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基于近邻子空间划分的高光谱影像波段选择方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2022年第3期55卷 255-262页

作者：唐厂王俊中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074

在降低高光谱遥感影像数据的冗余度方面,波段选择一直是一种有效的方法.近年来,提出了许多用于高光谱波段选择的聚类算法,但大多数算法只有在选择足够多的聚类中心时才能够表现出良好的性能.在选择少量波段时,往往效果很不理想,不能满... 详细信息

在降低高光谱遥感影像数据的冗余度方面,波段选择一直是一种有效的方法.近年来,提出了许多用于高光谱波段选择的聚类算法,但大多数算法只有在选择足够多的聚类中心时才能够表现出良好的性能.在选择少量波段时,往往效果很不理想,不能满足实际使用的目的.而且,随着聚类中心数量的增加,大多数波段选择算法的精度存在不同程度的下降趋势.针对当前基于聚类的波段选择方法存在对聚类中心数的强敏感性和选择的特征波段子集高相关性的问题,提出了一种基于近邻子空间划分的波段选择方法(SEASP).该方法主要包括近邻子空间划分和特征波段选取两个步骤.考虑到高光谱波段之间的有序性,SEASP首先计算出相邻波段之间的相关系数,得到相关系数向量.若两个波段之间的相关性在某个区间内最小,即相关系数的变化率在该区间内最大,说明这两个波段在很大概率上不属于同一组,为两个相邻分组之间的分割点.因此,在相关系数向量的基础上,计算出其对应的若干个极小值,通过极小值的选取来确定最终划分的子空间.最后以信息熵为度量标准从划分的子空间中选出特征波段子集.在3个公开数据集的实验结果表明,提出的SEASP算法与其他算法相比,不仅原理简单,而且在精度和计算效率方面,均表现出了更好的效果.

关键词：高光谱波段选择相关系数近邻子空间划分聚类

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植被覆盖区高精度遥感地貌场景分类数据集

遥感学报 2022年第4期26卷 606-619页

作者：欧阳淑冰陈伟涛李显巨董玉森王力哲中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074

地貌数据集是实现地貌自动分类和加深对地貌形态学认识的重要支撑数据之一。当前缺乏高精度地貌成因类数据集,制约了地貌遥感自动解译的发展。本文在中国东北地区以沟—弧—盆体系为主的天山—兴蒙造山系中,针对强烈的构造运动和新生代... 详细信息

地貌数据集是实现地貌自动分类和加深对地貌形态学认识的重要支撑数据之一。当前缺乏高精度地貌成因类数据集,制约了地貌遥感自动解译的发展。本文在中国东北地区以沟—弧—盆体系为主的天山—兴蒙造山系中,针对强烈的构造运动和新生代以来的火山作用、流水作用形成的地貌成因类型,制作了构造地貌、火山熔岩地貌和流水地貌3类场景数据集(GOS10m)。数据集覆盖面积约5000 km^(2),包括哨兵2号可见光遥感影像、SRTM1 DEM及基于DEM提取的7个地貌形态参数(山体晕渲图、坡度、DEM局部平均中值、标准偏差、坡向—向北方向偏移量、坡向—向东方向偏移量和相对偏离平均值)。单张样本图为64像素×64像素,空间分辨率为10 m。采用多模态深度学习神经网络对数据进行训练并分类,平均测试精度可达到82.63%,表明构建的数据集具有较高的质量。可为地貌成因遥感自动分类研究以及推动遥感地貌智能解译的向前发展,提供数据集支撑。

关键词：地貌数据集地貌分类深度学习遥感场景分类植被覆盖

混合分解多目标进化算法求解绿色置换流水车间调度问题

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控制与决策 2023年

作者：罗聪龚文引中国地质大学(武汉)计算机学院

针对考虑能量消耗的绿色置换流水车间调度问题,以最大完工时间和总能量消耗为优化目标,提出了一种混合分解多目标进化算法(HMOEA/D).首先,为了保持初始种群的多样性,使用一种混合初始化策略产生高质量初始种群;其次,采用禁忌搜索策略作... 详细信息

针对考虑能量消耗的绿色置换流水车间调度问题,以最大完工时间和总能量消耗为优化目标,提出了一种混合分解多目标进化算法(HMOEA/D).首先,为了保持初始种群的多样性,使用一种混合初始化策略产生高质量初始种群;其次,采用禁忌搜索策略作为局部搜索算子,强化算法跳出局部最优能力;最后,提出节能策略,以进一步优化总能量消耗目标.通过对标准测试集进行仿真实验,并与代表性算法进行比较,实验结果验证了所提出算法的优越性.

