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[发明专利]一种基于趋势时空图卷积的交通流量预测方法、系统及介质-CN202310986221.X在审
发明人： 宗欣露;余帆;王春枝;叶志伟;刘伟;陈宏伟;严灵毓;徐慧 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明属于交通流量预测技术领域，公开了一种基于趋势时空图卷积的交通流量预测方法、系统及介质，首先，编码器将时间自注意力和因果卷积相结合，捕获交通流量的长期和短期趋势时间依赖；再通过图卷积网络和门控循环神经网络融合，捕捉局部空间相关性和动态时空相关性；其次基于编码器提取的时间和空间特征，通过时空交互模块来模拟时空异质性；接着解码器与编码器类的是学习交通流量的时空特征；最后基于编码‑解码器提取到的时空特征，利用时间编码解码注意力来拟合历史交通流量对未来预测的影响，用来解决基于Transformer模型的交通流量预测模型的性能问题。本发明在真实世界的数据集上进行实验，取得了良好的实验结果。
一种基于趋势时空图卷交通流量预测方法系统介质

[发明专利]基于改进哈里斯鹰优化算法的机器人平滑路径规划方法-CN202211324281.7在审
发明人： 宗欣露;刘寅;刘佳杰;王春枝;叶志伟;刘伟;陈宏伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的机器人平滑路径规划方法，采用改进的哈里斯鹰优化算法对Bezier曲线控制点的位置进行寻优，从而找到一条最短且平滑的路径。在改进的哈里斯鹰优化算法中，引入螺旋搜索的概念，对算法的早期更新策略进行改进，增加种群多样性，提高算法的全局搜索能力；采用Sine混沌映射改进逃逸能量E，更好的平衡全局搜索和局部开发；使用精英差分变异策略对搜索空间内的部分解进行突变重组选择，提高算法跳出局部最优的能力。在两种不同的栅格地图中进行仿真实验，仿真数据说明本发明可更准确地寻找到无碰撞最短路径，且路径曲率及曲率导数足够小，满足高阶连续性的平滑要求。
基于改进里斯优化算法机器人平滑路径规划方法

[发明专利]基于局部-全局时空特征融合的交通流量预测方法及设备-CN202211464985.4在审
发明人： 宗欣露;陈祯;王春枝;叶志伟;刘伟;陈宏伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于局部‑全局时空特征融合的交通流量预测方法及设备，所述方法包括：步骤一至步骤五。本发明在兼顾时序信息顺序相关的同时获取了交通速度预测的全局时间信息，通过融合时间和空间局部与非局部信息提升模型的学习能力，模型具有更高的预测精度。
基于局部全局时空特征融合交通流量预测方法设备

[发明专利]基于蜂群算法的多目标引导人员疏散仿真方法及仿真系统-CN201911294075.4有效
发明人： 宗欣露;叶志伟;王春枝;刘伟;严灵毓;杜佳圆;刘爱萍 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于智能计算与运筹学交叉应用技术领域，公开了一种基于蜂群算法的多目标引导人员疏散仿真方法及系统，通过对人工蜂群算法和粒子群算法进行优化结合解决多目标引导疏散问题，利用视觉引领蜂，减少跟随蜂对引领蜂的盲目选择，再结合粒子群的基本思想，优化跟随蜂的疏散目标，并采用元胞自动机模型构建疏散场景，从而达到简化个体疏散路径。通过在单个教室的疏散场景下的人群疏散仿真的结果可知，本发明在疏散总时间上比基于基本人工蜂群算法的疏散模型更快，在疏散时间上提高了35.5％。为多障碍物情况下的疏散建模提供思路，为减少疏散时间、减少灾害损失及制定疏散策略提供有益的指导依据。
基于蜂群算法多目标引导人员疏散仿真方法系统

[发明专利]一种基于鲸鱼优化算法的平滑路径规划方法-CN202210050127.9有效
发明人： 宗欣露;刘佳杰;刘寅;王春枝;叶志伟;陈宏伟;刘伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于鲸鱼优化算法的平滑路径规划方法，采用改进WOA优化曲线路径中的：路径长度、曲率和曲率导数，取得了不错的结果。在改进WOA算法中，引入了莱维飞行策略为算法添加局部扰动，增加解的多样性避免陷入局部最优。并同时引入分数阶展开方程，使每代鲸鱼个体受到前几代位置的影响，进一步增强了算法的搜索能力。在23个基准函数中，测试并对比了改进WOA算法和其他算法的性能，验证了改进WOA的优越性。最后，在两种不同的地图中进行模拟仿真实验，平滑方法采用高次贝塞尔曲线，保证了路径曲率的连续。改进WOA算法相较于已有其他算法有明显的性能提升，并且运算时间更少。
一种基于鲸鱼优化算法平滑路径规划方法

