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公开(公告)号：CN108694232B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810382892.4
申请日：2018-04-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明属于数据挖掘和大数据领域，特别是涉及一种基于信任关系特征学习的社会化推荐方法，具体包括：步骤1，利用稀疏自编码模型(SSDAE)计算信任关系特征；步骤2，将计算得到的信任关系特征与矩阵分解方法结合，计算得到用户特征和商品特征；步骤3，利用用户和产品的特征向量计算推荐结果。本发明可以有效的从稀疏的社会关系网络中学习到高阶有效的信任关系特征，并能有效的将信任特征融合到推荐算法当中，从而有效的提高推荐算法精度。
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公开(公告)号：CN112288787A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011067248.1
申请日：2020-10-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/38
Abstract: 本发明提出了一种基于生物地理优化的多模态医学图像配准方法。将同一病人部位的CT图像和MR图像输入到医学图像配准系统中进行预处理得到预处理后病人部位的CT图像和MR图像；根据预处理后病人部位的CT图像计算信息熵，根据预处理后病人部位的MR图像计算信息熵，计算预处理后病人的CT图像与MR图像的联合信息熵，进一步计算标准化互信息；将预处理后病人部位的CT图像与MR图像的标准化互信息作为适应度值，根据适应度值通过优化方法多次迭代更新变化矩阵，当达到最大迭代次数或者适应度值大于适应度阈值则结束迭代得到最优变化矩阵，将MR图像应用最优变换矩阵实现与CT图像的配准。本发明配准精度高，稳定性强。
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公开(公告)号：CN111325284A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010158303.1
申请日：2020-03-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标动态分布自适应的图像分类方法，首先获取第一图像数据和第二图像数据，然后采用多目标优化算法搜索得到目标映射空间，包括：初始化种群，将映射空间的情况编码进种群中，利用多目标优化算法搜索最优的种群，其中，最优的种群为满足两个目标的帕累托解集，两个目标为条件分布概率和边缘分布概率；再从帕累托解集中筛选出最优的解，根据最优的解获得目标映射空间；接着将第一图像数据映射到目标映射空间，获得第三图像数据；接下来基于第三图像数据训练出一个图像分类器；再利用训练出的图像分类器对第二图像数据的标签进行预测，对第二图像数据贴标。本发明可以解决现有数据迁移学习过程中分布不均衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN103199524A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310076828.0
申请日：2013-03-12
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种适应多种分布式电源接入的潮流计算方法。这种微电网潮流计算方法给出了能表征多种分布式电源类型的P-f(Q,V)节点的数学模型及其在牛顿—拉夫逊潮流计算中的处理方法。该方法首先建立分布式电源节点有功功率和无功功率的之间的函数关系式，并结合迭代计算结果确定无功功率值，重写修正方程式进行下一次迭代，直至最大不平衡量小于迭代精度。本发明能够用同一种方法处理各种类型的P-f(Q,V)节点，故在将来出现新的分布式电源节点类型时程序容易扩展，另外，本发明不论是对电压以极坐标表示或是以直角坐标表示的情况均适用。
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公开(公告)号：CN108694438A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810378328.5
申请日：2018-04-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种蝙蝠算法及系统，属于数据处理领域，具体是涉及一种结合爆炸策略、反向学习与蝙蝠算法的单目标优化问题方法及系统。本发明在寻优过程中，通过对蝙蝠算法中的每只蝙蝠进行反向学习得到其反向种群，对两个种群进行精英选择，增加了种群的多样性并且提高了全局搜索能力，避免了局部最优解，在飞行过程中加入爆炸策略，提高了算法的局部勘探能力，更加精确的搜索到最优解。通过对12个典型测试函数和背包问题的仿真测试，证明了DGOBA对于求解连续和离散优化问题都有更高的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103199524B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310076828.0
申请日：2013-03-12
