-
公开(公告)号：CN107528799A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710730801.7
申请日：2017-08-23
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L12/911 , H04L12/801 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种云计算资源分配方法及系统，首先获取含有多个水波的初选集合和迭代次数，并计算每个水波的适应度值；然后判断最小的适应度值是否小于等于预设阈值，若是则适应度值最小水波所对应的云计算资源分配方案为最优云计算资源分配方案，若否，对水波进行传播处理，更新初选集合，记录更新次数；再计算更新后的初选集合中的水波的适应度值，判断更新次数是否小于迭代次数，若是则更新后的适应度值最小的水波所对应的云计算资源分配方案为最优云计算资源分配方案，若否，跳转至判断更新后的最小适应度值是否小于等于预设阈值。因此，采用本发明提供的方法或系统，能够在用户作业要求的前提条件下，提高云计算资源分配效率。
-
公开(公告)号：CN107527333A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710637673.1
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于伽马变换的快速图像增强方法，方法包括：输入待增强图像，统计图像的灰度直方图；接着利用插值法对原始图像灰度直方图进行平滑处理；然后根据平滑以后的直方图统计图像灰度值的平均值，图像灰度值的众数，图像灰度值的中位数；根据这三个指标值的大小关系，预判断伽马变换中的γ的取值范围，然后利用局部遍历法确定最优的γ值；最后根据最优的γ值对图像进行增强处理并输出增强后的图像。本发明自适应的快速的获得伽马变换的γ值，实现了快速的图像自适应增强，使图像增强算法有更高的效率和更好的图像质量，是一种快速自适应的图像增强方法。
-
公开(公告)号：CN107480724A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710730191.0
申请日：2017-08-23
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223
Abstract: 本发明公开一种聚类中心的确定方法及系统，方法包括：构建包括多个水波的水波群；对水波群中的各水波进行传播处理；分别判断传播处理后的各水波的适应度值是否大于传播处理前的水波的适应度值；若是，则用传播处理后的水波代替水波群中传播处理前的水波；否则更新水波群中传播处理前的水波的波高和波长，且传播处理前的水波的位置保持不变；更新水波群和迭代次数；判断当前的迭代次数是否小于设定的进化代数；若是，则返回继续对更新后的水波群中的各水波进行传播处理；否则筛选出更新后的水波群中适应度值最大的水波作为最优水波。本发明提供的方法及系统，通过传播处理从优化搜索的角度出发，使聚类中心一代又一代地优化，并逼进最优聚类中心。
-
公开(公告)号：CN107358333A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710371942.4
申请日：2017-05-24
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于熵的多蚁群人车竞争-协作疏散优化方法，主要通过多蚁群优化算法分别模拟人员和车辆的疏散过程，利用蚁群间的通信机制来模拟人员和车辆的竞争和协作，粒子的运动过程模拟疏散个体，包括人员、车辆的混合疏散过程，并且采用基于熵的多蚁群通信机制模拟人员和车辆群体之间的竞争和信息共享，从而能够更好地模拟人车混合疏散过程中的人员群体和车辆群体，以及不同对象之间的交互，有效避免单一蚁群的正反馈机制带来的拥堵现象，更好地体现人车混合疏散过程中不同交通对象的竞争和协作，得到的疏散方案能够同时满足多个目标需求，从而为不同决策者和疏散个体提供合理高效的决策依据和疏散预案。
-
公开(公告)号：CN104243245A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410547394.2
申请日：2014-10-16
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种基于不可分小波SVM的对等网络流量识别方法和系统，本发明根据对等网络流量相似性、突变性、多尺度的特性，引入小波分析工具，构造不可分小波作为SVM的核函数，提高了识别正确率；此外，针对网格搜索算法确定SVM惩罚参数和核函数效率低下的问题，引入杜鹃搜索快速确定SVM的最优参数，加快SVM的训练速度，提高识别正确率和计算效率；本发明能够在小样本下、实时高效地识别对等网络流量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862866B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202110393748.2
申请日：2021-04-13
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/30 , G06T3/4007 , G06V10/762 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法，所述方法包括：对目标对象进行图像采样处理，得到第一图像、第二图像，其中，所述第一图像作为参考图像，所述第二图像为所述目标对象的待配准图像；对参考图像和待配准图像进行滤波预处理，得到各待配准图像对应的预处理后的图像；通过麻雀搜索算法建立每个预处理后的图像的空间优化信息模型；通过所述空间优化信息模型对所述预处理后的图像的坐标进行空间几何变化，使用归一化的联合直方图计算参考图像和待配准图像的互信息值；当互信息值达到最大时，得到配准参数，采用双线性插值法得到对应该待配准图像的配准图像。
-
公开(公告)号：CN116859903A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202211324281.7
申请日：2022-10-27
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的机器人平滑路径规划方法，采用改进的哈里斯鹰优化算法对Bezier曲线控制点的位置进行寻优，从而找到一条最短且平滑的路径。在改进的哈里斯鹰优化算法中，引入螺旋搜索的概念，对算法的早期更新策略进行改进，增加种群多样性，提高算法的全局搜索能力；采用Sine混沌映射改进逃逸能量E，更好的平衡全局搜索和局部开发；使用精英差分变异策略对搜索空间内的部分解进行突变重组选择，提高算法跳出局部最优的能力。在两种不同的栅格地图中进行仿真实验，仿真数据说明本发明可更准确地寻找到无碰撞最短路径，且路径曲率及曲率导数足够小，满足高阶连续性的平滑要求。
-
公开(公告)号：CN115035550A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210678342.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明针对中心和尺度预测的(Central and Scale Prediction，CSP)行人检测模型在复杂场景下出现漏检或者误检的问题，提出了一种基于改进的CSP网络的行人检测方法，首先将原主干网络Resnet50替换为Resnet101，使得网络能够更好的提取被其它物体遮挡的特征。其次引入了基于通道和压缩注意力机制的方法，以获得更高的训练速度和检测速度。最后利用非极大值抑制算法形成最优先验候选框数量以及难样本的再训练。经实验表明该算法在cityperson数据集上，严重遮挡和部分遮挡的指标比当前的行人检测算法的性能有所提高，在公共数据集上取得了较好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN109840551B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910030755.9
申请日：2019-01-14
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于机器学习模型训练的优化随机森林参数的方法，首先将整个蚂蚁种群划分为若干个子种群；然后将每一个子种群对应RDD中的一个分区，并在一个分区中指定独立进化；最后利用迁移算子在各子种群之间交换信息。相比于传统的网格搜索，基于Spark的并行蚁狮算法可以高效找到更优参数组合以提高随机森林的分类精度，且在大数据分布式Spark平台下，寻优计算速度快，加速效果明显，可以作为云计算平台的下一代参数优化器。
-
公开(公告)号：CN112862866A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110393748.2
申请日：2021-04-13
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法，所述方法包括：对目标对象进行图像采样处理，得到第一图像、第二图像，其中，所述第一图像作为参考图像，所述第二图像为所述目标对象的待配准图像；对参考图像和待配准图像进行滤波预处理，得到各待配准图像对应的预处理后的图像；通过麻雀搜索算法建立每个预处理后的图像的空间优化信息模型；通过所述空间优化信息模型对所述预处理后的图像的坐标进行空间几何变化，使用归一化的联合直方图计算参考图像和待配准图像的互信息值；当互信息值达到最大时，得到配准参数，采用双线性插值法得到对应该待配准图像的配准图像。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
62
records
(took 0.025 seconds)
