据库中。本发明中，系统不需要专门的网络环境和硬件设备，节约成本，适应性强。系统还具有对环境污染进行监测的功能，并可实现对多种污染指标进行的实时准确监测，功能强大。

专利名称：基于粒子群算法优化的卷积神经网络对肺结节识别的方法      申请号：201811252918X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉 人工智能 医学影像分析 深度学习 医疗诊断辅助 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/09/03  

应用场景：医院放射科辅助诊断系统;肺癌早期筛查平台;智能影像阅片工具;区域性肿瘤防治中心;基层医疗机构AI辅助终端

专利名称：基于粒子群算法优化的间歇过程2D输出反馈预测控制方法      申请号：2021113309403     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：控制科学与工程 自动化技术 优化算法 预测控制 算法优化   相似专利 发布日：2025/09/02  

应用场景：化工生产流程控制;制药反应釜批次管理;食品加工间歇式生产线;材料合成工艺调控;能源系统动态调度

专利名称：基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法      申请号：2021113610208     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：自动调节 自动开关 安全保护 转换电路 电控制器件 改进 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/07/21  
摘要： 本发明是一种基于改进灰狼算法优化的继电器寿命预测方法，包括步骤1获取建立训练样本所需的材料性能参数；步骤2将需要优化的初始权值和初始阈值获得的父代种群中狼位置的取值进行初始化；步骤3：采用灰狼算法优化，不断地对父代种群进行迭代更新，直到满足停止条件，此时获得的代种群中狼最优位置的取值；步骤4：建立BP神经网络，通过将不同结果的BP神经网络进行对比，得出最优模型；步骤5：将灰狼算法提取到的重要信息作为BP神经网络的输入，通过吸合时间和超程时间作为输入量和输出量，建立电磁继电器的寿命预测模型；步骤6：通过计算均方根误差，将实际值与测试值进行对比，清晰地表示预测精度。本发明计算速度快且预测精度高。

专利名称：变步长变角度搜索遗传算法优化转子振动补偿系统及方法      申请号：2021101558481     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：电机加工 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/07/21  
摘要： 本发明公开无轴承永磁同步电机的变步长变角度搜索遗传算法优化转子振动补偿系统及方法，转速作为改进的陷波器的输入，改进的陷波器输出的是转子x，y方向上与转子同频的振动信号的正弦系数和余弦系数，正弦和余弦系数输入到不平衡补偿模块中，不平衡补偿模块将振动总幅值与振动目标值作比较，若振动总幅值大于振动目标值，则对转子振动采用变步长变角度搜索方法进行补偿控制，当后一步振动比前一步振动小时，增加步长和角度，当后一步振动比前一步振动大时，角度变90°且步长变为初始搜索步长，以此不断改变搜索角度和方向得到辨识系数，计算出最优补偿电流；加快了转子振动补偿的反应速度，能在电机全转速运行情况下进行转子振动补偿。

专利名称：一种基于改进灰狼算法优化的SVM心电信号识别方法      申请号：2020111803945     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 改进 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/10/30  

应用场景：心电异常检测;心律失常分类;医疗设备智能诊断

专利名称：基于改进离散粒子群算法优化故障等级的传感器布局方法      申请号：2021113462348     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：传感器 改进 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/10/27  

应用场景：工业设备故障监测;传感器资源分配;多故障等级场景下的精准定位

专利名称：基于模拟退火算法优化BP神经网络的空调冷负荷预测方法      申请号：2020104141146     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：空调系统 冷水机 中央空调 制冷系统 建筑节能 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/02/17  
摘要： 本发明公开了基于模拟退火算法优化BP神经网络的空调冷负荷预测方法，选取影响T时刻空调冷负荷的输入变量，输入变量包括T时刻的室外空气温度以及T时刻之前的室外空气温度、T时刻的太阳辐射量以及T时刻之前的太阳辐射量、T时刻的相对湿度、T时刻的室外风速和T时刻之前的空调冷负荷，利用关联度分析法分析输入变量与T时刻空调冷负荷的相关性，剔除关联度低于0.8的输入变量，保留剩余输入变量；根据保留的输入变量的个数以及T时刻空调冷负荷建立BP神经网络；利用模拟退火算法优化BP神经网络；利用优化后的BP神经网络进行负荷预测，得到预测值。本发明克服了BP神经网络在权值选择上的随机性，降低了空调冷负荷预测偏差大的问题。

