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公开(公告)号：CN117029862A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311090188.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明属于智能计算技术领域，公开了一种基于圆搜索算法的车辆路径规划方法、系统及终端，首先将种群以一定的比例分为主群和协助群，主群采用多尺度控制因子策略，将整个进化过程分为多个阶段，采用不同的控制因子，实现全局和局部的交替搜索；协助群向群体最优解和全局最优解学习，并设定自适应学习步长，前期加快收敛速度，后期确保算法能在接近最优解的时候稳定收敛，实现主群和协助群的协同进化。并使用破坏算子和修复算子对解进行局部搜索，获得更优解。直至迭代结束，生成最优路径。通过本发明方法，能够有效提高带容量约束的车辆路径规划问题的求解效果。
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公开(公告)号：CN108197308B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201810092422.4
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F16/951
Abstract: 本发明公开一种基于搜索引擎的关键词推荐方法及系统。所述方法包括：获取用户输入搜索引擎的输入信息；根据所述用户的输入信息，从引擎数据库中获取与所述输入信息相关的数据信息；所述与所述输入信息相关的数据信息包括N条数据信息；获取烟花算法的爆炸次数M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量；采用烟花算法进行爆炸，获得与所述用户的输入信息相关的关键词；将所述关键词通过所述搜索引擎推荐给用户，供所述用户选择。本发明的方法及系统，提高推荐关键词的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN110059875A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910295219.1
申请日：2019-04-12
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式鲸鱼优化算法的公共自行车需求量预测方法，首先读取原始公共自行车数据集Dataset，存储在HDFS中；初始化RDD数据集和鲸鱼种群Whale，将RDD作map转换处理；根据鲸鱼初始位置值计算出适应度值fitness；根据参数选择鲸鱼捕食的策略；在Spark平台上，根据策略公式更新鲸鱼位置，然后根据公式计算出新的适应度值，并找出最好的值和当前最优值比较，若优于则代替；若满足终止条件则找出最好的鲸鱼的位置，否则回到步骤4；根据所选出的最优特征子集，使用随机森林回归模型和未来的天气数据、时间数据对站点的公共自行车需求进行预测。本发明使用基于分布式鲸鱼优化算法的特征子集优化，应用Spark分布式平台上对其进行优化，提高分类性能和运行效率。
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公开(公告)号：CN110020711A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910225827.5
申请日：2019-03-25
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种采用灰狼优化算法的大数据分析方法，将所应用的大数据集每一条数据作为可行性解，每一头狼都代表一种解，单次迭代的α狼决定局部最优解。经过多次的迭代计算之后选中的α狼代表全局最优解。主要步骤设定灰狼算法的初始参数；随机产生初代狼群，并将初代狼群按适应度值进行划分，选出最佳的三匹狼作为α、β、δ狼，剩余的全部是ω狼；当达到最大的迭代次数后，输出的α狼代表的则是全局最优解。本发明有着更高的搜素全局最优解的性能，计算速度快。
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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：CN108280211A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810092766.5
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种文本特征向量的确定方法及系统、文本分类方法及系统。确定方法包括：获取训练文本集；采用卡方检验方法提取文本特征；构建水波群并初始化；选出当前最优水波并判断适应度值是否小于适应度阈值；若否，确定最优文本特征向量；若是，进行传播处理并计算适应度值；判断水波适应度值是否增大；若是，用传播处理后的水波代替传播处理前的水波；否则保留传播处理前的水波；根据各第二判断结果更新水波群及迭代次数，并重新确定当前最优水波；判断迭代次数是否小于迭代阈值；若是则判断当前最优水波的适应度值是否达到适应度阈值；否则确定最优文本特征向量。本发明提供的方法及系统能够在保证分类的精度的前提下降低文本特征向量的维数。
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公开(公告)号：CN110020435B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910265124.5
申请日：2019-04-03
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种采用并行二进制蝙蝠算法优化文本特征选择的方法，该方法利用传统的特征选择方法对原始特征进行预选，在此基础上使用蝙蝠算法以二进制编码形式对预选特征进行优选，并以分类准确率作为个体的适应度。但当文本信息数据量大时，单机执行时间漫长，根据这一缺点，把蝙蝠算法和Spark并行计算框架相结合，提出了Spark处理框架下的文本特征选择算法SBATFS。将蝙蝠算法良好的寻优搜索能力和分布式高效的计算速度相结合，实现对文本特征选择优化模型的高效求解。
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公开(公告)号：CN114489061A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210050127.9
申请日：2022-01-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于鲸鱼优化算法的平滑路径规划方法，采用改进WOA优化曲线路径中的：路径长度、曲率和曲率导数，取得了不错的结果。在改进WOA算法中，引入了莱维飞行策略为算法添加局部扰动，增加解的多样性避免陷入局部最优。并同时引入分数阶展开方程，使每代鲸鱼个体受到前几代位置的影响，进一步增强了算法的搜索能力。在23个基准函数中，测试并对比了改进WOA算法和其他算法的性能，验证了改进WOA的优越性。最后，在两种不同的地图中进行模拟仿真实验，平滑方法采用高次贝塞尔曲线，保证了路径曲率的连续。改进WOA算法相较于已有其他算法有明显的性能提升，并且运算时间更少。
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公开(公告)号：CN107527333B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201710637673.1
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于伽马变换的快速图像增强方法，方法包括：输入待增强图像，统计图像的灰度直方图；接着利用插值法对原始图像灰度直方图进行平滑处理；然后根据平滑以后的直方图统计图像灰度值的平均值，图像灰度值的众数，图像灰度值的中位数；根据这三个指标值的大小关系，预判断伽马变换中的γ的取值范围，然后利用局部遍历法确定最优的γ值；最后根据最优的γ值对图像进行增强处理并输出增强后的图像。本发明自适应的快速的获得伽马变换的γ值，实现了快速的图像自适应增强，使图像增强算法有更高的效率和更好的图像质量，是一种快速自适应的图像增强方法。
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公开(公告)号：CN111275099A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010055555.1
申请日：2020-01-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于网格粒度计算的聚类方法及聚类系统，基于网格粒度计算的聚类方法包括读取原始数据集；初始化相关参数；对n维数据进行划分，划分为互不相交的网格，遍历所有网格并将其标记为中心网格，边缘网格和噪声网格；对处理后的网格进行基于粒度的密度计算，根据密度峰值获得聚类中心，最后输出聚类结果。本发明在K-means算法的基础上，消除了噪声的影响，同时优化了初始点的选取；通过网格化优化解决了基于密度峰值的快速聚类算法计算量大的问题，也避免了过多的人工决策和因此导致的误差。通过引入粒度的概念，避免了网格化时破坏密集区域的边缘，提高了聚类初始化中心点的准确性。
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