公开(公告)号：CN116543230A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310605414.6

申请日：2023-05-26

申请人： 郑州大学

发明人： 毕莹 ,  梁静 ,  王棚 ,  陈科 ,  于明渊

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/126

摘要： 本发明公开了一种同时实现特征提取和选择的可解释遗传规划图像分类方法，包括获取待分类图像；对待分类图像进行预处理；基于遗传规划对预处理后的待分类图像进行特征提取、特征选择、特征构建；将遗传规划得到的最优特征对待分类图像进行特征转换得到新特征并进行归一化；将新特征输入到分类器中，输出待分类图像的分类结果。本发明是一种多层次表示，执行了多个重要操作，将原始图像转化为一个灵活的特征集，显著减少了学习到的特征数量，同时保持甚至提高了分类的准确性。

公开(公告)号：CN117523308A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311596391.3

申请日：2023-11-28

申请人： 郑州大学

发明人： 梁静 ,  毕莹 ,  刘艮跃 ,  于明渊 ,  岳彩通

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种基于随机森林的遥感场景分类进化深度学习方法，包括采用两级变长粒子群策略对种群进行初始化；采用粒子群算法进行更新种群；采用随机森林进行预测个体的分类精度；在训练时采用早期停止策略，使得训练评估更加高效；在进化期间，不断丰富种群，并更新随机森林模型；进化结束后，选择最好的个体在测试集上进行精确评估。本发明用两级粒子群策略表示每个架构的连接和参数，采用粒子架构变长策略，使种群更加丰富多样；采用随机森林这一代理模型，使网络具有了高性能、鲁棒性和便利性；在没有任何预训练和数据增强的情况下，相对于手工设计的网络，提高了在遥感场景分类的精度；相对于自动优化的网络，能够更快的找到最优的网络。

公开(公告)号：CN115694166A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211432928.8

申请日：2022-11-16

申请人： 郑州大学

发明人： 廖粤峰 ,  梁静 ,  王琦 ,  于坤杰 ,  郭伟峰 ,  岳彩通 ,  刘陈 ,  陈科 ,  杨朵 ,  李俊俊 ,  燕雨 ,  随权 ,  毕莹 ,  于明渊

IPC分类号： H02M3/00 ,  H02M3/28 ,  H02M3/335

摘要： 本发明公开了一种混合双向LLC‑DAB变换器的优化设计方法，涉及开关电源技术领域，包括以下步骤：确定混合双向LLC‑DAB变换器结构；确定混合双向LLC‑DAB变换器中的开关实现零电压开通的参数边界条件，计算混合双向LLC‑DAB变换器的总损耗、动态性能的表达式；确定影响总损耗的表达式的参数，影响动态性能的表达式的参数；采用多目标粒子群优化算法对各个参数进行优化，实现对混合双向LLC‑DAB变换器的优化。本发明能够定量的选择混合双向LLC‑DAB变换器中的功率容量分配参数和电路中的无源元件参数，在满足动态性能的前提下尽可能的提高变换器效率，使具有高效功率传输的LLC谐振变换器电路最大化利用。

公开(公告)号：CN118070123A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410228812.5

申请日：2024-02-29

申请人： 郑州大学

发明人： 陈科 ,  毕莹 ,  道明扬 ,  梁静 ,  吴振龙 ,  于坤杰

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/243 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01

摘要： 本发明公开一种基于遗传规划算法的两阶段数据特征构建方法及系统，涉及人工智能技术领域，方法为：获取进行分类任务的标注数据集，提取数据集中每一高维数据样本的每一特征；针对每一特征进行标准化和离散化，基于皮尔逊相关系数和对称不确定度进行计算，筛选第一、第二特征子集；设置遗传规划算法，以第一、第二特征子集为遗传规划算法的终端集，初始化种群；计算种群中每个个体的适应度值，基于种群个体，生成子树池；基于个体的自适应度值进行种群进化，利用子树池生成下一代种群，进而更新子树池；循环迭代直至达到最大迭代次数，输出最优种群个体作为所构建的数据特征集。本发明整个构建过程简单，构建的数据特征能够实现更高精度的分类。

公开(公告)号：CN117497179A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311576626.2

申请日：2023-11-23

申请人： 郑州大学

发明人： 于坤杰 ,  毕莹 ,  连锦涛 ,  梁静 ,  陈科 ,  杨朵

IPC分类号： G16H50/20 ,  G06N3/126 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40

摘要： 本发明公开了一种基于多种群遗传规划的皮肤癌计算机辅助诊断方法、系统及存储介质。所公开的方法包括：获取待分类图像；对待分类图像进行预处理；使用三个遗传规划种群对预处理后的待分类图像进行特征学习，学习不同的特征；基于遗传规划得到的最优特征对待分类图像进行特征转换得到新特征并进行归一化；将新特征输入到分类器中，输出待分类图像的分类结果；集成三个特征提取方案，分别根据三个特征提取方案提取的特征对待分类图像分类，对分类结果进行投票。本公开设计将不同类型特征使用不同的种群进行搜索，缩小了搜索空间，最终使用投票的方法进行分类。提高了分类精度，并且最终产生三个个体提取不同的特征，便于理解，可解释性高。

