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本發(fā)明公開了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優(yōu)化計(jì)算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據(jù)實(shí)際問題編制待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(2)輸入算法的通用運(yùn)行參數(shù)：種群數(shù)目、迭代次數(shù)、變量維數(shù)、變量取值范圍、待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算；(4)若只使用一種，直接判斷結(jié)果是否滿足優(yōu)化要求；若多于一種計(jì)算方法，綜合比較計(jì)算結(jié)果及評(píng)價(jià)最優(yōu)的結(jié)果是否滿足此次優(yōu)化的要求；(5)若滿足要求，運(yùn)算結(jié)束，輸出計(jì)算結(jié)果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)的 SVD-Krylov 算法的數(shù)控機(jī)床進(jìn)給 系統(tǒng)建模方法，該算法包括如下步驟：基于動(dòng)力學(xué)方程建立數(shù)控機(jī)床 進(jìn)給系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程模型；獲得原始系統(tǒng)狀態(tài)空間矩陣，原始系 統(tǒng)和傳遞函數(shù)模型；設(shè)定降階系統(tǒng)階次，啟動(dòng)多點(diǎn)矩匹配 SVD-Krylov·112·算法進(jìn)行降階；輸出降階系統(tǒng)狀態(tài)空間矩陣，降階系統(tǒng)及相應(yīng)降階傳 遞函數(shù)模型；采用正交實(shí)驗(yàn)方法和時(shí)間響應(yīng)法進(jìn)行降階算法仿真驗(yàn)證。 提出的降階建模算法降階后的模型能夠保證漸近穩(wěn)定，計(jì)算效率高， 同時(shí)采用迭代

1、自然語言處理，文本信息提取算法。 2、政策知識(shí)圖譜、企業(yè)知識(shí)圖譜。

本發(fā)明提供了一種基于仿射攝動(dòng)的區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)能量響應(yīng)預(yù)示方法，建立各子系統(tǒng)的確定性結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)能量控制方程，進(jìn)而引入?yún)^(qū)間因素，獲取區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的區(qū)間統(tǒng)計(jì)能量控制方程，設(shè)定不確定性參數(shù)的區(qū)間參數(shù)，基于仿射攝動(dòng)算法得到各區(qū)間變量的仿射區(qū)間表達(dá)式，設(shè)定各變量的攝動(dòng)分析表達(dá)式，進(jìn)而基于區(qū)間仿射算法的運(yùn)算法則，推導(dǎo)得到考慮區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的子系統(tǒng)區(qū)間能量表達(dá)式，給定初始邊界參數(shù)和求解頻率后，計(jì)算得到區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的區(qū)間能量響應(yīng)。通過本發(fā)明方法使得區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)區(qū)間能量響應(yīng)的區(qū)間寬度大大縮小、區(qū)間能量響應(yīng)的預(yù)示精度大大提高，從而可以更加精確地評(píng)估區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的高頻動(dòng)力學(xué)特性，具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明涉及一種基于免疫遺傳算法的模塊化多電平變換器的調(diào)制方法，對(duì)模塊化多電平變換器的優(yōu)化控 制方面的問題進(jìn)行研究，優(yōu)化目標(biāo)為模塊化多電平變換器的輸出電流波形最優(yōu)，本發(fā)明結(jié)合模塊化多電平變 換器的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和輸出特性，采用各相上橋臂投入子模塊的數(shù)目表示工作狀態(tài)，對(duì)模塊化多電平的工作狀態(tài) 進(jìn)行優(yōu)化，通過編碼操作，注入疫苗，親和度計(jì)算，濃度計(jì)算，免疫選擇，交叉操作，變異操作，倒位操作， 經(jīng)過多次迭代收斂后得到優(yōu)化后的模塊化多電平變換器的輸出電壓階梯波。

