公开(公告)号：CN110288131A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910483086.0

申请日：2019-06-04

Applicant: 三峡大学

Inventor： 蔡政英 ,  熊泽平 ,  万鲲鹏 ,  胥帆 ,  徐雅琦

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明基于黏菌觅食行为的交通网络脆弱性问题仿生优化方法，所述方法采用黏菌觅食行为对交通网络脆弱性问题进行仿生优化，使用单只黏菌的多条黏变形体完成不同方向上的交通网络路线并行求解，将交通网络节点模拟成外部食物源，将交通网络中两个节点之间的线路模仿成黏变形体，将交通网络模拟成覆盖所有外部食物源的黏菌原质团，将交通运输模拟成体内营养物质的运输，将交通网络脆弱性优化问题模拟成黏菌觅食网络优化问题。本仿生方法能够高效完成交通网络脆弱性问题的优化求解，节约社会成本提高资源使用效率，简化研究人员的问题求解流程。

公开(公告)号：CN113743004A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110975836.3

申请日：2021-08-24

Applicant: 三峡大学

Inventor： 蔡政英 ,  徐雅琦 ,  贺刚

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/14 ,  G06F119/22

Abstract: 一种基于量子傅里叶变换的全要素生产率计算方法，包括如下步骤：步骤1，全要素生产率数据采集模块采集多个系统的全要素生产率数据；步骤2，全要素生产率数据采集模块将数据输入数据预处理模块；步骤3，量子傅里叶变换模块对全要素生产率数据库进行数据变换：步骤4、深度学习模块对单一系统种类全要素生产率数据特征进行特征学习和特征提取；步骤5、深度学习模块对多个系统种类全要素生产率数据进行交叉特征学习和交叉特征提取；步骤6、全要素生产率输出模块对全要素生产率计算结果输出。本发明能够高效完成全要素生产率的计算。

公开(公告)号：CN113743004B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202110975836.3

申请日：2021-08-24

Applicant: 三峡大学

Inventor： 蔡政英 ,  徐雅琦 ,  贺刚

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/14 ,  G06F119/22

Abstract: 一种基于量子傅里叶变换的全要素生产率计算方法，包括如下步骤：步骤1，全要素生产率数据采集模块采集多个系统的全要素生产率数据；步骤2，全要素生产率数据采集模块将数据输入数据预处理模块；步骤3，量子傅里叶变换模块对全要素生产率数据库进行数据变换：步骤4、深度学习模块对单一系统种类全要素生产率数据特征进行特征学习和特征提取；步骤5、深度学习模块对多个系统种类全要素生产率数据进行交叉特征学习和交叉特征提取；步骤6、全要素生产率输出模块对全要素生产率计算结果输出。本发明能够高效完成全要素生产率的计算。

公开(公告)号：CN110288131B

公开(公告)日：2021-10-12

申请号：CN201910483086.0

申请日：2019-06-04

Applicant: 三峡大学

Inventor： 蔡政英 ,  熊泽平 ,  万鲲鹏 ,  胥帆 ,  徐雅琦

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明基于黏菌觅食行为的交通网络脆弱性问题仿生优化方法，所述方法采用黏菌觅食行为对交通网络脆弱性问题进行仿生优化，使用单只黏菌的多条黏变形体完成不同方向上的交通网络路线并行求解，将交通网络节点模拟成外部食物源，将交通网络中两个节点之间的线路模仿成黏变形体，将交通网络模拟成覆盖所有外部食物源的黏菌原质团，将交通运输模拟成体内营养物质的运输，将交通网络脆弱性优化问题模拟成黏菌觅食网络优化问题。本仿生方法能够高效完成交通网络脆弱性问题的优化求解，节约社会成本提高资源使用效率，简化研究人员的问题求解流程。

公开(公告)号：CN110298491B

公开(公告)日：2022-01-25

申请号：CN201910482230.9

申请日：2019-06-04

Applicant: 三峡大学

Inventor： 蔡政英 ,  万鲲鹏 ,  熊泽平 ,  徐雅琦 ,  胥帆

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/00 ,  G06Q50/26

Abstract: 一种基于黏菌群体智能的交通网络节点选择方法，所述方法采用黏菌群体智能行为对交通网络节点进行优化，对交通网络节点进行重要性排序和优化布局，将多个交通网络节点模拟成多个外部食物源，将交通网络中两个节点之间的链路模仿成黏变形体，将交通网络模拟成覆盖所有外部食物源的黏菌群体原质团，将交通运输模拟成黏菌群体运输体内营养物质，将交通网络节点优化问题模拟成黏菌群体觅食网络优化问题。本仿生方法能够高效完成多节点交通网络的节点重要性排序和节点选择问题的求解，节约社会成本提高资源使用效率，简化研究人员的问题求解流程。

公开(公告)号：CN110298491A

公开(公告)日：2019-10-01

申请号：CN201910482230.9

申请日：2019-06-04

Applicant: 三峡大学

Inventor： 蔡政英 ,  万鲲鹏 ,  熊泽平 ,  徐雅琦 ,  胥帆

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/00 ,  G06Q50/26

Abstract: 一种基于黏菌群体智能的交通网络节点选择方法，所述方法采用黏菌群体智能行为对交通网络节点进行优化，对交通网络节点进行重要性排序和优化布局，将多个交通网络节点模拟成多个外部食物源，将交通网络中两个节点之间的链路模仿成黏变形体，将交通网络模拟成覆盖所有外部食物源的黏菌群体原质团，将交通运输模拟成黏菌群体运输体内营养物质，将交通网络节点优化问题模拟成黏菌群体觅食网络优化问题。本仿生方法能够高效完成多节点交通网络的节点重要性排序和节点选择问题的求解，节约社会成本提高资源使用效率，简化研究人员的问题求解流程。