一种基于鲸鱼优化算法的大数据智能搜索方法及系统

    公开(公告)号:CN108021658B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN201711252320.6

    申请日:2017-12-01

    IPC分类号: G06F16/9535 G06N3/006

    摘要: 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。

    一种基于鲸鱼优化算法的大数据智能搜索方法及系统

    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

    IPC分类号: G06F17/30 G06N3/00

    CPC分类号: G06F16/951 G06N3/006

    摘要: 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。

    一种基于鸽群优化算法的多层感知器训练方法

    公开(公告)号:CN109308523A

    公开(公告)日:2019-02-05

    申请号:CN201811086479.X

    申请日:2018-09-18

    IPC分类号: G06N3/08 G06N3/00

    CPC分类号: G06N3/084 G06N3/006

    摘要: 本发明公开了一种基于鸽群优化算法的多层感知器训练方法,首先初始化鸽群算法的基本参数,随机初始化个体的位置和范围;然后在指南针算子阶段根据具体的公式更新鸽子的位子和速度,旨在扩大多层感知器的参数寻优范围;接下来在地表算子阶段利用具体的公式加快收敛速度和深入挖掘局部最优;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应的多层感知器的均方误差;本发明与传统的BP算法在训练多层感知器的过程中,能够克服BP算法训练多层感知器易陷入局部最优解和寻优过程慢的特性,能够尽可能的挖掘出最优性能的多层感知器参数,提升了多层感知器的性能。

    基于杂交水稻算法的光伏电站多目标无功优化方法及系统

    公开(公告)号:CN108197709A

    公开(公告)日:2018-06-22

    申请号:CN201810092417.3

    申请日:2018-01-31

    IPC分类号: G06N3/12 G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开基于杂交水稻算法的光伏电站多目标无功优化方法及系统,包括:获取光伏电站的电压值;根据电压值得到电压差、有功网损;根据雅克比矩阵得到表示系统的稳定裕度的最小特征值;分别对电压差、有功网损、最小特征值进行归一化处理,根据归一化后的电压偏差、归一化后的有功网损、归一化后的最小特征值得到目标函数;根据杂交水稻算法对目标函数进行最优值求解,得到目标函数的最优值;根据最优值确定对应的最优电压偏差、最优有功网损、最优最小特征值。采用本发明方法或系统对光伏电站内部进行基于杂交水稻算法的多目标无功优化,达到均衡光伏电站站内节点电压,提高其稳定裕度,并且降低有功网损的目的。

    一种基于杜鹃搜索算法的Contourlet变换图像融合方法

    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

    IPC分类号: G06T3/40 G06T7/33

    摘要: 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。

    一种基于樽海鞘群算法支持向量机的网络钓鱼检测方法

    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

    IPC分类号: H04L9/40 G06N3/00 G06K9/62

    摘要: 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。

    一种自适应的快速图像增强方法

    公开(公告)号:CN110189266A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910384265.9

    申请日:2019-05-09

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 本发明公开了一种自适应的快速图像增强方法,包括:输入待增强图像,统计图像的灰度直方图;接着利用插值法对原始图像灰度直方图进行平滑处理;然后根据平滑以后的直方图统计图像灰度值的偏度值;根据这个指标值预判断伽马变换中的γ的取值范围,然后根据局部遍历法在一定范围内得到多个γ值,之后根据自定义的加权复合评价函数对相应的γ值进行评价,最终保留评价最优的γ值;最后根据最优的γ值对图像进行增强处理并输出增强后的图像。本发明自适应的快速的获得伽马变换的γ值,实现了快速的图像自适应增强,使图像增强算法有更高的效率以及获得质量更好的图像,是一种有实际应用价值的新方法。

    一种基于杂交水稻算法的水火电经济调度方法及系统

    公开(公告)号:CN108345998A

    公开(公告)日:2018-07-31

    申请号:CN201810132242.4

    申请日:2018-02-09

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 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。