本發(fā)明屬于銑削加工相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種五軸加工軌 跡中刀具圓環(huán)體向三角片的邊投影的算法，其包括以下步驟:(1)判斷 刀具圓環(huán)體向三角片的邊投影的特殊情況，若存在特殊情況，則轉(zhuǎn)至 步驟(5)，否則轉(zhuǎn)至步驟(2);(2)根據(jù)第一幾何約束條件來確定初始迭代 角度;(3)基于第二幾何約束條件及第三幾何約束條件來計(jì)算及離散初 始迭代角度區(qū)域，以確定較優(yōu)初始迭代角度;(4)基于第二幾何約束條 件及第三幾何約束條件，采用割線法搜索最優(yōu)角度，若成功則轉(zhuǎn)至步 驟(5)，否則結(jié)束;(5)依據(jù)搜索到的所述最優(yōu)角度計(jì)

近日，上海交通大學(xué)電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時(shí)間拉伸技術(shù)和實(shí)時(shí)高速電路建立的實(shí)時(shí)光譜分析控制平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實(shí)時(shí)光譜調(diào)控，對(duì)飛秒激光器的設(shè)計(jì)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。相關(guān)成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發(fā)表于國(guó)際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長(zhǎng)春光機(jī)所與Nature出版集團(tuán)合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評(píng)述。博士生蒲國(guó)慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對(duì)應(yīng)著原子分子、材料、生物蛋白、化學(xué)反應(yīng)等豐富物質(zhì)體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應(yīng)用。鎖模激光器作為產(chǎn)生飛秒脈沖的重要基礎(chǔ)研究工具，在物理、化學(xué)、生物、材料、信息科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。飛秒鎖模激光器自上世紀(jì)六十年代發(fā)明以來，與其相關(guān)的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎(jiǎng)。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)用需要對(duì)飛秒脈沖的時(shí)域和光譜進(jìn)行精細(xì)控制。由于飛秒脈沖的產(chǎn)生涉及非常復(fù)雜的非線性和色散傳輸效應(yīng)，達(dá)到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對(duì)激光器多個(gè)參數(shù)在高維空間進(jìn)行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實(shí)現(xiàn)。 通過對(duì)飛秒脈沖狀態(tài)進(jìn)行智能識(shí)別，結(jié)合智能算法對(duì)激光器多參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰(zhàn)在于飛秒脈沖難以實(shí)時(shí)精確識(shí)別。低速時(shí)域采樣無法識(shí)別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識(shí)別飛秒脈沖積分光譜但無法識(shí)別其瞬時(shí)光譜，因此傳統(tǒng)方法都無法做到實(shí)時(shí)控制飛秒脈沖精確鎖模狀態(tài)。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖?？刂骗h(huán)內(nèi)引入時(shí)間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時(shí)域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時(shí)域采樣即可識(shí)別飛秒脈沖對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實(shí)現(xiàn)了以1.4nm為精度對(duì)飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進(jìn)行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實(shí)時(shí)編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無法精確調(diào)控的難題。 基于實(shí)時(shí)的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態(tài)至寬譜鎖模態(tài)以及從三角形光譜脈沖態(tài)至寬譜鎖模態(tài)的演變過程，發(fā)現(xiàn)兩者動(dòng)力學(xué)過程具有相似性，提出了目標(biāo)鎖模狀態(tài)可能決定中間動(dòng)力學(xué)過程的猜想，為人們進(jìn)一步探索鎖模激光器內(nèi)部機(jī)理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學(xué)著名專家John Dudley教授（歐洲物理學(xué)會(huì)主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項(xiàng)工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動(dòng)力學(xué)新的可能性，很可能應(yīng)用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發(fā)表在光學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進(jìn)展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國(guó)家自然科學(xué)基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評(píng)述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計(jì)算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強(qiáng)。為此，越來越多研究提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動(dòng)計(jì)算智能。通常，這種基于模型的進(jìn)化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計(jì)算智能方法的應(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化多目標(biāo)算法。

1.管理類人才，有豐富的機(jī)械行業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)；2.技術(shù)人才，精通視覺算法、程序編寫和視覺應(yīng)用的高級(jí)人才1-3人。3.精通機(jī)器人和AGV整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的高級(jí)人才1-3人