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公开(公告)号：CN118096808A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410116941.5
申请日：2024-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰搜索机制图像分割方法及系统，涉及图像处理技术领域。本发明的技术要点包括：基于二维Otsu图像分割方法对灰度图像进行图像分割，获取最优分割阈值；利用基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰优化算法对最优分割阈值进行寻优，获取寻优后的最优分割阈值；根据寻优后的最优分割阈值，基于二维Otsu图像分割方法对原始灰度图像进行分割，获取分割图像。本发明从两个方面对天鹰搜索机制进行了改进，有效避免了天鹰种群陷入局部最优解的困境，同时增强了天鹰种群局部开发的能力。本发明相比原始天鹰搜索机制和其他群体智能优化方法均体现了更为优秀的分割结果。本发明在图像分割领域具有较强的实用价值。
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公开(公告)号：CN115765847B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202211467828.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法，包括建立多无人机协作通信中继选择模型；初始化量子物质量子位置并设定参数；计算量子物质位置适应度函数值；使用量子失去、获得、共享电子策略更新量子物质量子位置；使用量子化合反应策略更新量子物质量子位置；使用量子复分解反应策略更新量子物质量子位置，对第i个量子物质的量子位置进行赋值，选择三种更新策略中最优量子位置赋值给量子结构更改策略中第i个量子物质量子位置；使用量子结构更改策略更新量子物质量子位置；更新量子位置至最大迭代次数，将最优量子物质位置映射为中继选择方案并输出。本发明降低了问题求解复杂度，克服易陷入局部收敛的弊端，提升寻优速率。
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公开(公告)号：CN114172769B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202111421628.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L27/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种进化长短时记忆网络的调制信号识别方法，包括：构造数据集；构造目标函数；初始化旗鱼捕食搜索机制的参数；计算适应度值，并确定精英旗鱼位置和受伤沙丁鱼位置；旗鱼攻击选择策略，更新旗鱼的位置；追捕猎物，更新沙丁鱼的位置；计算适应度值，确定被旗鱼捕食的沙丁鱼，确定精英旗鱼和受伤沙丁鱼位置；判断是否达到终止迭代条件，即达到最大迭代次数或者所有的沙丁鱼都被旗鱼捕获，若满足终止迭代条件，则继续向下运行，否则令g＝g+1，返回继续；使用训练集训练具有最优超参数的数字通信信号调制识别LSTM网络。本发明设计了文化旗鱼捕食搜索机制来获得最优的LSTM网络模型参数。
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公开(公告)号：CN116108927A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211542382.1
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于量子竹节虫机制和Sigmoid核相关熵的圆阵波达方向估计方法，将量子优化方法融合到竹节虫仿生机制计算方法中，得到量子竹节虫机制的计算方法，提升竹节虫算法的收敛性能。利用接收信息数据构造基于Sigmoid核函数的互相关熵协方差矩阵，获得基于Sigmoid核相关熵的低阶矩阵，消除了二阶及以上矩抗冲击噪声能力弱的不足，利用所设计的量子竹节虫机制在搜索区间内求解基于Sigmoid核相关熵的最大似然方程。解决了最大似然法涉及到的多维非线性优化计算量大的问题，提高其搜索效率，也提高了在冲击噪声环境下来波方向的估计精度，同时基于量子编码和模拟量子演化方程设计的量子竹节虫机制具有更快的收敛速度，可以快速获得估计的二维波达方向的全局最优解。
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公开(公告)号：CN115968009A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211542401.0
