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[发明专利]基于双种群遗传规划算法的人脸识别方法-CN202310846378.2在审
发明人：毕莹;梁静;岳彩通;于明渊;郭伟峰 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于双种群遗传规划算法的人脸识别方法，包括获取待分类图像；对待分类图像进行预处理；利用两个种群进化最优方案对图像进行滤波、特征提取、特征连接、分类器选择、集成分类器构建；在进化过程中利用隐式知识共享使两个种群杂交产生新的后代；进化结束后，从两个种群中选择排名最高的树中构建集成分类器得到最后的分类结果。本发明采用小型和大型树形结构表示的种群，以演化灵活长度的解决方案；提供了种群更新策略，具有隐式知识共享，使交叉操作处理具有不同结构的树，增强多样性和改善泛化性能；提供了集成分类器构建方法，提高了训练数据有限的图像分类的精度。
基于种群遗传规划算法识别方法

[发明专利]基于多树遗传规划的数据高效图像分类方法-CN202310844308.3在审
发明人：毕莹;范清兰;梁静;于明渊;岳彩通 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于多树遗传规划的数据高效图像分类方法，包括步骤：获取待分类图像；对待分类图像进行预处理；遗传规划个体分别处理图像的红色、绿色和蓝色通道，并对其进行多尺度操作、区域提取、特征提取、特征连接；将进化得到的个体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。本发明基于多树遗传规划的彩色特征提取方法能够学习辨别性和信息丰富的彩色特征，从而提高了分类准确性；通过提出的多尺度特征提取，增强了捕捉更全面和丰富的图像特征用于分类的能力。
基于遗传规划数据高效图像分类方法

[发明专利]一种锂电池模型参数辨识和荷电状态估计的方法-CN202310814538.5在审
发明人：于坤杰;杨朵;钟雅哲;梁静;陈科;岳彩通;于明渊 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供了一种锂电池模型参数辨识和荷电状态估计的方法，通过分析锂电池的电化学阻抗谱，建立了分数阶等效电路模型；提出了基于邻域的多策略和均值因子差分进化算法NMMDE来辨识模型参数；在开发的NMMDE算法中，本发明提出了一个新的突变策略，该策略首先定义了一个称为顶域的动态邻域，然后用顶域中所有个体的均值替换当前个体；此外，本发明在突变过程中引入了一个额外的突变策略，通过自适应调整两种不同策略在种群中的比例，弥补了探索和利用不平衡的问题；然后用分数阶扩展卡尔曼滤波算法对SOC进行估计，并将得到的SOC和实际值进行比较，绝对误差平均为1%。实验结果表明，本发明提供的算法能够更准确的辨识模型参数，并获得准确的SOC估计结果。
一种锂电池模型参数辨识状态估计方法

[发明专利]一种应用于遗传规划解决动态柔性车间调度的代理模型样本选择方法-CN202310460834.X在审
发明人：陈科;朱晓东;朱璐遥;梁静;于坤杰;李俊俊;岳彩通;于明渊 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供了一种应用于遗传规划解决动态柔性车间调度的代理模型样本选择方法，通过提出的小生境策略为代理模型挑选出了特定的样本，减少了真实评估的个体数，进而降低了整体的训练时间，同时小生境策略中基于规则大小排序的方法有助于减少生成调度规则的大小；提高获得调度规则的质量，同时降低了调度规则的大小，提高了可解释性。
一种应用于遗传规划解决动态柔性车间调度代理模型样本选择方法

[发明专利]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-CN202310094410.6在审
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 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
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。
基于双向动态分组多目标特征选择识别分类方法

