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公开(公告)号：CN113469415B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110631952.3
申请日：2021-06-07
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/24 , G06F18/214 , H04L41/147 , H04L41/142
Abstract: 本发明提供了一种网络流量预测方法和计算机设备，网络流量预测方法应用于预测模型，预测模型包括：图卷积‑自注意力模块、全连接层和激活层，网络流量预测方法包括：获取网络流量，确定预处理流量组；将预处理流量组输入图卷积‑自注意力模块得到目标流量特征组；将目标流量特征组输入全连接层得到融合流量特征；基于激活层和融合流量特征确定预测结果。本发明中的图卷积‑自注意力模块，可以提取复杂多变的网络流量数据的空间特征，计算网络流量特征权重，解决网络流量不同数据之间的相互影响力不同的问题，较大地提升网络流量预测的准确率，也就是说，通过图卷积‑自注意力模块可以对非线性的复杂动态网络流量进行预测，并且准确率高。
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公开(公告)号：CN101572663A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910062417.X
申请日：2009-06-03
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种在对等网络中采用信任抽样的深度报文扫描方法，涉及计算机对等网络的应用，适用于高速主干网对等网络流量的识别。本发明在采用抽样策略与深度报文检测相结合的同时，引入信任机制，根据信任度的高低，调节抽样率，让深度报文扫描更加具有针对性，在保证较高准确率的前提下，提高了检测效率，降低了硬件负担，减少了网络延时。
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公开(公告)号：CN106709928A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611198772.6
申请日：2016-12-22
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 本发明涉及一种快速的含噪图像二维最大类间方差阈值法，首先求出噪音图像的灰度均值和灰度标准差；对图像每个像素采用3×3邻域的平均灰度值进行平滑，得到平滑图像；然后用最大类间方差阈值法计算平滑图像的类间方差，通过灰度均值和标准差缩小类间方差解的搜索空间，遍历搜索空间，记录使类间方差最大时的解为最优一维阈值T0；用二维最大类间方差法计算目标类与背景类的类间方差离散度矩阵的迹，通过T0和噪音图像的灰度标准差缩小迹的解的搜索空间，最后遍历解的搜索空间，记使离散度矩阵的迹最大时的灰度值二元组为最优二维切割阈值。本发明能够避免遍历全部灰度级，大大缩小计算量的同时也能得到准确的解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101572663B
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200910062417.X
申请日：2009-06-03
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种在对等网络中采用信任抽样的深度报文扫描方法，涉及计算机对等网络的应用，适用于高速主干网对等网络流量的识别。本发明在采用抽样策略与深度报文检测相结合的同时，引入信任机制，根据信任度的高低，调节抽样率，让深度报文扫描更加具有针对性，在保证较高准确率的前提下，提高了检测效率，降低了硬件负担，减少了网络延时。
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公开(公告)号：CN107808164A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710960947.0
申请日：2017-10-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于烟花算法的纹理图像特征选择方法，利用烟花算法对图像纹理特征选择问题优化求解，从而快速地获得用于图像处理的最优特征子集，可用于图像处理和模式识别相关技术领域中。本发明能够在可接受的时间代价内找到特征选择问题的高质量的可行解，不需要指定要选择的特征维数，能够智能地在正确识别率和特征维数之间取得很好的平衡，自动寻找到合适的纹理图像特征子集。本发明利用烟花算法对纹理图像处理中原始数据集进行特征选择，剔除不相关或冗余的图像纹理特征，取出真正有效的特征子集，节省分类器的计算时间，从而提高图像分类的效率和正确率。
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公开(公告)号：CN113469415A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110631952.3
申请日：2021-06-07
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种网络流量预测方法和计算机设备，网络流量预测方法应用于预测模型，预测模型包括：图卷积‑自注意力模块、全连接层和激活层，网络流量预测方法包括：获取网络流量，确定预处理流量组；将预处理流量组输入图卷积‑自注意力模块得到目标流量特征组；将目标流量特征组输入全连接层得到融合流量特征；基于激活层和融合流量特征确定预测结果。本发明中的图卷积‑自注意力模块，可以提取复杂多变的网络流量数据的空间特征，计算网络流量特征权重，解决网络流量不同数据之间的相互影响力不同的问题，较大地提升网络流量预测的准确率，也就是说，通过图卷积‑自注意力模块可以对非线性的复杂动态网络流量进行预测，并且准确率高。
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公开(公告)号：CN107808164B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201710960947.0
申请日：2017-10-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于烟花算法的纹理图像特征选择方法，利用烟花算法对图像纹理特征选择问题优化求解，从而快速地获得用于图像处理的最优特征子集，可用于图像处理和模式识别相关技术领域中。本发明能够在可接受的时间代价内找到特征选择问题的高质量的可行解，不需要指定要选择的特征维数，能够智能地在正确识别率和特征维数之间取得很好的平衡，自动寻找到合适的纹理图像特征子集。本发明利用烟花算法对纹理图像处理中原始数据集进行特征选择，剔除不相关或冗余的图像纹理特征，取出真正有效的特征子集，节省分类器的计算时间，从而提高图像分类的效率和正确率。
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公开(公告)号：CN106709928B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201611198772.6
申请日：2016-12-22
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 本发明涉及一种快速的含噪图像二维最大类间方差阈值法，首先求出噪音图像的灰度均值和灰度标准差；对图像每个像素采用3×3邻域的平均灰度值进行平滑，得到平滑图像；然后用最大类间方差阈值法计算平滑图像的类间方差，通过灰度均值和标准差缩小类间方差解的搜索空间，遍历搜索空间，记录使类间方差最大时的解为最优一维阈值T0；用二维最大类间方差法计算目标类与背景类的类间方差离散度矩阵的迹，通过T0和噪音图像的灰度标准差缩小迹的解的搜索空间，最后遍历解的搜索空间，记使离散度矩阵的迹最大时的灰度值二元组为最优二维切割阈值。本发明能够避免遍历全部灰度级，大大缩小计算量的同时也能得到准确的解。
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