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种能量采集认知中继网络的多目标中继选择方法，在能量采集认知中继网络环境下，综合考虑网络能量效率和信噪比，构建新的解决离散优化问题的多目标函数，并通过多目标量子帝王蝶优化机制快速得到多目标中继选择方法，在保证信噪比的同时又能实现网络能量效率的最大化，为解决能量采集认知中继网络的中继选择方案提供了新思路和新方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115856771A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211468362.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种近场源信源数和定位参数联合估计方法，通过瞭望优化机制进行多峰问题求解，得到多个最优个体位置对应多峰问题的全局最优解，通过将近场源信源数和方向与距离参数联合估计转化为二维多峰问题，能够同时检测谱峰个数和对谱峰位置进行定位，全局最优解的个数代表了信源数，瞭望优化机制中最优个体位置代表了近场源的角度和距离，解决了现有的近场源定位方法需要信源数作为先验知识和计算量过高的技术难题，降低了搜索所需时间，避免了量化误差，实现更高精度的求解。
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公开(公告)号：CN115765847A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211467828.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法，包括建立多无人机协作通信中继选择模型；初始化量子物质量子位置并设定参数；计算量子物质位置适应度函数值；使用量子失去、获得、共享电子策略更新量子物质量子位置；使用量子化合反应策略更新量子物质量子位置；使用量子复分解反应策略更新量子物质量子位置，对第i个量子物质的量子位置进行赋值，选择三种更新策略中最优量子位置赋值给量子结构更改策略中第i个量子物质量子位置；使用量子结构更改策略更新量子物质量子位置；更新量子位置至最大迭代次数，将最优量子物质位置映射为中继选择方案并输出。本发明降低了问题求解复杂度，克服易陷入局部收敛的弊端，提升寻优速率。
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公开(公告)号：CN114995492A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210594253.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机抢灾救援规划方法，步骤一、建立多无人机救援规划模型；步骤二、初始化量子北方苍鹰量子位置并设定参数；步骤三、计算量子北方苍鹰目标函数值；步骤四、根据所有量子北方苍鹰位置的目标函数值进行非支配解排序；步骤五、计算每一非支配等级中量子北方苍鹰位置拥挤度；步骤六、在猎物识别攻击阶段更新量子北方苍鹰量子位置；步骤七、在追逃阶段更新量子北方苍鹰量子位置；步骤八、判断是否达到量子北方苍鹰最大迭代次数，是则终止迭代，将非支配等级为1的量子北方苍鹰位置对应为任务分配矩阵，作为抢灾救援规划任务分配结果输出；否则令k＝k+1，执行步骤四。本发明克服了容易陷入局部收敛的弊端，提升了演化机制的寻优速率。
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公开(公告)号：CN114510330A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210091586.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供基于量子被囊群搜索机制的云计算任务调度方法，包括：根据任务与虚拟机的分配矩阵，构建任务在虚拟机上的执行时间矩阵和执行成本矩阵并构建数学模型；初始化被囊群搜索机制的量子位置并设定参数；计算每只被囊的适应度值，根据每只被囊的适应度值将全部被囊进行排序；根据被囊群搜索机制产生量子旋转角，使用模拟的简化量子旋转门更新被囊的量子位置；应用贪心策略，确定新一代被囊群的量子位置，根据适应度值将全部被囊进行排序；判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，返回步骤四；若达到，则终止迭代循环，根据最后一代中的最优量子位置的映射位置所对应的任务与虚拟机的分配矩阵得到最终的任务调度策略。
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公开(公告)号：CN114995492B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210594253.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/695 , G06N3/006 , G06N10/60 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种多无人机抢灾救援规划方法，步骤一、建立多无人机救援规划模型；步骤二、初始化量子北方苍鹰量子位置并设定参数；步骤三、计算量子北方苍鹰目标函数值；步骤四、根据所有量子北方苍鹰位置的目标函数值进行非支配解排序；步骤五、计算每一非支配等级中量子北方苍鹰位置拥挤度；步骤六、在猎物识别攻击阶段更新量子北方苍鹰量子位置；步骤七、在追逃阶段更新量子北方苍鹰量子位置；步骤八、判断是否达到量子北方苍鹰最大迭代次数，是则终止迭代，将非支配等级为1的量子北方苍鹰位置对应为任务分配矩阵，作为抢灾救援规划任务分配结果输出；否则令k＝k+1，执行步骤四。本发明克服了容易陷入局部收敛的弊端，提升了演化机制的寻优速率。
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