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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)化計算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據(jù)實際問題編制待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(2)輸入算法的通用運行參數(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的一種或多種計算方法進行計算；(4)若只使用一種，直接判斷結(jié)果是否滿足優(yōu)化要求；若多于一種計算方法，綜合比較計算結(jié)果及評價最優(yōu)的結(jié)果是否滿足此次優(yōu)化的要求；(5)若滿足要求，運算結(jié)束，輸出計算結(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的 SVD-Krylov 算法的數(shù)控機床進給 系統(tǒng)建模方法，該算法包括如下步驟：基于動力學(xué)方程建立數(shù)控機床 進給系統(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，啟動多點矩匹配 SVD-Krylov·112·算法進行降階；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；采用正交實驗方法和時間響應(yīng)法進行降階算法仿真驗證。 提出的降階建模算法降階后的模型能夠保證漸近穩(wěn)定，計算效率高， 同時采用迭代

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

本發(fā)明提供了一種基于仿射攝動的區(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)計能量控制方程，進而引入?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)，基于仿射攝動算法得到各區(qū)間變量的仿射區(qū)間表達式，設(shè)定各變量的攝動分析表達式，進而基于區(qū)間仿射算法的運算法則，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)間能量表達式，給定初始邊界參數(shù)和求解頻率后，計算得到區(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估區(qū)間不確定性結(jié)構(gòu)的高頻動力學(xué)特性，具有重要的工程應(yīng)用價值。

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，對模塊化多電平變換器的優(yōu)化控 制方面的問題進行研究，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)，對模塊化多電平的工作狀態(tài) 進行優(yōu)化，通過編碼操作，注入疫苗，親和度計算，濃度計算，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

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、時間拉伸技術(shù)和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現(xiàn)了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調(diào)控，對飛秒激光器的設(shè)計具有重要的應(yīng)用價值。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)表于國際光學(xué)頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，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。 隨著超快光學(xué)的快速發(fā)展，越來越多的前沿應(yīng)用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。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)，達到特定脈沖狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)輸出需要對激光器多個參數(shù)在高維空間進行優(yōu)化，傳統(tǒng)基于激光器光學(xué)設(shè)計和優(yōu)化的方法已被證明難以精確實現(xiàn)。 通過對飛秒脈沖狀態(tài)進行智能識別，結(jié)合智能算法對激光器多參數(shù)進行全局優(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時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統(tǒng)方法都無法做到實時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模控制環(huán)內(nèi)引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術(shù)，通過時域到光譜的轉(zhuǎn)換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應(yīng)的瞬時光譜寬度和形狀。結(jié)合智能控制算法，實現(xiàn)了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領(lǐng)域首次實現(xiàn)飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態(tài)無法精確調(diào)控的難題。 基于實時的光譜控制，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)可能決定中間動力學(xué)過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內(nèi)部機理提供新視角。 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)會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認(rèn)為本工作極具創(chuàng)新性，開拓了研究鎖模動力學(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)域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學(xué)學(xué)會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學(xué)年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學(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”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計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。為此，越來越多研究提出使用機器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)動計算智能。通常，這種基于模型的進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)機器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行模型訓(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)表了一種由生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動的進化多目標(biāo)算法。

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