专利名称：一种利用遗传算法优化反应过渡态的方法      申请号：2020112838547     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：化学化工 利用 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/04/07  
摘要： 本发明公开了一种利用遗传算法优化反应过渡态的方法，属于计算化学领域。本发明方法通过输入反应物的分子式自动转化为结构式，先设置目标原子的坐标为变量，随机生成多组初值，先通过常规算法计算得到满足条件的初值，在针对得到的初值利用利用遗传算法自动变异和交叉组合得到新的初值，重复计算得到符合条件的初值，直至符合条件的初值计算完毕，再根据满足条件的初值对应的反应路径，最终选出所需的过渡态及反应路径。本发明无需人为去调分子结构，计算过程快且结果更加准确。

专利名称：基于改进金枪鱼群算法优化GBDT对气温进行偏差订正的方法      申请号：2024101161964     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：数据服务 改进 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/06/23  
摘要： 本发明公开了基于改进金枪鱼群算法优化GBDT对气温进行偏差订正的方法，包括：获取待测地历史气温实际数据和天气预报气象数据，并进行归一化处理；构建GBDT模型；利用多策略对金枪鱼群优化算法进行优化，利用ITSO对GBDT模型的超参数进行优化；筛选天气预报气象数据的天气要素，利用不同天气要素组合的数据对ITSO‑GBDT模型进行训练，将训练之后的ITSO‑GBDT模型作为气温预报偏差订正模型，筛选出用于气温预报偏差订正的预报要素组合；将筛选后的预报要素组合数据和时间步长输入至气温预报偏差订正模型，得到气温预报偏差订正后的结果。本发明解决数值天气预报中气温不准确的问题，并且在原有预测气温基础上进一步缩小气温预报误差值。

专利名称：一种基于樽海鞘算法优化的WSN分簇路由方法      申请号：2021101696759     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 WSN 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/10/17  

应用场景：工业物联网（IIoT）环境监测;智慧城市能源管理;灾害预警与应急响应;农业智能灌溉系统

专利名称：基于改进哈里斯鹰算法优化ELM的风速预测方法及系统      申请号：2021104728215     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 改进 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/11/03  
摘要： 本发明公开了一种基于改进哈里斯鹰算法优化ELM的风速预测方法及系统，所述方法包括：(1)获取气象站点的历史风速数据和其他气象数据，对数据进行预处理及应用特定的正交矩阵处理；(2)采用拉丁超立方抽样对哈里斯鹰算法的初始种群进行初始化；对哈里斯鹰算法的局部搜索采用混沌搜索进行处理；(3)确定最优ELM参数并建立基于改进哈里斯鹰算法优化极限学习机的模型作为预测模型；(4)利用平均绝对误差、均方根误差等对测试样本和实际样本进行对比和评价。本发明测试了多组风速预测案例与对照组，本发明有更优异的预测精度，能够进一步提升风电并网和电力系统运行的可靠性和稳定性。

专利名称：一种应用改进的混合免疫算法优化物流配送中心选址方法      申请号：2020101027596     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 改进 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/08/26  
摘要： 本发明公开了一种应用改进的混合免疫算法优化物流配送中心选址方法，包括如下步骤：(1)建立物流中心选址的模型；(2)进行免疫算法计算；(3)进行改进的混合免疫算法计算。其有益效果在于：针对常规免疫算法容易陷入局部最优的问题，在免疫环节中使用模拟退火实现了动态阈值选择进而实时修改函数期望值、同时在免疫中采用随机单点交叉操作和高频变异等操作保证了抗体的多样性。改进后的算法提高了抗体多样性从而避免了陷入局部最优值以及加快收敛速度。在此使用模拟退火修正免疫克隆算法的函数繁殖期望来进行动态阈值选择、随机单点交叉操作、高频变异等操作来提高种群多样性以避免陷入局部最优，减少了时间复杂度，也加快了收敛速度。

