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公开(公告)号:CN115035345A
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202210716603.6
申请日:2022-06-23
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群优化算法的跨域高光谱图像分类技术。包括:预过滤模块、迭代求解模块和优化模块。其中,预过滤模块包括初始化子模块和特征选取子模块;迭代求解模块包括迭代搜索子模块、状态转移子模块、信息素更新子模块;优化模块包括基于优先级排序的蚁群策略子模块和基于精英蚂蚁的蚁群策略子模块。采用基于优先级排序的蚁群策略,使得后续的搜索过程能集中于前一次迭代中找到的全局最优解附近,从而获取两个场景更准确的特征子集;采用基于精英蚂蚁的蚁群策略以更高效地获取两个场景的最优特征子集,用于训练分类器;同时考虑源场景和目标场景的最优特征子集的整体分类精度,减弱光谱漂移的影响,以获得更高的图像分类精度。
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公开(公告)号:CN114565073A
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202210090319.2
申请日:2022-01-25
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多变异策略的变异算子NAA,优化了NSGA‑III算法的性能。基于多变异策略的变异算子充分利用变异算子在不同迭代周期的优势,并将种群中个体的适应度值引入突变概率中,提高变异算子的性能。迭代的初期,采用均匀变异算子,根据均匀变异具有很强的全局搜索能力,在搜索的初期扩大种群的多样性;迭代的中期,采用自适应变异算子,并根据个体的适应度值来控制突变的概率,引领个体朝着更好的方向进行突变;迭代的后期,采用多项式变异算子,将个体的适应度值引入突变概率,根据多项式变异的扰动效果,加速整个变异的收敛性能。并将该算子应用到其他的高维多目标优化算法上进行测试,在一定程度上也能表现出较好的性能。
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公开(公告)号:CN114528483A
公开(公告)日:2022-05-24
申请号:CN202210090338.5
申请日:2022-01-25
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的混合推荐系统及方法,包括:获取推荐系统所需数据并建立对应数据集;用混合推荐方法按照推荐的准确率、新颖性、多样性和召回率等多个指标生成混合推荐算法候选集;将多个评价指标建模成多目标优化问题,将多个评价指标的推荐问题转化为高维多目标优化问题;改进多目标优化方法,在多个混合推荐算法候选集中选择出最符合用户需求的推荐集合。本发明将多目标优化的混合推荐方法应用到推荐系统中,能更为精准的为用户推荐多个推荐结果,更加符合用户的推荐结果的需求。
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公开(公告)号:CN113656153A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110730173.9
申请日:2021-06-29
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提出了一种面向云计算任务调度的改进人工蜂群算法。包括4个步骤:首先基于对数的适应度评价方式体现个体差异,然后基于改善轮盘赌的选择策略,提升收敛速度,接着改进跟随蜂的搜索方式,引入个体当前最优值,最后改进跟随蜂食物源的更新策略,借鉴模拟退火的思想保留较差解,防止早熟。与标准人工蜂群算法相比,本发明所述算法在云计算任务调度中具有很强的局部搜索能力,在算法的前期不断探索全局最优解,且在后期也具有良好的局部探索能力。同时,鉴模拟退火算法的思想,增加种群多样性,使得算法能够尽可能避免陷入局部最优解,从而最终收敛的结果更好。
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公开(公告)号:CN113315812A
公开(公告)日:2021-08-27
申请号:CN202110482730.X
申请日:2021-04-30
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下基于Agent的信任管理系统,即基于Agent的信任管理框架,包括:用户管理Agent、资源管理Agent、云资源社区Agent、信任管理Agent和状态监控Agent。它们分别负责与用户进行交互、对所有资源和云资源社区Agent进行管理、根据云服务的属性特征划分社区并对社区下的云服务资源进行管理、存储服务与用户的交互记录并寻找合适的云服务给用户以及对所有资源进行广播记录所有资源的状态信息,并在云资源社区Agent出现故障时及时选举出新的云资源社区Agent以确保资源的可用性。通过上述基于Agent的信任管理框架可以降低资源管理的复杂度,并且提高用户使用云服务的满意度。
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公开(公告)号:CN112085824A
