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公开(公告)号：CN108010069B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201711251339.9
申请日：2017-12-01
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法和灰色关联分析的快速图像匹配方法，利用灰色关联分析简化相似性度量计算，再用鲸鱼优化算法进行匹配搜索得到最佳匹配位置，提出一种抗噪性较好的快速图像匹配算法。本发明将使用基于灰色关联分析改进的鲸鱼优化算法应用于图像匹配，实现了快速的图像匹配，使图像匹配算法有良好的效率和匹配正确率且抗噪性能良好，是一种有实际应用价值的新方法。
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公开(公告)号：CN108345998B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810132242.4
申请日：2018-02-09
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于杂交水稻算法的水火电经济调度方法及系统，该方法包括：确定水电厂发电量范围、火电厂发电量范围；随机选取水电厂发电量范围内的任一数值作为水电厂初始发电量、火电厂发电量范围内的任一数值作为火电厂初始发电量；构建第一目标函数、第二目标函数；对第一目标函数进行最优值求解，得到第一最优值；对第二目标函数进行最优值求解，得到第二最优值；确定对应的最优火电厂发电量、最优水电厂发电量；根据最优火电厂发电量和最优水电厂发电量确定最优分配比；根据最优分配比确定最优调度方案。采用本发明方法或系统对水火电调度进行基于杂交水稻算法的多目标无功优化，实现了水火电经济的最优调度。
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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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Patent Agency Ranking
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：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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