专利名称：一种基于精细时移多尺度排列熵与萤火虫算法优化支持向量机的故障诊断方法      申请号：201910372132X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：机器学习 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/07/09  
摘要： 本发明公开了故障诊断技术领域的一种基于精细时移多尺度排列熵与支持向量机的故障诊断方法，本发明的步骤为：采集待诊断物体的原始故障振动信号；提取原始故障振动信号的精细时移多尺度排列熵值；将故障样本分为多个训练样本和测试样本；采用多个训练样本对基于萤火虫优化的支持向量机多故障分类器进行训练；采用已训练完成的多故障分类器(萤火虫算法优化的支持向量机)对测试样本进行分类；根据分类结果识别故障物体的工作状态和故障类型。本发明提出的故障诊断方法在特征提取的过程中有较高的创新性，在故障识别过程中具有较高的识别度。

专利名称：一种基于改进狼群算法优化支持向量机的心音分类方法      申请号：2020100249876     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 改 港口 改进 优化 算法优化   相似专利 发布日：2023/09/04  
摘要： 一种基于改进狼群算法优化支持向量机的心音分类方法，其特征是包括如下步骤：步骤S1数据的预处理：包括心音信号的去噪与特征提取；步骤S2心音信号的分类：包括建立分类模型、分类；步骤S3模型优化与重构：模型优化利用改进的狼群算法寻找支持向量机的最优惩罚系数C和核函数参数找到最有适应度值，再利用训练数据对改进后的支持向量机进行训练然后根据模型进行分类。本发明来利用基于进行特征提取后的心音信号进行分类，通过支持向量机将低维关系映射到高维，并通过改进后的狼群算法优化支持向量机能够有效的对心音信号进行分类。

专利名称：基于遗传算法优化组播光森林的能效路由频谱分配方法     申请号：2016110406097     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 配方 路由 优化 算法优化   相似专利 发布日：2023/07/10  

专利名称：一种基于遗传算法优化的间歇过程2D模型预测控制方法      申请号：2020100313266     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 模型预测控制 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/08/25  
摘要： 一种基于遗传算法优化的间歇过程2D模型预测控制方法，属于工业过程的控制领域，所述方法包括如下步骤：步骤一：建立多阶段具有不确定性的间歇过程模型，并构建2D等价预测控制模型；步骤二：设计模型预测跟踪控制器及切换律。本发明实现了间歇过程在在干扰最坏情况下的优化控制，解决了干扰所带来的控制性能影响，实现了很好的跟踪。同时实现了在未知扰动下维持系统的稳定性和保证系统性能，实现了高精度控制。

专利名称：遗传算法优化的多模型预测控制方法      申请号：2016112522887     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 模型预测控制 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/08/25  
摘要： 本发明公开了一种遗传算法优化加权的多模型预测函数控制的方法。该方法首先将整数阶的多模型预测控制方法扩展到分数阶的多模型预测控制方法中，通过建立了被控对象的局部状态空间模型，将之前的非线性模型转换为了线性局部模型，再通过把遗传算法引入对局部模型集和工作区间的核宽度的选择中，从而提高了系统的局部模型的工作区域的范围，减少了当前工作的模型个数，增加了系统中主要的局部模型对系统的控制量占有率，增加了系统的控制的精度，使得装置工作效率更加高效。

专利名称：遗传算法优化加热炉温度的分数阶预测函数控制方法      申请号：201610534739X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/08/25  
摘要： 本发明公开了一种遗传算法优化加热炉温度的分数阶预测函数控制方法。本发明首先采用Oustaloup近似方法将分数阶系统近似为整数阶系统，基于Oustaloup近似模型建立预测输出模型，然后将整数阶预测函数控制方法扩展到分数阶预测函数控制方法中，将分数阶微分算子引入目标函数，并采用遗传算法来优化微分算子，从而使经优化后获得更加合理的控制效果。本发明方法可有效提高系统的控制性能。

专利名称：一种遗传算法优化预测模糊PID焦化炉温度控制方法      申请号：2016103082750     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 优化 算法优化   相似专利 发布日：2025/08/25  
摘要： 本发明公开了一种遗传算法优化预测模糊PID焦化炉温度控制方法。本发明首先基于焦化炉温度对象的实时数据建立焦化炉温度对象的模型。在此模型的基础上，依据模糊控制在线调整PID控制器的参数，引入预测控制达到提前调整的目的。针对传统的获取控制规则方法的不足，采用遗传算法优化其模糊控制规则，从而使经过优化获得的控制规则更加合理。本发明弥补了传统控制方式的不足，保证具备良好的控制性能，同时又具有PID控制的简单形式，从而保证温度跟踪的精度。