公开(公告)号：CN115758756A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211472594.7

申请日：2022-11-17

申请人： 江西理工大学

发明人： 郭肇禄 ,  李泓进 ,  杨火根 ,  周才英 ,  张文生

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N5/01 ,  G06N20/00 ,  G06F111/08

摘要： 本发明公开了一种基于演化梯度提升树的稀土矿山边坡位移预测方法。本发明利用改进的人工蜂群算法来演化梯度提升树的训练参数，然后利用演化的梯度提升树模型实现稀土矿山边坡位移的预测。在改进的人工蜂群算法中，雇佣蜂根据个体适应值将种群分成两个子种群，两个子种群中的个体分别执行不同的搜索策略，并适应性地调整维度更新的数量，提升算法的搜索效率；侦察蜂执行高斯生成策略来增强算法的优化能力，从而提高稀土矿山边坡位移的预测精度。

公开(公告)号：CN115423843A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211060049.7

申请日：2022-08-31

申请人： 江西理工大学

发明人： 李泓进 ,  郭肇禄 ,  刘超飞 ,  杨火根 ,  张文生

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06N3/00

摘要： 本发明公开了一种应用演化优化的视觉目标跟踪方法。本发明利用改进的人工蜂群算法来优化卡尔曼滤波器的视觉目标跟踪结果，然后利用优化的视觉目标跟踪结果来校正卡尔曼滤波器的状态。在改进的人工蜂群算法中，每个个体都存储了视觉目标跟踪的调整因子。在每一代的演化过程中，根据概率适应性地选择搜索策略生成新个体，同时提出改进的概率模型以增强人工蜂群算法的开采能力，从而提高视觉目标跟踪的效率。