[发明专利]一种采用并行二进制蝙蝠算法优化文本特征选择的方法-CN201910265124.5有效
发明人：陈宏伟;侯乔;胡周;韩麟;符恒;常鹏阳;徐慧;严灵毓;叶志伟;宗欣露 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用并行二进制蝙蝠算法优化文本特征选择的方法，该方法利用传统的特征选择方法对原始特征进行预选，在此基础上使用蝙蝠算法以二进制编码形式对预选特征进行优选，并以分类准确率作为个体的适应度。但当文本信息数据量大时，单机执行时间漫长，根据这一缺点，把蝙蝠算法和Spark并行计算框架相结合，提出了Spark处理框架下的文本特征选择算法SBATFS。将蝙蝠算法良好的寻优搜索能力和分布式高效的计算速度相结合，实现对文本特征选择优化模型的高效求解。
一种采用并行二进制蝙蝠算法优化文本特征选择方法

[发明专利]基于分布式鲸鱼优化算法的公共自行车需求量预测方法-CN201910295219.1有效
发明人：陈宏伟;胡周;常鹏阳;韩麟;符恒;侯乔;徐慧;宗欣露;严灵毓;叶志伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布式鲸鱼优化算法的公共自行车需求量预测方法，首先读取原始公共自行车数据集Dataset，存储在HDFS中；初始化RDD数据集和鲸鱼种群Whale，将RDD作map转换处理；根据鲸鱼初始位置值计算出适应度值fitness；根据参数选择鲸鱼捕食的策略；在Spark平台上，根据策略公式更新鲸鱼位置，然后根据公式计算出新的适应度值，并找出最好的值和当前最优值比较，若优于则代替；若满足终止条件则找出最好的鲸鱼的位置，否则回到步骤4；根据所选出的最优特征子集，使用随机森林回归模型和未来的天气数据、时间数据对站点的公共自行车需求进行预测。本发明使用基于分布式鲸鱼优化算法的特征子集优化，应用Spark分布式平台上对其进行优化，提高分类性能和运行效率。
基于分布式鲸鱼优化算法公共自行车需求量预测方法

[发明专利]一种基于改进CSP网络的行人检测方法-CN202210678342.3在审
发明人： 宗欣露;徐缘;陈祯;王春枝;叶志伟;陈宏伟;刘伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明针对中心和尺度预测的(Central and Scale Prediction，CSP)行人检测模型在复杂场景下出现漏检或者误检的问题，提出了一种基于改进的CSP网络的行人检测方法，首先将原主干网络Resnet50替换为Resnet101，使得网络能够更好的提取被其它物体遮挡的特征。其次引入了基于通道和压缩注意力机制的方法，以获得更高的训练速度和检测速度。最后利用非极大值抑制算法形成最优先验候选框数量以及难样本的再训练。经实验表明该算法在cityperson数据集上，严重遮挡和部分遮挡的指标比当前的行人检测算法的性能有所提高，在公共数据集上取得了较好的鲁棒性。
一种基于改进 csp 网络行人检测方法

[发明专利]一种用于机器学习模型训练的优化随机森林参数的方法-CN201910030755.9有效
发明人：陈宏伟;常鹏阳;胡周;符恒;侯乔;严灵毓;宗欣露;徐慧 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-01-14 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于机器学习模型训练的优化随机森林参数的方法，首先将整个蚂蚁种群划分为若干个子种群；然后将每一个子种群对应RDD中的一个分区，并在一个分区中指定独立进化；最后利用迁移算子在各子种群之间交换信息。相比于传统的网格搜索，基于Spark的并行蚁狮算法可以高效找到更优参数组合以提高随机森林的分类精度，且在大数据分布式Spark平台下，寻优计算速度快，加速效果明显，可以作为云计算平台的下一代参数优化器。
一种用于机器学习模型训练优化随机森林参数方法

