-
公开(公告)号：CN108330896A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810092416.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种梯级水库调度方法及系统，所述方法包括：获取初选集合；计算每个水波的适应度值，确定适应度值的最大值；判断最大值是否小于预设值，若否，根据最大值对应的水波的位置确定梯度水库的最佳调度方法；若是，对每个水波进行传播处理，计算传播处理后的水波的适应度值；根据传播处理后的水波的适应度值更新初选集合，并记录初选集合的更新次数；计算更新后的初选集合中的每个水波的适应度值，得到更新后的适应度值最大值；判断所述更新次数是否小于迭代次数，若是，返回判断最大值是否小于预设值；若否，根据更新后的适应度值最大的水波的位置确定梯度水库的调度方法。本发明的梯级水库调度方法及系统，提高了水库调度的准确率。
-
公开(公告)号：CN108288074A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810092412.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6229
Abstract: 本发明公开了一种数据特征的选择方法及系统，数据特征的选择方法包括：首先获取数据集，数据集包括若干个数据，数据包括若干个数据特征；对各数据特征进行0-1标准化处理；设置阈值；获取飞蛾种群，飞蛾种群包括若干飞蛾个体，飞蛾个体包括若干飞蛾特征；筛选飞蛾特征；根据筛选出的飞蛾特征选择数据特征；通过分类器计算选择出的数据特征的正确率；计算获取飞蛾种群的次数，判断获取飞蛾种群的次数是否小于所述阈值，若是，更新飞蛾种群，然后返回步骤“筛选飞蛾特征”；否则，输出所述选择出的数据特征的正确率最高的数据特征。本发明提出的数据特征的选择方法及系统大大提高了数据特征选择的精确度，缩短了获取数据特征的时间。
-
公开(公告)号：CN108182294A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810092694.4
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频繁项集增长算法的电影推荐方法及系统。该方法包括：统计数据库中每个电影ID出现的次数，所述数据库包括用户ID和电影ID，所述电影ID出现的次数表示为支持度；将所述电影ID的支持度进行排序，得到最小支持度；提取支持度大于所述最小支持度的电影ID及对应的支持度，得到频繁一项集列表；将所述频繁一项集列表进行分组，得到多个频繁一项集组；根据所述频繁一项集组构建频繁模式树；通过粒子群算法对所述频繁模式树进行剪枝，得到条件子树，所述条件子树表示所述电影ID之间的关联关系；根据所述关联关系向用户推荐电影。本方法和系统能够快速的挖掘电影之间的关联关系，从而提高电影推荐的效率。
-
公开(公告)号：CN107451562A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710643734.5
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混沌二进制引力搜索算法的波段选择方法，利用混沌二进制引力搜索算法对高光谱图像的波段选择问题优化求解，从而快速地获得高光谱图像波段中的较优的波段子集，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波段选择问题高质量的可行解，它不需要人为指定要选择的波段维数，能够智能的在正确识别率和波段维数之间取得很好的平衡，寻找到较优的波段子集。本发明利用混沌二进制引力搜索算法对高光谱图像原始的波段数据集进行波段选择，剔除不相关或冗余的波段，取出对分类正确率影响较大的波段，减少对不相关或冗余的波段分类的计算时间，进一步提高图像分类的正确率和效率。
-
公开(公告)号：CN106709928A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611198772.6
申请日：2016-12-22
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 本发明涉及一种快速的含噪图像二维最大类间方差阈值法，首先求出噪音图像的灰度均值和灰度标准差；对图像每个像素采用3×3邻域的平均灰度值进行平滑，得到平滑图像；然后用最大类间方差阈值法计算平滑图像的类间方差，通过灰度均值和标准差缩小类间方差解的搜索空间，遍历搜索空间，记录使类间方差最大时的解为最优一维阈值T0；用二维最大类间方差法计算目标类与背景类的类间方差离散度矩阵的迹，通过T0和噪音图像的灰度标准差缩小迹的解的搜索空间，最后遍历解的搜索空间，记使离散度矩阵的迹最大时的灰度值二元组为最优二维切割阈值。本发明能够避免遍历全部灰度级，大大缩小计算量的同时也能得到准确的解。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103179199A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310072485.0
申请日：2013-03-06
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种对等网络应用流量优化方法，涉及计算机对等网络的应用，主要用于开放的网络环境中。本发明中对等网络服务提供商为对等网络用户提供较好的索引和内容服务，对等网络用户根据用户体验向对等网络服务提供商付费；对等网络服务提供商根据互联网服务提供商提供的缓存服务质量将对等网络用户的付费支付一部分给互联网服务提供商。这样通过网络经济思想的引入，促进对等网络服务提供商、互联网服务提供商、对等网络用户之间共同合作，实现整体上的对等网络应用流量优化。本发明的优点是在于动态地、整体地分析对等网络应用流量优化中对等网络服务提供商、互联网服务提供商、对等网络用户之间的博弈关系、提出一种对等网络流量优化方法，在优化对等网络网络流量的同时，保证对等网络用户的服务质量，兼顾对等网络服务提供商和互联网服务提供商的利益分配，实现三者共赢。
-
公开(公告)号：CN115035550B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210678342.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
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：CN114723164B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210445613.0
申请日：2022-04-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于门控循环单元的航班延误预测方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤9。本发明通过多种群对解空间的分割，使蝗虫群的搜索更细致寻优能力更强；在种群迭代过程中将子种群分布到Spark不同节点并行计算，并使用精英种群机制将子种群的局部最优蝗虫收集组成精英蝗虫群，在局部最优的基础上寻找全局最优蝗虫个体，提高了算法收敛能力和算法运行效率；利用多种群蝗虫算法的优化能力得到最优的门控循环单元超参数组合，使用最优参数建立预测模型可以提高航班延误预测准确率。
-
公开(公告)号：CN116562873A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310471199.5
申请日：2023-04-27
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q20/38 , G06Q20/40 , G06N3/006 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种旗鱼优化器优化极端梯度提升的欺诈检测方法及系统，其技术要点在于：获取欺诈数据，将欺诈数据集进行处理；将欺诈数据集用于对极端梯度提升的欺诈检测模型进行训练，对旗鱼优化器中的寻优能力和跳出局部最优能力上进行增强，改进了其参数搜索过程，增强处理复杂的全局搜索。在运用改进旗鱼优化器优化极端梯度提升参数时，训练用到的数据集采用SMOTE进行数据类平衡处理，定义优化函数的适应度计算公式，使模型找到最优的超参数。本发明利用Spark分布式平台进行并行化，相比于传统的网格搜索，基于Spark的并行改进的旗鱼优化算法可以高效找到更优参数组合以提高极端梯度提升的分类精度，且在大数据Spark分布式平台下，训练检测速度明显提高。
-
公开(公告)号：CN116311880A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211464985.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于局部‑全局时空特征融合的交通流量预测方法及设备，所述方法包括：步骤一至步骤五。本发明在兼顾时序信息顺序相关的同时获取了交通速度预测的全局时间信息，通过融合时间和空间局部与非局部信息提升模型的学习能力，模型具有更高的预测精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
87
records
(took 0.035 seconds)