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种适应多种分布式电源接入的潮流计算方法。这种微电网潮流计算方法给出了能表征多种分布式电源类型的P-f(Q,V)节点的数学模型及其在牛顿—拉夫逊潮流计算中的处理方法。该方法首先建立分布式电源节点有功功率和无功功率的之间的函数关系式，并结合迭代计算结果确定无功功率值，重写修正方程式进行下一次迭代，直至最大不平衡量小于迭代精度。本发明能够用同一种方法处理各种类型的P-f(Q,V)节点，故在将来出现新的分布式电源节点类型时程序容易扩展，另外，本发明不论是对电压以极坐标表示或是以直角坐标表示的情况均适用。
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公开(公告)号：CN103414213B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201310351561.1
申请日：2013-08-13
Applicant: 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 , 武汉大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/54 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开一种海岛型微电网的电源优化配置方法，首先将微电网中涉及的每个电源作为一个粒子，将各种类型电源的数目xi作为一组粒子，建立粒子群；获取每组粒子在规划期初始的建设费用在规划期内所发出的电量Eti，所产生的燃料费用Oti以及运行维护费用Mti；然后判断是否满足设定的约束条件，满足则当前目标函数来计算粒子群的适应度；不满足，则采用罚函数来调整当前粒子群的适应度，根据计算粒子群的适应度选出最优粒子组；选出最优粒子组后，直至达到设定的迭代次数后输出最优解得到海岛型微电网的电源优化配置。采用粒子群的算法求解最优选型的电源配置容量，降低了微电网在全生命周期内的投资费用，提高了微电网的稳定性。
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公开(公告)号：CN111667565B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010400340.9
申请日：2020-05-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种基于优化的保持特征的三维网格模型简化方法和系统。首先计算三维网格中每条边的高斯曲率，将其与该边的二次误差测度结合计算边的折叠代价，构建基于特征保持的边折叠操作。将边分裂操作序列与基于特征保持的边折叠操作序列组合生成混合序列，使用混合机制来进行三维网格模型的简化。利用差分进化的交叉、变异操作代替鲸鱼优化中的全局搜索阶段，构建鲸鱼差分进化优化算法。最后利用优化算法来寻找最优的边分裂操作与边折叠操作序列组合方式，使得简化后的三维模型与原始模型之间近似误差最小。本发明通过网格简化，能够得到具有最小近似误差的最优三维网格简化效果，同时能较好地保持几何特征，提高模型中三角形质量。
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公开(公告)号：CN110490234A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910652753.3
申请日：2019-07-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分类联合机制的分类器的构建方法以及分类方法，其中的分类器构建方法包括：首先，将聚类中心的分布情况编码至种群个体中，得到初始化种群；然后利用多目标优化算法搜索最优的种群，将其作为满足聚类目标函数和分类目标函数两个目标的帕累托解集；再根据互信息指标从帕累托解集中选择出最优的解，并根据选择出的最优的解，对联合聚类分类机制的分类器的参数进行设置，基于设置的参数构建聚类分类联合机制的分类器。本发明同的方法可以有效地将聚类融合进分类任务中，从而提高分类器的准确度和搜索效率。
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公开(公告)号：CN103414213A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310351561.1
申请日：2013-08-13
Applicant: 中国能源建设集团广东省电力设计研究院 , 武汉大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/54 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开一种海岛型微电网的电源优化配置方法，首先将微电网中涉及的每个电源作为一个粒子，将各种类型电源的数目xi作为一组粒子，建立粒子群；获取每组粒子在规划期初始的建设费用在规划期内所发出的电量Eti，所产生的燃料费用Oti以及运行维护费用Mti；然后判断是否满足设定的约束条件，满足则当前目标函数来计算粒子群的适应度；不满足，则采用罚函数来调整当前粒子群的适应度，根据计算粒子群的适应度选出最优粒子组；选出最优粒子组后，直至达到设定的迭代次数后输出最优解得到海岛型微电网的电源优化配置。采用粒子群的算法求解最优选型的电源配置容量，降低了微电网在全生命周期内的投资费用，提高了微电网的稳定性。
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