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公开(公告)号：CN116029473A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211719814.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体强化学习的多UGV路径规划方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤8。本发明在现有资源的基础上操作，提高多智能体系统中各个智能体之间的相互合作和协调，使用分布式搜索结构，将复杂的学习问题自动分解为更容易学习的局部子问题，提升了智能化程度，扩大了应用领域，在集中设置中进行端到端的学习分散策略，大大降低了计算量，具有较高的实用性。
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公开(公告)号：CN109377447B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201811086423.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于杜鹃搜索算法的Contourlet变换图像融合方法，对配准后的源图像A、B，分别进行Contourlet变换，得到1个低频子带和不同尺度、不同方向的多个高频子带；按照定义的融合规则在所有尺度和方向上对两幅图像的变换系数进行融合，得到融合后的系数；融合图像为R，对于融合后的系数，按照其低频子带和高频子带的顺序，依次进行Contourlet逆变换；最后输出融合后的图像。本发明与传统的图像融合方法相比，对各尺寸各方向上的融合系数权重进行了加权处理，计算出最优权值，并以此提出一种优化的Contourlet变换图像融合方法。
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公开(公告)号：CN109873810B
公开(公告)日：2022-07-19
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：CN108665436B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810440930.7
申请日：2018-05-10
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法和系统，能明显提高融合图像对比度。主要步骤为对配准后的源图像A，B，分别计算两幅图的灰度平均值，之后根据A、B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离平均值的远近来决定融合图像的灰度值，最后输出融合后的图像。本发明与传统的图像融合方法相比在提高清晰度方面和提高融合图像的对比度方面有很好的效果，在运行时间上和传统的图像融合方法是同一个量级，也是一种快速融合算法。
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公开(公告)号：CN108182294B
公开(公告)日：2021-04-16
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107451562B
公开(公告)日：2020-04-24
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。
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公开(公告)号：CN109583644A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811425145.0
申请日：2018-11-27
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于螺旋局部搜索水库调度方法，包括以下步骤：步骤1：建立水库优化调度发电量最大模型；步骤2：采用螺旋局部搜索算法和蝙蝠算法相结合，使得所述步骤1中建立的数学模型的目标函数最大，即水库发电量最大。本发明的有益效果是：采用螺旋局部搜索算法和蝙蝠计算法法相结合的方式，处理水库调度复杂约束问题，有效改善水库调度水平，为求解复杂约束的水库调度问题提供新的方法。
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公开(公告)号：CN109496520A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811424631.0
申请日：2018-11-27
Applicant: 湖北工业大学
IPC: A01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种多目标水肥一体化系统轮灌组划分方法，包括以下步骤：步骤1：建立多目标水肥一体化轮灌组数学模型；步骤2：对所有的轮灌支管进行分配，求解所述步骤1中建立的数学模型的多目标优化的Pareto最优解集，即求得各种扬程和流量均衡的组合，为选择适应于不同实际情况的设计方案提供最优解集。本发明的有益效果是：采用基于Pareto最优和随机赌轮盘方法相结合的方式，求解多目标水肥一体化轮灌组划分问题，为适应不同的设计实际需求，缩短灌溉组设计时间，提高水肥一体化管网设计效率。
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公开(公告)号：CN108124763A
公开(公告)日：2018-06-08
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：CN113595798B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110881720.3
申请日：2021-08-02
Applicant: 湖北工业大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/147 , G06N3/086 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于网络流量预测技术领域，公开了一种改进闪电连接过程优化算法的网络流量预测方法及系统，利用pandas工具将网络流量数据导入模型，进行数据清洗与数据增强，并将数据分成训练集、验证集、测试集，并确定神经网络中输入层、输出层和隐藏层单元个数；通过结合Levy飞行与闪电连接过程优化LAPO算法的搜索策略Levy‑LAPO实现搜索神经网络的最优超参数；根据搜索后的最优化参数，将其作为神经网络的初始参数进行训练，得到训练完成的神经网络。本发明成本低、推广容易；减少了计算量，收敛速度快，节省了计算资源的消耗和时耗；无需人工领域知识介入，扩大了领域的应用面，提升了算法的收敛性能。
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