[发明专利]生物医学数据特征选择方法及装置、计算设备及存储介质-CN202110393715.8在审
发明人： 宗欣露;刘诗芹;叶志伟;王春枝;刘伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种生物医学数据特征选择方法，包括：提取生物医学数据集中的特征构成原始特征集合；根据所述原始特征集合，对种群进行初始化得到初始种群，并设置生物医学数据特征选择所需的参数；将初始种群中的个体映射为相应的特征组合，通过适应度函数计算种群中个体的适应度值；利用轮盘赌选择对所述初始种群进行三系种群的划分，分别随机从不育系和保持系中选择个体作为父本和母本进行杂交操作；随机选择恢复系中的个体进行自交操作；当达到最大自交次数时，对恢复系个体进行重置操作，在搜索空间中随机选择一组基因序列替换原始个体，并将自交次数归0；判断是否满足终止条件，输出全局最优的个体。
生物医学数据特征选择方法装置计算设备存储介质

[发明专利]基于麻雀搜索算法的图像配准方法及系统、计算设备-CN202110393748.2在审
发明人：刘伟;李攀;叶志伟;宗欣露;严灵毓;吴旭光;刘畅;李俊伟;赵泽通 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法，所述方法包括：对目标对象进行图像采样处理，得到第一图像、第二图像，其中，所述第一图像作为参考图像，所述第二图像为所述目标对象的待配准图像；对参考图像和待配准图像进行滤波预处理，得到各待配准图像对应的预处理后的图像；通过麻雀搜索算法建立每个预处理后的图像的空间优化信息模型；通过所述空间优化信息模型对所述预处理后的图像的坐标进行空间几何变化，使用归一化的联合直方图计算参考图像和待配准图像的互信息值；当互信息值达到最大时，得到配准参数，采用双线性插值法得到对应该待配准图像的配准图像。
基于麻雀搜索算法图像方法系统计算设备

[发明专利]一种基于频繁项集增长算法的电影推荐方法及系统-CN201810092694.4有效
发明人：陈宏伟;罗启星;宗欣露;叶志伟;王春枝;严灵毓;陈颖哲;苏军 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频繁项集增长算法的电影推荐方法及系统。该方法包括：统计数据库中每个电影ID出现的次数，所述数据库包括用户ID和电影ID，所述电影ID出现的次数表示为支持度；将所述电影ID的支持度进行排序，得到最小支持度；提取支持度大于所述最小支持度的电影ID及对应的支持度，得到频繁一项集列表；将所述频繁一项集列表进行分组，得到多个频繁一项集组；根据所述频繁一项集组构建频繁模式树；通过粒子群算法对所述频繁模式树进行剪枝，得到条件子树，所述条件子树表示所述电影ID之间的关联关系；根据所述关联关系向用户推荐电影。本方法和系统能够快速的挖掘电影之间的关联关系，从而提高电影推荐的效率。
一种基于频繁增长算法电影推荐方法系统

[发明专利]一种基于伽马变换的快速图像增强方法-CN201710637673.1有效
发明人：叶志伟;张旭;杨娟;陈宏伟;刘伟;宗欣露;王春枝;苏军 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于伽马变换的快速图像增强方法，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平均值，图像灰度值的众数，图像灰度值的中位数；根据这三个指标值的大小关系，预判断伽马变换中的γ的取值范围，然后利用局部遍历法确定最优的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和更好的图像质量，是一种快速自适应的图像增强方法。
一种基于变换快速图像增强方法

[发明专利]一种异常事件检测方法及系统-CN202011214351.4在审
发明人： 宗欣露;张璐;王春枝;叶志伟;刘伟;陈宏伟;徐慧 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种异常事件检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：分别提取正常训练集和异常训练集的特征数据；利用特征数据分别对基于SVDD的分类器进行训练和测试，得到正常分类器和异常分类器，并通过一定的分类决策规则将两个分类器相结合，构成联合分类器；根据提取的测试集的特征数据，通过联合分类器判断是否存在异常事件。本发明采用基于运动能量熵和支持向量数据描述的方法构建异常事件检测模型，通过引入一种新的特征来提高异常事件的表征能力，通过使用两个半监督模型的联合模型克服单一半监督模型的固有缺陷，提高了异常事件检测模型的检测性能。
一种异常事件检测方法系统

[发明专利]一种基于烟花算法的交通路线确定方法及系统-CN201810092424.3有效
发明人：王春枝;潘尚;叶志伟;师恒;王毅超;宗欣露 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：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。
一种基于烟花算法交通路线确定方法系统

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