[发明专利]检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法-CN202210126121.5有效
发明人：梁静;李宗玮;郭伟峰;程涵;岳彩通;乔康加 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及癌症个体生物标志物识别技术领域，具体地说，涉及一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其包括以下步骤：(1)从个体病人的基因组数据构建个体病人的个性化基因交互网络PGIN；(2)设计优化目标函数；(3)利用多模态进化算法寻找个性化动态网络标志物集合PDNBs。本发明的多模态优化方法可有效识别癌症个体患者的PDNB，探索网络生物标志物的多模态性，并且可以为精准医学中理解肿瘤异质性提供了一个新的视角。
检测癌症个体病人动态网络生物标志多模态优化方法

[发明专利]一种癌症识别分类方法-CN202310109091.1在审
发明人：梁静;陈科;张雨阳;瞿博阳;于坤杰;岳彩通;毕莹 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本发明公开了一种癌症识别分类方法，通过有效地将多目标种群和单目标种群这两种形式的进化种群结合为一个能够优势互补的特征选择进化算法，高效地利用了多目标种群和单目标种群在高维癌症公共数据集上的庞大搜索空间中的指标特征的精准筛选优势，从而能够找出识别癌症的极少数关键指标特征组合，基于每种癌症的关键指标特征组合即可对癌症进行识别分类；优点是不但分类精度高，且大大降低了癌症的诊断成本，经实验验证，本发明的癌症识别分类方法分类准确率接近100％，可以广泛应用于癌症识别与分类中。
一种癌症识别分类方法

[发明专利]一种混合双向LLC-DAB变换器的优化设计方法-CN202211432928.8在审
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 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H02M3/00 文献下载
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。
一种混合双向 llc dab 变换器优化设计方法

[发明专利]一种基于适应度欧式距离比差分进化的集成特征选择算法-CN202110693546.X在审
发明人：王艳丽;梁静;于坤杰;岳彩通;胡毅 -专利权人：郑州大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于适应度欧式距离比差分进化的集成特征选择算法，所述算法包括以下步骤：根据采用的十折交叉验证方法将初始数据集划分为训练数据集和测试数据集，训练数据集用于计算每个个体的适应度，测试数据集用于验证分类的结果；对训练数据集进行初始化种群个体，随机对每个个体进行编码；计算每个个体的适应度值；采用FERDE算法搜索最优或次优特征子集，然后构建基分类器；将多个基分类器集成为一个强分类器，并用测试数据集验证强分类器，将验证后的分类误差或分类准确率作为最终的分类预测结果。本发明基于FERDE算法作为特征子集的搜索算法，以获得多个差异度较大的最优或次优特征子集，并基于多个特征子集构建差异度较大的基学习器。
一种基于适应欧式距离进化集成特征选择算法

[发明专利]一种基于多模态多目标的特征选择算法-CN202110693647.7在审
发明人：王艳丽;梁静;岳彩通;胡毅;崔丹丹 -专利权人：郑州大学;郑州经贸学院
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多模态多目标的特征选择算法，该算法包括以下步骤：对训练数据集进行初始化种群个体，对生成的种群个体进行非支配排序；以KNN的预测精度和选择的特征个数计算适应度值和SDE指标值；根据SDE指标值计算FER值；根据FER值采用轮盘赌策略选中父代个体，通过变异和交叉操作生成新个体，将新个体再进行非支配排序和变异操作；形成新种群，并计算适应度值，将新种群与初始化种群放入档案集中，并进行非支配排序和计算相应的SDE指标值，以帕累托前沿数最下和SDE指标值最下为准则保留档案集中前N个个体。本发明搜索多个最优或次优特征子集，这些解集可用于设计选择特征数量少、分类精度高的学习器以供决策者进行选择。
一种基于多模态多目标特征选择算法

[发明专利]一种多约束下考虑定位误差校正的飞行器航迹规划方法-CN202210606787.0在审
发明人：梁静;李功平;岳彩通;于坤杰;张德政;李凯杰 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明提出了一种多约束下考虑定位误差校正的飞行器航迹规划方法，该方法首先通过贪心算法求解出满足约束的一般解，然后对搜索空间进行遍历，并以贪心算法的一般解为基准，利用精确剪枝‑枚举法精确地删减不必要搜寻的空间，从而快速寻找到优解，经过分析，该算法能够保证航迹长度达到理论最优，校正的次数也较少，并且求解速度高。
一种约束考虑定位误差校正飞行器航迹规划方法

