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公开(公告)号：CN108280210B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810092424.3
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于烟花算法的交通路线确定方法及系统。所述方法包括：获取乘客出行数据集，乘客出行数据集包括多个区域内乘客的出行路线；统计数据库中每一个出行路线的出现次数；对出现次数进行排序；获取频繁一项集列表，频繁一项集列表是由出现次数大于最小出现次数的出行路线组成的；依据区域类别对频繁一项集列表进行分组，得到多个频繁一项集组；依据频繁一项集组构建频繁模式树；利用烟花算法删除频繁模式树中的干扰路线，得到条件子树，干扰路线为出行路线的换乘站数小于预设换乘站数的路线，条件子树表示出行路线之间的关联关系；根据关联关系确定交通路线。本发明能够快速地实现对交通路线的关联挖掘，提高交通路线确定的效率。
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公开(公告)号：CN108280210A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810092424.3
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于烟花算法的交通路线确定方法及系统。所述方法包括：获取乘客出行数据集，乘客出行数据集包括多个区域内乘客的出行路线；统计数据库中每一个出行路线的出现次数；对出现次数进行排序；获取频繁一项集列表，频繁一项集列表是由出现次数大于最小出现次数的出行路线组成的；依据区域类别对频繁一项集列表进行分组，得到多个频繁一项集组；依据频繁一项集组构建频繁模式树；利用烟花算法删除频繁模式树中的干扰路线，得到条件子树，干扰路线为出行路线的换乘站数小于预设换乘站数的路线，条件子树表示出行路线之间的关联关系；根据关联关系确定交通路线。本发明能够快速地实现对交通路线的关联挖掘，提高交通路线确定的效率。
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公开(公告)号：CN108259023A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810092695.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种FIR滤波器优化方法及系统。所述方法首先获取随机产生的水稻种群和FIR滤波器；然后将水稻个体作为所述FIR滤波器的单位冲击响应序列，获取每个水稻个体的适应度值；根据适应度值将多个水稻个体分为保持系、不育系和恢复系；然后获取保持系个体和不育系个体杂交过程中产生的杂交最优个体；获取恢复系个体自交过程中产生的自交最优个体；获取杂交最优个体和自交最优个体中适应度值最优的个体；最后将适应度值最优的个体作为所述FIR滤波器的最优单位冲击响应序列。本发明所述的FIR滤波器优化方法及系统通过采用杂交水稻算法来优化FIR滤波器系数，解决了现有的FIR滤波器优化方法寻优能力差、易陷入局部最优解、参数依赖性大的缺陷。
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公开(公告)号：CN107507199A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710729705.0
申请日：2017-08-23
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法及系统，该方法获取多个第一代阈值组和迭代次数，并对每个第一代阈值组进行爆炸处理得到多个阈值组集合，记录爆炸次数；阈值组集合包括第一代阈值组和第二代阈值组；通过计算第一代阈值组、第二代阈值组的适应度值，确定最大适应度值所对应的阈值组；判断爆炸次数是否小于迭代次数；若是则将最大适应度值对应的阈值组再次进行爆炸处理，更新阈值组集合和爆炸次数；若否则将最大适应度值对应的阈值组确定为分割图像时的最优分割阈值组。因此，采用本发明所述的方法，能够高效精准地获得多阈值图像分割的最优分割阈值组，且避免了陷入局部最优解的状况，具有良好的稳定性，提高图像分割效果和分割效率。
