公开(公告)号：CN116866347A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310959414.6

申请日：2023-08-01

申请人： 湖北工业大学 ,  武汉烽火技术服务有限公司

发明人： 叶志伟 ,  胡彬 ,  周雯 ,  王明威 ,  张玉泉 ,  吴振威 ,  梅梦清 ,  何其祎 ,  蔡婷 ,  谢海涛 ,  彭博

IPC分类号： H04L67/10 ,  H04L41/142 ,  G06N3/126

摘要： 本发明提供一种基于Two_Arch2算法的工业物联网节点数优化方法，利用非支配排序方法对Two_Arch2算法中种群CA和DA进行更新，将解集按照其在多目标优化问题中的优劣程度进行分类和排序，并将没有被任何其他个体支配的解放入DA中，在对CA种群进行更新时引入基于偏移的密度估计指标，并且用随机排序法对两个指标进行了平衡，引导种群以较快的速度收敛到真实的帕累托前沿，可用于工业物联网相关技术领域中；本发明采用的更新方法和评价方法能够提高区块链系统吞吐率和降低系统成本，同时降低因节点导致的通讯时延开销，为工业物联网部署时寻找最优节点数，提高系统的可扩展性，能够满足工业物联网部署时的要求。

公开(公告)号：CN118037118A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410207109.6

申请日：2024-02-26

申请人： 武汉烽火技术服务有限公司 ,  湖北工业大学

发明人： 张鹏 ,  姚全锋 ,  赵明明 ,  胡记伟 ,  蒋朋万 ,  叶志伟 ,  严灵毓 ,  蔡婷 ,  何其祎

IPC分类号： G06Q10/0639 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/21

摘要： 本发明涉及电信网络和人工智能领域，特别是涉及一种网络人工智能系统生命周期碳排放的评估方法和装置。主要包括：根据网络人工智能系统每个领域在生产时和使用时的能耗和碳强度，获取每个领域碳排放量的计算方法，并根据相应的计算方法建立该领域在每个评估阶段的碳排放模型；对于每个评估阶段，分别获取该评估阶段所涉及的领域的碳排放模型，根据相应的碳排放模型对网络人工智能系统生命周期碳排放进行评估。本发明可以快速有效的完成网络AI系统的碳排放评估。

公开(公告)号：CN118764914A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410863028.1

申请日：2024-06-28

申请人： 湖北工业大学

发明人： 叶志伟 ,  廖永浩 ,  李超 ,  王琛 ,  蔡婷 ,  周雯 ,  王明威 ,  何其祎 ,  高榕 ,  谢海涛 ,  刘亚文 ,  王治之 ,  朱禹帆 ,  黄荣浩

IPC分类号： H04W28/08 ,  H04W84/06 ,  G06N3/092

摘要： 本发明提供一种基于强化学习的无人机辅助边缘计算公平任务卸载方法，包括以下步骤：步骤一、建立系统模型，进行公式化处理，系统模型包括通信模型，计算模型和能耗模型；步骤二、提供问题描述与构建；步骤三、使用强化学习算法求解多约束优化问题；步骤四、性能分析，包括长期奖励回报以及在不同用户设备数量和通信条件下对平均时延，平均能耗和计算服务公平性的评价。该方法的计算服务公平性始终高于其他算法，表明在平衡不同用户设备任务卸载量、提高计算服务公平性方面具有良好效果，不仅在平均奖励值、时延、能耗和计算服务公平性方面表现出优势，并且在不同用户设备数量下具有良好的适应性和稳定性。

公开(公告)号：CN118709090A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410863034.7

申请日：2024-06-28

申请人： 湖北工业大学

发明人： 叶志伟 ,  涂传富 ,  刘伟 ,  蔡婷 ,  周雯 ,  严灵毓 ,  王明威 ,  何其祎 ,  高榕 ,  谢海涛

IPC分类号： G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种涡旋光通信轨道角动量的模式识别模型的训练方法。将图像输入到待训练的模型提取全局特征；将全局特征输入卷积层生成全局特征表示，生成全局预测分数；通过全局特征和全局预测分数定位对象区域，并生成标签注意力图，学习标签区域相关性生成预测分数；将对象区域输入模型提取局部特征；将局部特征输入卷积层生成局部特征表示，生成局部预测分数；将标签区域相关性的预测分数与局部预测分数聚合，得到最终的局部预测分数；通过全局预测分数和最终的局部预测分数计算损失，使用反向传播进行优化，得到最终模型。分类结果取全局预测分数和最终的局部预测分数中每个类别预测分数的最大值，从而能够识别混合多模式涡旋光束轨道角动量。

公开(公告)号：CN117408429A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311470202.8

申请日：2023-11-07

申请人： 湖北工业大学 ,  西宁市大数据服务管理局 ,  西宁卓尔信息科技有限公司

发明人： 蔡婷 ,  李想 ,  叶志伟 ,  白万芳 ,  吕炳辉 ,  程育霖 ,  周显敬 ,  戴博涛 ,  肖宏伟 ,  王进财

IPC分类号： G06Q10/063 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/40

摘要： 本发明公开了一种基于改进蚁群和深度强化学习的车辆充电决策方法及系统，优先进行电动车辆与充电站的多目标匹配，规划出待充电电动车辆与最匹配充电站的行径路线。通过改进的蚁群算法求解充电服务使用者与充电服务提供商的交易智能化匹配问题。其次在前往目标充电站的行驶途中引入集群车辆网络，使参与能源交易的电动汽车可以根据当前位置、速度和方向分组在一起进行V2V的动态能源供给。考虑电动汽车行驶中的动态性和相互之间的短接触时间，集群网络的建立有利于缩减匹配的深度强化学习动作空间，使充放电车辆双方以尽可能少的能源消耗来进行通信和能源共享，实现了在动态环境下考虑整体与局部的多层级、多时间尺度规划的能源共享技术解决方案。