[发明专利]一种适用于无人飞行平台的异构多传感器自动规划系统-CN202210649360.9在审
发明人：梁静;随旭东;岳彩通;瞿博阳;李功平;于坤杰;陈科;常亚鑫;林泓宇 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明是一种适用于无人飞行平台的异构多传感器自动规划系统。首先判断每个目标与各个航段之间是否相交，根据目标与航段的相交情况对目标进行拆分与合并形成新目标点；根据无人飞行平台与新目标点的相交先后顺序对任务排列；根据每个目标的最大捕获需求次数对所需捕获的航段长度进行截断；然后测试无人飞行平台所搭载的传感器与目标的适配情况，根据适配情况筛选出稀缺传感器资源；使用结合航段迁移的贪心算法将新目标分配给相应的传感器；最后对未完成捕获任务的目标使用任务迁移机制提升目标的捕获效果。本发明能够快速地根据无人飞行平台的航线路径与需要捕获目标的位置关系，对捕获所使用的传感器进行快速分配，最终生成传感器的调度排序。
一种适用于无人飞行平台异构多传感器自动规划系统

[发明专利]一种染色体核型分析系统-CN202011352831.7有效
发明人：梁静;岳彩通;于坤杰;瞿博阳;杨昊天;胡毅;李鹏帅;李功平 -专利权人：郑州大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种染色体核型分析系统，包括（1）设计过滤算法、分割算法对人类中期细胞图像进行过滤除杂、提取染色单体；（2）设计识别算法、纠正算法对提取到的染色体进行识别、配对，从而生成核型图谱。本发明将核型分析方法与图像处理、机器学习等技术相结合，开发一套可靠的染色体核型自动分析系统，实现染色体核型分析的自动化、智能化，整体提高染色体核型分类的效率和准确率。
一种染色体核型分析系统

[发明专利]一种多模态多目标的路径规划算法-CN202210444997.4在审
发明人：梁静;岳彩通;常亚鑫;李功平;于坤杰;陈科;郭伟峰;随旭东 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态多目标的路径规划算法，首先对原始栅格地图数据进行建模，将其转化为带权重的无向图；然后根据无向图求解邻接矩阵，将地图中目标值的信息存入邻接矩阵中；再进行多模态多目标Dijkstra算法中变量的定义及初始化；最后使用多模态多目标Dijkstra算法、邻接矩阵及初始化变量进行路径规划。本发明可以快速地针对CEC多模态多目标路径规划问题进行规划，找到满足问题要求的多模态最优解集。
一种多模态多目标路径规划算法

[发明专利]一种解决通用约束的城轨交通司机排班问题的方法-CN202210266982.3在审
发明人：梁静;冯登攀;李功平;岳彩通;于坤杰;杨浩瑞;陈科;乔康加;张雷宇;郭浩;班旋旋 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种解决通用约束的城轨交通司机排班问题的方法，包括设定通用约束条件；输入列车运行时刻表和司机的最小间隔休息时间；统计每个车次与所有车次为临近车次的代价，生成代价矩阵A，并完成数学建模过程；在不考虑司机工作总时长的前提下，利用01整数规划算法对建模问题进行一体式求解；将每位司机的工作量根据用约束条件分割为多位司机的工作量；输出排班表。本发明通过代价矩阵大幅度降低排班问题的求解复杂性；依据代价矩阵和整数规划算法可以快速求得可行解；先使用一体式求解之后再分割的算法可以满足现实中各种划分班次的要求，通过数学证明其排班方案是司机人数最少和当司机人数为最少时工作效率最高的方案。
一种解决通用约束交通司机排班问题方法

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