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公开(公告)号：CN108330896B
公开(公告)日：2020-01-17
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。
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公开(公告)号：CN110569724A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910716528.1
申请日：2019-08-05
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差沙漏网络的人脸对齐方法，首先在沙漏网络基本单元残差模块的基础上新增卷积分支来增加网络的感受野以更好的提取到不同尺度下的特征信息，同时保持了高分辨率信息；然后结合沙漏网络的特性，让新增卷积分支的核尺度随沙漏网络层数来调整大小，以更好的平衡feature map分辨率和感受野之间的关系，使网络既能提取到更多的细节信息，同时还保留了从局部到整体的结构化信息。最后对沙漏网络进行堆叠再辅以中间监督机制，即保证了低层参数的正常更新同时还允许网络重新评估整个图像的初始估计和特征。本发明通过堆叠新的残差沙漏网络，在提取更多有效信息的同时还增加了网络提取局部细节信息的能力，提高了对人脸关键点检测的精度。
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公开(公告)号：CN109873810A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910031356.4
申请日：2019-01-14
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于樽海鞘群算法支持向量机的网络钓鱼检测方法，首先初始化樽海鞘群算法的基本参数：种群数目、迭代次数、个体维度、搜索空间；随机初始化个体的位置和范围；然后按照适应度值的大小划分为领导者樽海鞘和跟随者樽海鞘，利用这两种樽海鞘的协调合作挖掘出支持向量机的最优参数。在每次迭代中，用于评价个体的适应度值的函数是个体所携带的参数对于支持向量机在钓鱼网站数据集上的检测准确率。本发明与一般的优化算法如遗传算法、引力搜索算法、蝙蝠算法、粒子群算法等，在优化支持向量机上，能够尽可能的挖掘出支持向量机的最优参数参数，提升支持向量机在钓鱼检测的准确率。
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公开(公告)号：CN109242026A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811080424.8
申请日：2018-09-17
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于杂交水稻算法优化的模糊C均值聚类方法及系统，方法包括：初始化该优化算法参数，预处理待聚类的数据集；构建目标函数，即对可行解的评价函数；对目标函数进行最优值求解，得到最优值并确定对应的最优初始聚类中心；根据最优初始聚类中心进行模糊C均值聚类，最终得到聚类结果。系统包括初始化模块、编码模块、适用度值计算模块、最优值计算模块、最优初始聚类中心计算模块、模糊C均值聚类模块、输出模块；采用本发明对模糊C均值聚类进行基于杂交水稻算法的初始聚类中心优化，解决了模糊聚类效果极易受随机初始聚类中心的影响。
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公开(公告)号：CN108536986A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810358880.8
申请日：2018-04-20
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工鱼群算法的层次化疏散仿真优化方法，该方法包括：获取疏散场景；根据疏散场景构建三维层次化疏散网络；根据三维层次化疏散网络获取可容纳疏散者的空间，将所述可容纳疏散者的空间抽象为节点，将各所述容纳疏散者的空间之间的通道抽象为连接节点之间的边；根据所述节点和所述边之间的邻接关系建立逻辑疏散网络拓扑图；根据所述拓扑图获取所述节点总数、有效边的总数、节点的入边数目、节点的出边数目、节点编号、节点容量、节点坐标、节点层级，采用人工鱼群算法对人员疏散进行模拟，得到最优疏散方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108491429A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810131876.8
申请日：2018-02-09
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于类内类间文档频和词频统计的特征选择方法，综合考虑特征词的文档频、词频以及特征词的类间集中度、类内分散度，构造出基于类内类间文档频和词频统计(DFCTFS)的特征选择评估函数；将训练集经过文本预处理后的原始特征空间使用本发明提出的特征选择评估函数在训练集每个类别中选取一定比例的特征词组成该类别的特征词库，而训练集的特征词库则为训练集各类别特征词库的并集。本发明提出一种基于类内类间文档频和词频统计(DFCTFS)的特征选择方法，可实现特征选择出集中分布于某类文档并在该类文档中均匀分布且频繁出现的特征词，提高中文文本分类的效果。
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公开(公告)号：CN108111361A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810119164.4
申请日：2018-02-06
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 湖北工业大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的传输网络故障定位分析方法及系统，涉及网络故障定位技术领域，本发明通过发生故障的业务经过的网络风险点共性，计算各网络风险点的故障概率，实现传输网络故障的快速定位。本发明最主要的特点是通过大数据分析统计对网络风险点的故障概率实现量化，依托大数据分析统计快速计算出故障概率较高的网络风险点所在。相比于现在的故障定位，多依赖于经验判断，本发明借助计算机强大计算能力的大数据分析，量化计算，更加客观，更加准确，更加快速，可有效辅助故障的快速定位，降低故障历时。
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公开(公告)号：CN108021658A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711252320.6
申请日：2017-12-01
Applicant: 湖北工业大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
CPC classification number: G06F16/951 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法的大数据智能搜索方法及系统，利用鲸鱼优化算法对大数据智能搜索问题优化求解，从而快速地获得最接近用户需求的搜索结果，进一步提高智能搜索引擎的正确率和效率；本发明能够在可接受的时间代价内找到大数据智能搜索问题高质量的可行解，根据用户的搜索条件，从引擎数据库中得到和用户输入关键词相关的大数据，由用户不断地对搜索结果打分，逐步得到满足用户个性化的需求的搜索效果。本发明利用鲸鱼优化算法进行大数据智能搜索，基于本体特征建立了一个具有智能化的搜索引擎，快速高效地找到最符合用户需要的搜索结果，解决了当前搜索引擎不能很好地为用户提供感兴趣信息的问题且搜索效率高。
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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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