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公开(公告)号：CN108259023A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810092695.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种FIR滤波器优化方法及系统。所述方法首先获取随机产生的水稻种群和FIR滤波器；然后将水稻个体作为所述FIR滤波器的单位冲击响应序列，获取每个水稻个体的适应度值；根据适应度值将多个水稻个体分为保持系、不育系和恢复系；然后获取保持系个体和不育系个体杂交过程中产生的杂交最优个体；获取恢复系个体自交过程中产生的自交最优个体；获取杂交最优个体和自交最优个体中适应度值最优的个体；最后将适应度值最优的个体作为所述FIR滤波器的最优单位冲击响应序列。本发明所述的FIR滤波器优化方法及系统通过采用杂交水稻算法来优化FIR滤波器系数，解决了现有的FIR滤波器优化方法寻优能力差、易陷入局部最优解、参数依赖性大的缺陷。
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公开(公告)号：CN108197696A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810092717.1
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种网络水军账户识别方法及系统。该方法包括：获取每个用户的相关指标；根据所述每个用户的相关指标确定每个用户的位置向量；对所述每个用户的相关指标分配权重，得到若干个权重向量；根据所述位置向量以及所述权重向量的点积确定适应度函数；利用适应度函数计算爆炸半径；根据所述爆炸半径，采用烟花算法确定火花；所述火花为爆炸火花或高斯火花；利用适应度函数计算所述火花的适应度；判断所述适应度是否大于适应度阈值，若是，确定所述火花对应的用户为水军账户。采用本发明所提供的识别方法及系统能够提高对网络水军账户的识别效率及搜索效率。
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公开(公告)号：CN108197695A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810092700.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
CPC classification number: G06N3/006 , G06Q50/205
Abstract: 本发明公开一种基于闪电搜索算法的个性化学习路径优化方法。该方法包括步骤：建立学习路径优化问题的数学模型；基于闪电搜索算法的学习路径优化。本发明使系统能够根据学习者的学习目标与知识掌握程度，对合适的资源进行内容重组，形成最优化学习路径，使学习者能够快速完成学习目标。
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公开(公告)号：CN107507199A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710729705.0
申请日：2017-08-23
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法及系统，该方法获取多个第一代阈值组和迭代次数，并对每个第一代阈值组进行爆炸处理得到多个阈值组集合，记录爆炸次数；阈值组集合包括第一代阈值组和第二代阈值组；通过计算第一代阈值组、第二代阈值组的适应度值，确定最大适应度值所对应的阈值组；判断爆炸次数是否小于迭代次数；若是则将最大适应度值对应的阈值组再次进行爆炸处理，更新阈值组集合和爆炸次数；若否则将最大适应度值对应的阈值组确定为分割图像时的最优分割阈值组。因此，采用本发明所述的方法，能够高效精准地获得多阈值图像分割的最优分割阈值组，且避免了陷入局部最优解的状况，具有良好的稳定性，提高图像分割效果和分割效率。
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公开(公告)号：CN107437098A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710642702.3
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于差分进化改进的二进制蚁群算法的高光谱图像波段选择方法。包括：运行差分进化算法生成若干组较优的波段组合；在差分进化算法完成运行以后根据差分进化算法得到的解来设置二进制蚁群算法初始能见度信息并运行蚁群算法；蚁群算法根据差分进化算法提供的可见度信息和随机初始化的信息素信息在波段选择选择问题空间进行迭代搜索，直到满足停机准则输出最优波段组合子集，在运行过程中采用最优解保留策略。本发明实现了对高光谱图像具有较好分类识别能力的波段组合的优化选择，降低了输出波段组合的相关性和冗余度，使二进制蚁群算法的收敛速度和鲁棒性得到提高，进一步提高了波段选择的性能和效率。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104376543B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410711875.2
申请日：2014-11-28
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 本发明公开了一种基于杜鹃搜索算法的自适应图像增强方法，本发明利用定义的图像质量评价函数，综合考虑增强后的图像的空间统计特征，熵等信息，通过利用杜鹃搜索算法对归一化的非完全Beta函数图像增强应用中最优参数问题优化求解，从而可以快速的获得最优增强参数，可用于数字图像处理相关技术领域中；本发明能够快速的获得归一化的非完全Beta函数图像增强的最优参数，所定义的图像质量评价函数能够客观的评价图像的质量，能够用于偏亮或者(56)对比文件韩泉叶 等.微粒群优化和视觉感应相结合的图像增强方法《.计算机工程与应用》.2011,第47卷(第3期),第199-201页.Gao Qingqing 等.Image EnhancementTechnique Based on Improved PSOAlgorithm《.2011 6th IEEE Conference onIndustrial Electronics and Applications》.2011,第234-238页.
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公开(公告)号：CN106022510A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610306666.9
申请日：2016-05-11
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多粒子群协同演化的人车混合疏散仿真优化方法，主要通过粒子群优化算法解决大型建筑物和路网集成环境中的人车混合疏散问题，利用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，并且采用基于信息素的多粒子群通信机制模拟人员和车辆之间的交互和信息共享，克服了粒子群算法只考虑了粒子之间的交互而忽略了环境对粒子运动过程的影响等不足，能够更好地模拟人车混合疏散过程中不同交通对象的竞争和协作，形成满足多个目标需求的疏散优化方案，提供合理高效的决策依据。
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公开(公告)号：CN104376543A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410711875.2
申请日：2014-11-28
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 本发明公开了一种基于杜鹃搜索算法的自适应图像增强方法，本发明利用定义的图像质量评价函数，综合考虑增强后的图像的空间统计特征，熵等信息，通过利用杜鹃搜索算法对归一化的非完全Beta函数图像增强应用中最优参数问题优化求解，从而可以快速的获得最优增强参数，可用于数字图像处理相关技术领域中；本发明能够快速的获得归一化的非完全Beta函数图像增强的最优参数，所定义的图像质量评价函数能够客观的评价图像的质量，能够用于偏亮或者偏暗图像增强以后的质量评价，能够满足图像自动增强的要求。
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公开(公告)号：CN104361178A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410667474.1
申请日：2014-11-20
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于势能驱动元胞蚁群算法的室内疏散仿真优化方法，本发明是一种基于群智能的人员疏散行为仿真优化方法，主要建立与实际场景相一致的二维元胞自动机数学模型，用元胞蚁群算法对人员疏散行为进行模拟，通过人工势能场的势能评价标准对人员路径进行判断选择，从而更加符合真实场景疏散规律，提高疏散效率，提供合理疏散方案。
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