公开(公告)号：CN117251280A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311042916.9

申请日：2023-08-18

申请人： 湖北工业大学

发明人： 谢海涛 ,  赵涛 ,  叶志伟 ,  周雯 ,  王明威 ,  蔡婷

IPC分类号： G06F9/50 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种云资源负载均衡调度方法、装置、设备及介质，涉及优化计算和资源调度的交叉应用技术领域，方法包括步骤1：初始化蜜獾算法超参数，随机初始化种群位置并计算各个个体适应度值；步骤2：建立蜜獾算法，生成控制因子和气味强度；该云资源负载均衡调度方法、装置、设备及介质，通过设置初始化模块、适应度计算模块、蜜獾算法模型模块、局部优化模块、参数调节模块、探索模式模块、开发模式模块、虚拟机，实现修改自适应参数和添加复合随机因子可以扩大种群搜索范围，大大提高算法随机性；同时，算法中的种群位置更新机制结合个体位置信息和种群整体信息自适应调整搜索范围，降低其陷入局部最优解的概率。

公开(公告)号：CN117579500B

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311042687.0

申请日：2023-08-18

申请人： 湖北工业大学

发明人： 谢海涛 ,  姚云 ,  叶志伟 ,  周雯 ,  王明威 ,  蔡婷

IPC分类号： H04L41/147 ,  H04L41/16

摘要： 本发明公开了一种网络流量预测方法、装置、设备及介质，涉及计算机网络技术领域，包括以下步骤：步骤1：获取网络流量原始数据，利用滑动窗口技术对采集到的网络流量原始数据进行处理，得到处理后的网络流量数据，并将其划分为训练集和测试集，同时对其进行归一化处理；该杂交育种预测方法、装置、设备及介质，通过设置数据获取模块、数据处理模块、模型构建单元，将改进的杂交育种优化算法与LSTM相结合，利用改进的杂交育种优化算法自动搜索模型的超参数值，从而建立最优的基于LSTM的网络流量预测模型，实现了提升网络流量预测效果，同时降低调整超参数值的时间成本和人力成本的效果。

公开(公告)号：CN117033965A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311009307.3

申请日：2023-08-11

申请人： 湖北工业大学 ,  西宁市大数据服务管理局

发明人： 谢海涛 ,  潘虎 ,  叶志伟 ,  周雯 ,  王明威 ,  蔡婷 ,  白万芳 ,  吕炳辉 ,  程育霖

IPC分类号： G06F18/2113 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G16B40/00

摘要： 本发明公开了生物疫苗数据特征选择方法、装置、设备及介质，涉及生物疫苗研发数据挖掘技术领域，方法包括步骤1：对高维生物疫苗数据集进行预处理，使用卡方检验计算每个特征与标签之间的相关性，并按照相关性进行排序，保留指定比例的排序靠前的特征；步骤2：将预处理后的生物疫苗数据集划分为训练集和测试集；该生物疫苗数据特征选择方法、装置、设备及介质，通过设置算法模型模块、算法迭代模块、算法输出模块，使用自适应的参数更新策略用于取代粒子群优化算法的固定参数，使粒子能在更合理的范围内搜索，还采用了一种向搜索过程中前三位最优粒子学习的领导学习策略，为粒子搜索提供了更丰富的种群多样性。

公开(公告)号：CN116629089A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310174139.7

申请日：2023-02-27

申请人： 湖北工业大学

发明人： 蔡婷 ,  叶志伟 ,  崔宇晨

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06Q40/04 ,  G06Q30/0202 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F113/04 ,  G06F111/04

摘要： 本发明提供了一种基于多智能体深度强化学习的微电网能源交易方法及系统，包括：根据微电网参与社区市场P2P能源交易需求，构建层级式的微电网控制器智能体；其中，FDS控制器用于微电网内部灵活需求调度，ET控制器用于微电网与其他微电网之间的能源交易；构建分层多智能体深度神经网络模型，将最优策略学习任务分解为两个子序列任务，结合优先级经验回放与重要性采样机制训练神经网络模型；利用训练好的模型结合中间市场定价策略，控制微电网完成P2P能源交易。本发明不仅能够支持微电网参与能源交易时进行自主报价和报量，确保新能源优先交易，最大化P2P交易收益。同时降低计算复杂度，提高了智能体作出最优交易序列决策的效率。

公开(公告)号：CN116992258A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310974597.9

申请日：2023-08-02

申请人： 湖北工业大学

发明人： 叶志伟 ,  张海潮 ,  周雯 ,  王明威 ,  梅梦清 ,  何其祎 ,  魏丞昊 ,  蔡婷 ,  李伟东 ,  谢海涛 ,  罗俊 ,  彭博

IPC分类号： G06F18/2111 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/214 ,  G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06N3/06

摘要： 本发明公开了一种基于改进蚁群优化算法的多标签文本特征选择方法，包括以下步骤：步骤1、数据准备，对文本数据集进行预处理；步骤2、环境准备，转换得到的文本向量和标签向量使用岭回归提取特征标签相关性；步骤3、蚁群优化；步骤4、特征选择并输出迭代后的信息素。本发明通过蚁群在有监督和无监督加权图中游走，寻找在这两个监督范式下冗余性都较低的特征，同时通过节点中心性自适应的调整蚁群在不同数据集上迭代过程中所需游走的特征个数，通过参数的自适应提高蚁群的搜索能力，平衡探索与开发的能力。通过以上两个策略提升蚁群的优化能力，使得蚁群能捕获具有判别力的特征，获得最优特征子集。