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公开(公告)号：CN114723164A
公开(公告)日：2022-07-08
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。
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公开(公告)号：CN114722395A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210462359.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种用于入侵检测的多目标麻雀搜索特征选择方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤8。本发明在初始化时采用了反向学习机制，加强了初始种群的整体质量，在生产者的运动中引入Levy随机步长，增大了种群的全局寻优能力，更有利于挖掘潜在的最优解，引入外部解集和新型拥挤度计算方式，拥挤度的计算时考虑了决策空间也就是特征子集空间中解的多样性，在寻优过程中能够寻找到更富有多样性的帕累托解集，显著加快了特征选择过程。
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公开(公告)号：CN107808164B
公开(公告)日：2020-08-07
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：CN106709928B
公开(公告)日：2019-12-10
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。
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公开(公告)号：CN107437098B
公开(公告)日：2019-11-26
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
公开(公告)号：CN108124763B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201810092730.7
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于杂交水稻算法的云计算资源调度方法及系统。所述方法包括：获取初始集合，初始集合包括多个水稻个体，每个水稻个体表示一种云计算资源调度方案；计算每个水稻个体的适应度值，适应度值表示执行云计算资源调度方案的时间的倒数；根据适应度值将水稻个体分为保持系、恢复系和不育系；将保持系中的水稻个体与不育系中的水稻个体进行杂交，得到第一最优子个体；将恢复系中的水稻个体进行自交，得到第二最优子个体；选取第一最优子个体和第二最优子个体中适应度值较高的个体作为第三最优子个体，第三最优子个体表示云计算资源调度的最优方案。本发明采用杂交水稻算法实现对云计算资源的调度，能够提高云计算资源调度的效率。
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公开(公告)号：CN109840551A
公开(公告)日：2019-06-04
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。
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公开(公告)号：CN109378036A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811078970.8
申请日：2018-09-17
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二系杂交水稻育种机制的启发式优化方法，将搜索种群分为两类，即保持系和不育系种群，通过对不育系种群的基因进行改良，提高基因品质，从而得到较好的产出。本发明延续了二系杂交水稻的育种机制，所设计启发式优化方法参数少，减小了时间复杂度，使其在保证搜索能力的基础上，提升了搜索速度。本发明可应用于图像处理、模式识别、旅行商问题、资源调度等复杂优化问题的求解过程中。本发明能够在可接受的时间代价内找到高质量的可行解。
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公开(公告)号：CN108197307A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810092376.8
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Inventor： 陈宏伟
CPC classification number: G06F17/30705 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开一种文本特征的选择方法及系统。该方法包括：获取待选择的多个文本特征；初始化鲸鱼算法的参数，所述参数包括：种群规模、对数螺旋形状常数和终止条件；对所述多个文本特征并行采用鲸鱼算法进行选择，获得多个并行的最优解；将所述多个并行的最优解整合，得到所述文本特征的选择结果。采用本发明的方法及系统，实现对文本特征选择的高效求解。并且为了提高文本分类系统的效率，引入分布式平台，文本数据能够分布存储在分布式平台上，容量空间得到扩充，能够并行地读写数据，有效地缓解读写接口速度过慢的问题，还能并行地进行处理，提高了处理的效率。这样，文本分类系统的效率问题能够很好的解决。
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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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