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公开(公告)号：CN119233221A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411355135.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本申请提供了一种基于VGPSO算法的无线传感器网络节点配置优化方法，涉及无线传感器网络领域，方法包括：将无线传感器网络节点配置优化定义为问题M；通过随机Halton序列、多因子余弦动态参数调整策略、多种群多策略的进化方式以及Voronoi图引导改进粒子群算法；通过改进后的粒子群算法对问题M求解，输出无线传感器网络中各个传感器节点的全局最优位置。引入多因子余弦动态参数调整策略，以平衡全局与局部寻优搜索能力，增强粒子种群的多样性。使用Voronoi多边形引导进化方向，通过计算Voronoi形心寻找覆盖空洞方向，以优化种群进化过程中的覆盖漏洞。
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公开(公告)号：CN114139459B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111655054.8
申请日：2021-12-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于约束多目标优化算法的无线传感器配置优化方法，所述方法采用改进的双种群约束多目标优化算法DCCMO优化无线传感器配置方案，克服了现有技术的不足，具有能够解决混合整数规划约束多目标优化问题、能同时对无线传感器和汇聚节点配置等优点。
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公开(公告)号：CN108389622B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810023563.0
申请日：2018-01-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于最优模型的疾病预测方法、设备及存储设备，所述方法包括步骤：S1：建立疾病模型；S2：读入疾病数据到上述建立的疾病模型；S3：对所述模型中的参数进行拟合；S4：设定计算初值及天数；S5：以所述天数作为计算次数，判断所述参数是否存在；S6：若不存在，则采用拟合方法拟合参数值；S7：若存在，则计算出疾病模型的结果；S8：判断是否有未建立的疾病模型；S9：若有，则返回S1继续执行直至所有的疾病模型均已建立；S10：若没有，对所述结果进行评价，并选出评价值最高的疾病模型进行疾病的预测。一种基于最优模型的疾病预测设备及存储设备，用来实现所述方法。本发明可以对地区疾病的情况作出有效预测。
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公开(公告)号：CN108268427B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810023561.1
申请日：2018-01-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种任意球进球概率分析方法、设备及存储设备，所述方法包括步骤：在任意球模型中调入参数并对所述参数初始化；获得足球运动到目标状态的误差并将误差映射到球门平面得到协方差矩阵；将所述协方差矩阵中的标准差正交化得到正交化后的协方差；以所述协方差的平方作为协方差矩阵的根并求得误差椭圆的长短半轴及方向角表达式；通过所述长短半轴及方向角表达式确定联合分布密度表达式；通过所述联合分布密度表达式确定误差椭圆；通过概率密度函数确定最终误差椭圆；使用最终误差椭圆确定任意球进球概率。一种任意球进球概率分析设备及存储设备，用来实现所述方法。本发明可以对任意球进球的概率做出有效分析。
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公开(公告)号：CN112734122A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110050873.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，公开了一种基于动态分解和选择的超多目标优化方法、系统、终端，随机初始化具有N个个体的种群P；利用DDS选择N个优秀个体作为下一代演化子代P，并计算出被选个体距离超平面的距离和个体对应的参考点之间的距离；初始化子代种群O为空集；针对父代中的N个个体，开始循环处理；初始化用于存储子代个体的R，对当前父代利用Mating‑Selection选择出一个交配个体；对两个父代利用SBX和PM生成一个子代R，将子代R加入到子代种群O中；重复进行种群选择直至达到最大演化代数为止。本发明利用每一代个体的收敛性和个体之间的多样性，作为个体在交配变异的信息，可以促使后代朝着更好的方向进化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118504822A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410589942.1
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于多通道决策指针网络的武器目标分配方法及设备，涉及武器目标分配决策领域，包括：通过武器集合和目标集合构建特征矩阵集合；构建多通道WTA决策模型，利用特征矩阵集合作为多通道WTA决策模型的数据输入，以深度强化学习训练多通道WTA决策模型；通过训练好的多通道WTA决策模型进行武器目标分配。本发明基于武器划分的表征方式对武器目标分配问题的数据进行处理，将动态维度特征转变为静态的，得到一个多集合静态维度的特征矩阵集合，并且在此基础上构建了多通道WTA决策模型；该模型处理多集合数据时可以有效避免信息丢失，在保证求解精度的同时，大幅度提高问题的求解速度，满足大规模武器目标分配问题的时效性需求和精度需求。
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公开(公告)号：CN115935187B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211599722.4
申请日：2022-12-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06F17/16 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于核敏感度对齐网络的变工况下机械故障诊断方法，该方法结合了全局域适应和子域适应构建了一种核敏感度对齐的子域自适应深度神经网络模型，在这个网络模型中，实现了局部最大平均差异(LocalMaximumMeanDiscrepancy，LMMD)作为子域自适应，以对齐条件分布。此外基于该模型，本发明还提出了一种核敏感度对齐的对抗性学习方法，以克服LMMD的缺点。与传统的对抗性域适应方法相比，本发明的核敏感度对齐(KernelSensitivityAlignment,KSA)的对抗性学习方法是空间位置敏感的，可以通过对样本特征之间的关系进行辨别来显著减少域偏移。本发明可以解决现有技术在变工况场景下，机械故障诊断准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113626954B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110944235.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/20
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，公开了一种基于分解的多目标信息处理方法、系统、计算机设备、终端，初始化种群，归档集EP和权重向量集；并且对初始权重向量集进行WS变换；计算初始权重向量集中每个个体的相邻个体，参考点和极值点；判断当前代数是否小于预设值，若小于，则标准化当前种群，对当前的权重向量进行WS变换，生成子代并使用MOEA/D‑DU中的方法更新当前种群；直至达到最大迭代数。本发明使用MOEA/D‑DU算法中新的筛选解的方法，得到更加趋近于当前权重向量的结果，从而生成位置更合适的新权重向量。最终得到质量更高的计算结果。
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公开(公告)号：CN115204062B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211118194.6
申请日：2022-09-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/12 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种面向行星际探测轨道设计的强化混合差分演化方法及系统，方法包括：（1）RL_HDE使用Q‑Learning算法来自适应控制六种不同的变异策略，增强算法寻优能力。同时针对六种不同变异策略的自适应控制，全局算子使用LSHADE_EIG方法，该方法对国际演化计算竞赛（CEC2015）算法LSHADE_SPS_EIG做出改进，不再使用SPS框架；（2）使用强化学习Q‑Learning算法自适应控制触发参数ρ1,max和ρ2,max，平衡算法探索与开发能力。本发明有益效果是：可以有效提高行星际探测轨道优化设计的求解速度，提升探测器轨道计算精度。
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公开(公告)号：CN108228767B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201711446960.0
申请日：2017-12-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种智能手机定向删除文件方法、设备及存储设备，所述方法包括步骤：获取手机存储器信息；获取存储器文件目录信息并将文件目录信息发送至服务器；服务器将文件目录信息写入数据库；获取选中文件名；推送文件名至客户端，设置透传消息并发送透传消息；获取推送信息并根据路径删除指定目录或文件。一种智能手机定向删除文件设备及存储设备，用来实现所述方法。本发明可以有效确保个人信息的安全。
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