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公开(公告)号：CN107808164A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710960947.0
申请日：2017-10-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于烟花算法的纹理图像特征选择方法，利用烟花算法对图像纹理特征选择问题优化求解，从而快速地获得用于图像处理的最优特征子集，可用于图像处理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，不需要指定要选择的特征维数，能够智能地在正确识别率和特征维数之间取得很好的平衡，自动寻找到合适的纹理图像特征子集。本发明利用烟花算法对纹理图像处理中原始数据集进行特征选择，剔除不相关或冗余的图像纹理特征，取出真正有效的特征子集，节省分类器的计算时间，从而提高图像分类的效率和正确率。
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公开(公告)号：CN101582845B
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200910062729.0
申请日：2009-06-16
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种快速定位对等网络目标节点标识的方法，涉及计算机网络、分布式计算机和算法设计与分析的交叉技术应用领域。该方法在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近特性降低访问延迟和路由长度。从而能够尽可能解决上层的逻辑覆盖图与底层物理拓扑图的不匹配的问题。此外，把哈希表中的对等点分成普通节点和记录节点，记录节点负责记录普通节点的查询路径，供查询相同关键字的节点参考，减少了资源定位时间，从而使得系统响应时间相应地减少，网络速度加快，查询延时降低，信息查询效率得到了进一步的提高。
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公开(公告)号：CN114862404B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210478879.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q20/40 , G06Q40/03 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F18/10 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种基于聚类样本与极限梯度的信用卡欺诈检测方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤8。本发明通过将聚类算法、样本自适应权重计算与过采样算法相结合，在解决了类间不均衡问题的同时，还有效避免了类内不均衡问题，提高了人工合成样本的数据质量，将极限梯度提升树作为信用卡欺诈检测模型中的分类器，能获得更好的分类效果，在结合了基于聚类与自适应权重的过采样算法后，最终生成的信用卡欺诈检测模型具有很好的检测准确性。
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公开(公告)号：CN114722723B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210475143.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于核极限学习机优化的情感倾向预测方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤8。本发明可以集合多目标场景进行多目标优化，将多目标优化问题通过目标约简形成一个双目标的优化问题，利用海鸥优化算法的寻优能力和较快的收敛速度并结合多目标优化策略，可以得到最优的核极限学习机参数组合，建立预测模型能提高情感倾向预测准确率。
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公开(公告)号：CN116895157A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310986221.X
申请日：2023-08-07
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于交通流量预测技术领域，公开了一种基于趋势时空图卷积的交通流量预测方法、系统及介质，首先，编码器将时间自注意力和因果卷积相结合，捕获交通流量的长期和短期趋势时间依赖；再通过图卷积网络和门控循环神经网络融合，捕捉局部空间相关性和动态时空相关性；其次基于编码器提取的时间和空间特征，通过时空交互模块来模拟时空异质性；接着解码器与编码器类的是学习交通流量的时空特征；最后基于编码‑解码器提取到的时空特征，利用时间编码解码注意力来拟合历史交通流量对未来预测的影响，用来解决基于Transformer模型的交通流量预测模型的性能问题。本发明在真实世界的数据集上进行实验，取得了良好的实验结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116523531A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310470798.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q30/018 , G06N3/006 , G06N20/00 , G06F16/182 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及机器学习、数据挖掘、分布式计算技术，具体涉及一种基于分布式深度旋转森林的信用欺诈检测方法及系统，该方法将F个旋转森林将通过Spark的Map算子进行并行处理。另外在旋转森林的内部，让部分决策树组成子森林，每个子森林进行并行构建，子森林之间将共享单个旋转矩阵。构建每个子森林的旋转矩阵，经过多次抽样并经过PCA处理，借助Spark Mllib中的PCA算法同样进行并行构建。原始欺诈交易数据从HDFS读取后初始化为RDD，数据经过级联层完成并行训练后，对交易行为进行分类预测。该方法在保证分类准确率的同时，提高了数据的处理速度和效率，解决了单机算法面临的计算存储能力有限和扩展性差的问题。
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公开(公告)号：CN116340869A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310341738.3
申请日：2023-03-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F16/215 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法及设备。所述方法包括：步骤1：对原始肌体数据进行预处理；步骤2：构建类别性特征梯度提升树CatB模型，使用改进红狐优化算法对类别性特征梯度提升树CatB模型的参数进行分布式优化；步骤3：将最优参数代入优化后的类别性特征梯度提升树CatB模型，读取预设数量的肌体数据集进行模型训练；步骤4：将训练完毕的模型用于肌体异常检测。本发明可以有效地推动相关检测行业的智能化发展，提高肌体检测的效率和准确性，有着重要的社会和经济意义。
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公开(公告)号：CN114489061B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210050127.9
申请日：2022-01-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于鲸鱼优化算法的平滑路径规划方法，采用改进WOA优化曲线路径中的：路径长度、曲率和曲率导数，取得了不错的结果。在改进WOA算法中，引入了莱维飞行策略为算法添加局部扰动，增加解的多样性避免陷入局部最优。并同时引入分数阶展开方程，使每代鲸鱼个体受到前几代位置的影响，进一步增强了算法的搜索能力。在23个基准函数中，测试并对比了改进WOA算法和其他算法的性能，验证了改进WOA的优越性。最后，在两种不同的地图中进行模拟仿真实验，平滑方法采用高次贝塞尔曲线，保证了路径曲率的连续。改进WOA算法相较于已有其他算法有明显的性能提升，并且运算时间更少。
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公开(公告)号：CN110059875B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN201910295219.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式鲸鱼优化算法的公共自行车需求量预测方法，首先读取原始公共自行车数据集Dataset，存储在HDFS中；初始化RDD数据集和鲸鱼种群Whale，将RDD作map转换处理；根据鲸鱼初始位置值计算出适应度值fitness；根据参数选择鲸鱼捕食的策略；在Spark平台上，根据策略公式更新鲸鱼位置，然后根据公式计算出新的适应度值，并找出最好的值和当前最优值比较，若优于则代替；若满足终止条件则找出最好的鲸鱼的位置，否则回到步骤4；根据所选出的最优特征子集，使用随机森林回归模型和未来的天气数据、时间数据对站点的公共自行车需求进行预测。本发明使用基于分布式鲸鱼优化算法的特征子集优化，应用Spark分布式平台上对其进行优化，提高分类性能和运行效率。
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公开(公告)号：CN114722723A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210475143.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种基于核极限学习机优化的情感倾向预测方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤8。本发明可以集合多目标场景进行多目标优化，将多目标优化问题通过目标约简形成一个双目标的优化问题，利用海鸥优化算法的寻优能力和较快的收敛速度并结合多目标优化策略，可以得到最优的核极限学习机参数组合，建立预测模型能提高情感倾向预测准确率。
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