公开(公告)号：CN104092618A

公开(公告)日：2014-10-08

申请号：CN201410352930.3

申请日：2014-07-23

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 叶志伟 ,  李沁沄 ,  王明威 ,  王春枝 ,  刘伟 ,  陈宏伟 ,  徐慧 ,  宗欣露 ,  尹宇洁 ,  喻东阳

IPC: H04L12/801

Abstract: 本发明公开了一种基于杜鹃搜索算法的对等网络流量特征选择方法，通过利用杜鹃搜索算法对对等网络流量特征选择问题优化求解，从而可以快速的获得对等网络流量本质属性的最优特征子集，可用于对等网络流量识别和模式识别相关技术领域中。本发明能够在可接受的时间代价内找到特征选择问题的高质量的可行解，不需要人为指定要选择的特征维数，能够智能的在正确识别率和特征维数之间取得很好的平衡，自动寻找到比较合适的最优特征子集。本发明利用杜鹃搜索算法对对等网络中原始数据集进行特征选择，剔除不相关或冗余的对等网络流量特征，取出真正相关的特征，节省对等网络流量识别中特征提取的计算时间，从而提高对等网络流量识别的效率和正确率。

公开(公告)号：CN103824285A

公开(公告)日：2014-05-28

申请号：CN201410039711.X

申请日：2014-01-27

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 叶志伟 ,  王明威 ,  陈宏伟 ,  王春枝 ,  刘伟 ,  徐慧 ,  宗欣露 ,  谢海涛 ,  尹宇洁

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明提出了一种基于蝙蝠优化模糊聚类的图像分割的处理方法，蝙蝠算法作为一种性能优良的演化算法，可以很好地解决传统的FCM聚类分割方法过于依赖初始聚类中心的缺点，并在很大程度上提高其收敛到全局最优解的概率；蝙蝠算法可以直接采用十进制进行编码，相对于大部分演化算法采用二进制编码而言，计算过程更为方便，能在很大程度上提高聚类分割的效率。

公开(公告)号：CN203596829U

公开(公告)日：2014-05-14

申请号：CN201320745362.4

申请日：2013-11-25

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 王春枝 ,  徐慧 ,  宗欣露 ,  王淑平 ,  熊磊 ,  张会丽 ,  王明威 ,  刘晓娟 ,  夏勇

IPC: H04L12/26 ,  H04L29/08

Abstract: 本实用新型涉及一种不可分小波支持向量机的对等网络流量识别系统，该系统分为三个阶段：样本的获取阶段、支持向量机处理阶段、控制响应阶段，共包括五个模块：网络连接的信息处理模块、数据的预处理模块、支持向量机的训练模块、支持向量机的分类模块和校正模块。本实用新型将将小波分析中多尺度的学习方法和支持向量机的优点结合起来，通过小波分析与支持向量机方法的紧致结合，引入小波基函数来构造支持向量机的核函数，建立小波支持向量机的对等识别算法，此模型能够多尺度的使支持向量机对识别对等流量样本逼近，自适应处理对等流量的非线性变化特征，直至达到要求的精度，而且计算量没有显著增加，具有良好的识别效果。