公开(公告)号：CN117392457A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311441450.X

申请日：2023-11-01

申请人： 郑州大学

发明人： 梁静 ,  毕莹 ,  王鹏 ,  杨泽轩 ,  于坤杰

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06N3/126 ,  G06V10/54

摘要： 本发明公开了一种基于多树遗传规划算法的遥感图像分类方法，通过构建高级特征来对农作物进行分类，包括获取遥感高光谱图像；对待分类图像进行预处理和特征提取；将不同类型的特征输入到遗传规划模型中，利用多棵树的结构进化最优解决方案，得到有效的高级特征，每棵树只进化一类特征以确保其专业化；将构建出的高级特征输入到经典分类器中得到最终的分类结果。本发明提取了三种有效用于作物分类的特征，并采用多棵树的树形结构表示的个体，以演化不同类型且灵活的解决方案；提出了新的进化策略，将种群拆分后按不同方式进行进化，使得较好个体之间相互学习和较差个体进行突变的同时，保证了多样性。

公开(公告)号：CN116403252A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310094410.6

申请日：2023-02-10

申请人： 郑州大学

发明人： 于坤杰 ,  陈科 ,  孙劭儒 ,  梁静 ,  岳彩通 ,  毕莹 ,  于明渊 ,  李俊俊 ,  廖粵峰

IPC分类号： G06V40/16 ,  G06V10/771 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06N3/126

摘要： 本发明公开了一种基于双向动态分组的多目标特征选择的人脸识别分类方法，在获取待识别分类的人脸图像后，对其进行预处理；在预处理后对颜色特征、形状特征、纹理特征和灰度特征进行提取，并基于双向动态分组多目标算法对提取到的特征进行特征选择；将选择后的特征组合输入到分类器中，然后对需要进行识别分类的人脸图像使用K近邻分类技术得到未知人脸的标签，并将此标签作为最终结果；最后输出待识别分类的人脸图像的分类结果。本发明的人脸识别分类的准确度高，人脸分类鲁棒性强且图像分类速度快；选取出真正相关的特征，能够进一步简化模型，易于从业人员操作；也能剔除不相关特征，可以进一步缩短模型训练时间，提升其实际应用价值。

公开(公告)号：CN118608932A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410250058.5

申请日：2024-03-05

申请人： 郑州大学

发明人： 毕莹 ,  常亚鑫 ,  梁静 ,  岳彩通 ,  于坤杰

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06V10/82 ,  G06N3/126

摘要： 本发明公开了一种基于遗传规划和集成分类的遥感图像道路提取方法，首先对遥感数据进行预处理，然后采用遗传规划的方法对采样点的原始特征进行特征构建，并利用遗传规划的方法自动生成支持五个基分类器的组合方案，然后利用构建出的高级特征进行基分类器的训练，进而进行投票集成。本发明将遥感图像提取转换为语义分割任务，采用遗传规划的方法生成了一个可以进行高级特征构建并可以生成自动组合方案的集成分类器，在小样本训练数据的情况下实现了遥感图像道路提取，对训练数据的需求和依赖较小；通过基于样本点原始特征来构建高级特征，更好地提取到了遥感图像中的信息，能够自动找到最优的集成方案，提高了遥感图像道路提取的精度。

公开(公告)号：CN117456275A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311597056.5

申请日：2023-11-28

申请人： 郑州大学

发明人： 梁静 ,  毕莹 ,  刘艮跃 ,  于明渊 ,  岳彩通

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，包括采用两级变长粒子群策略对种群进行初始化；引入交叉算子和种群历史最优个体进行交流产生优秀个体；引入变异算子使种群更加多样化；引入自适应策略使子代种群更加优秀；采用随机森林快速选择优秀个体；在训练时采用早期停止策略，使训练评估更加高效；进化结束后，选择最好的个体在测试集上精确评估。本发明采用两级粒子群策略表示每一个架构的连接和参数，采用粒子架构变长策略，使得种群更加丰富多样；提供了交叉算子、变异算子、自适应策略，使产生的后代更加优秀；在没有任何预训练和数据增强的情况下，相对于手工设计的网络，提高了在遥感场景分类的精度，且模型参数较小。

公开(公告)号：CN116543231A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310605418.4

申请日：2023-05-26

申请人： 郑州大学

发明人： 毕莹 ,  梁静 ,  王棚 ,  郭伟峰 ,  连锦涛

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06N3/126

摘要： 本发明公开了基于遗传规划的图像局部特征学习方法，包括获取待分类图像；对待分类图像进行预处理；采用遗传规划算法对预处理后的待分类图像进行特征学习；基于遗传规划得到的最优特征对待分类图像进行特征转换得到新特征并进行归一化；将新特征输入到分类器中，输出待分类图像的分类结果。本发明可以有效的提取局部图像特征，进而提升图像分类的精度与自动程度。