公开(公告)日:2020-12-15
申请号:CN202010984697.6
申请日:2020-09-18
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空间多尺度重构的海洋实时渲染系统及方法,包括:海洋数据网格化模块、空间多尺度重构模块、实时响应模块、数据重组模块、数据渲染模块,采用编码压缩LOD多层次细节,对网格化后的海洋数据进行空间重构,利用Mortan编码规则对数据进行压缩,减缓系统内存消耗;同时利用LOD多层次细节技术模型,将栅格化海洋数据转化为矢量数据,保障了图像渲染不会因浏览器比例变化而失真;采用数据响应策略,实时对视点范围变化进行捕获,减少无效节点的加载,提高渲染效率;采用数据重组方法和自适应图像渲染方法,将视点范围内的图层数据进行拉取渲染,实现图层实时可视化渲染。
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公开(公告)号:CN111754669A
公开(公告)日:2020-10-09
申请号:CN202010586405.3
申请日:2020-06-24
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G07C9/37 , G07G1/12 , G08B13/196 , G06Q50/20 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别技术的高校学生管理系统。包括:学生信息子系统、数据分析子系统、智能考勤子系统、匹配子系统、刷脸支付子系统、安全监管子系统、智慧通行子系统。建立学生信息数据库存储;通过人脸识别技术、图像预处理、特征脸匹配算法等对识别的图像数据进行匹配,以用于刷脸支付、智慧通行、数据分析等;构建安全监管子系统,设计行为判断模块,采用基于案例推理的可疑行为识别模型对可疑行为、突发紧急异常情况进行预警;利用数据分析技术及工具,对学生生活、各方面进行可视化数据分析。本发明帮助高校更智能化、便捷化地管理学生,节约了大量人力资源,提高了管理效率,并在一定程度上有效地保障了学生安全。
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公开(公告)号:CN111738175A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010593767.5
申请日:2020-06-24
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感影像和卷积神经网络的农业干旱监测系统。包括遥感影像采集模块、影像预处理模块、影像存储模块、影像特征提取与分类模块、干旱信息分析与处理模块、干旱信息显示模块、信息查询与推送模块。它们分别负责高分遥感影像采集、遥感影像预处理、遥感影像存储、影像特征提取与分类、信息分析与处理、干旱信息可视化显示、信息查询与推送。本发明采用卷积神经网络,可以解决平移、旋转、尺度缩放等形式的变化问题,并利用它强大的特征提取能力,对高分辨率卫星遥感影像进行特征提取。可实现查询干旱信息、干旱等级划分、干旱信息可视化显示、监测与预测干旱状况等功能,满足当前遥感影像数据增长背景下对农业干旱监测的需要。
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公开(公告)号:CN110867196A
公开(公告)日:2020-03-06
申请号:CN201911222026.X
申请日:2019-12-03
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习及声音识别的机器设备状态监测系统。包括训练数据采集模块采集声音信号;人工标记模块对声音信号进行标记形成声音样本库;声音样本经预处理和特征提取被送入预设神经网络模型进行训练;实时数据采集模块采集声音信号并送入训练后的神经网络模型;状态识别模块结合人工经验通过声音信号对机器运行状态进行综合识别判断,并将结果进行反馈及输出。本发明不仅可以实时监测机器设备运行状态,同时在机器设备发生故障或处于危险状态时发出报警信号,通知设备管理员及时进行维护,提高工作效率;同时由于采用深度学习算法结合人工经验对神经网络模型进行训练,因而具有识别准确性高、安全性好、效率高和智能化等优点。
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公开(公告)号:CN110730019A
公开(公告)日:2020-01-24
申请号:CN201910951200.8
申请日:2019-10-08
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明给出一种在物联网应用中,利用低压电力线载波通信技术进行物与物互联中为避免不同用户物理信息外露和不同用户信号干扰等问题的需要,提供一种利用有源屏蔽技术组建低压电力线智能微通信网络的方法。根据电力网的特点,主要利用在电力线的某一(或几个)信道物理层上设置信息屏蔽点,由这些屏蔽点作为网络边界点,在信号屏蔽点安装智能信息屏蔽装置,利用有源屏蔽技术在物理层上将信号限制在低压电力线通信智能微通信网络传输区段内,可最大限度地避免信息的外泄保护信息安全,同时避免不同用户低压电力线通信智能微通信网络之间的影响。
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