关键词：置换流水车间调度绿色调度禁忌搜索策略节能策略分解多目标进化算法多目标优化

改进的基于分解的多目标进化算法求解双目标模糊柔性作业车间调度问题

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控制理论与应用 2022年第1期39卷 31-40页

作者：李瑞龚文引中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074

针对同时考虑最大模糊完工时间和总模糊机器负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题(BFFJSP),本文提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D),同时最优化最大模糊完工时间和总模糊机器负载,其主要特点是:1)采用3种初始化种群的... 详细信息

针对同时考虑最大模糊完工时间和总模糊机器负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题(BFFJSP),本文提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D),同时最优化最大模糊完工时间和总模糊机器负载,其主要特点是:1)采用3种初始化种群的策略;2)提出了非支配解优先策略;3)设计了结合5种局部搜索策略的变邻域搜索;4)提出了计数器策略预防陷入局部解.运用大量实例进行了算法策略分析和对比实验,仿真结果表明,IMOEA/D在求解BFFJSP上具有更优性能.

关键词：双目标模糊柔性作业车间调度非支配解优先策略变邻域搜索计数器策略 MOEA/D

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基于贝叶斯的地下水污染源识别方法综述

华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第10期50卷 104-114页

作者：颜雪松周正琛胡成玉中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074

针对不同地下水情况,回顾了地下水污染源识别主要方法,同时将这些方法与基于贝叶斯推理的研究方法进行比较.着重论述基于贝叶斯推理的污染源识别方法,以及其应对不同情况时的演变方法,并对不同情况下贝叶斯推理方法的效果进行评价,同时... 详细信息

针对不同地下水情况,回顾了地下水污染源识别主要方法,同时将这些方法与基于贝叶斯推理的研究方法进行比较.着重论述基于贝叶斯推理的污染源识别方法,以及其应对不同情况时的演变方法,并对不同情况下贝叶斯推理方法的效果进行评价,同时指出地下水污染源识别的贝叶斯推理方法中存在的相关问题,即地下水系统的不确定性和贝叶斯推理方法的局限性.在这些研究的基础上,对后续基于贝叶斯推理方法的地下水污染源识别研究的主要工作提出了包含优化贝叶斯推理方法、完善问题模型、融合不容方法在内的展望.

关键词：地下水污染源识别非适应性贝叶斯推理方法优化方法

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基于深度自编码器的供水系统攻击检测研究

华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第5期50卷 108-114页

作者：胡成玉张克全诗诗刘洪铭中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074

针对近年来大型公共设施,特别是城镇供水系统覆盖广且长期处于开放运行状态,容易受到意外甚至恶意破坏的问题,通过分析供水系统的传感器数据提出一种基于哑铃形深度自编码器(DDAE)算法.通过半监督学习,DDAE对输入数据的压缩的、有意义... 详细信息

针对近年来大型公共设施,特别是城镇供水系统覆盖广且长期处于开放运行状态,容易受到意外甚至恶意破坏的问题,通过分析供水系统的传感器数据提出一种基于哑铃形深度自编码器(DDAE)算法.通过半监督学习,DDAE对输入数据的压缩的、有意义的特征进行学习,从而达到降维或数据生成的目的,对正常样本进行训练可以实现供水系统物理攻击检测.通过仿真实验并基于检测时间和分类精度的综合性能评价指标,验证了所提出模型与算法的有效性,结果表明:所提出的DDAE对网络物理攻击具有良好的检测能力.

关键词：供水系统攻击检测自编码器机器学习数据降维

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多目标变分批混合流水车间调度算法自动设计

计算机集成制造系统 2022年第11期28卷 3403-3420页

作者：张彪孟磊磊桑红燕卢超聊城大学计算机学院山东聊城252000 中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074

在考虑运输和启动作业的基础上,研究了多目标变分批混合流水车间调度问题,旨在同时优化最大完工时间和子批总数两个相互冲突的目标。建立了多目标混合整数规划模型,验证了两目标间的冲突关系。由于问题属于非确定性多项式困难问题,采用... 详细信息

在考虑运输和启动作业的基础上,研究了多目标变分批混合流水车间调度问题,旨在同时优化最大完工时间和子批总数两个相互冲突的目标。建立了多目标混合整数规划模型,验证了两目标间的冲突关系。由于问题属于非确定性多项式困难问题,采用多目标进化算法(MOEA)解决该问题。为消除MOEA在构造过程中受到先前经验偏见的影响,基于MOEA框架,采用自动算法设计方法(AAD)构造了高性能的MOEA。AAD能够通过最小的干预自动确定MOEA的各种参数取值以及最优的参数组合。考虑变分批技术,提出了动态解码策略;针对问题特性和所采用的算法框架,对于可配置的类别参数和数值参数,给出了合理的取值区间;对于AAD方法,采用了I/F-Race方法。最后,通过与CPLEX和已提出的MOEAs对比分析,证明了自动生成的MOEA更加有效。

关键词：混合流水车间调度变分批多目标进化算法自动算法设计

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求解非线性方程组系统的改进差分进化算法

控制与决策 2020年第9期35卷 2121-2128页

作者：王开龚文引中国地质大学计算机学院武汉430074

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子... 详细信息

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

关键词：非线性方程组系统差分进化算法个体预判差分变异

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自适应样本和特征加权的k-means算法

计算机应用 2023年第S2期43卷 99-104页

作者：郑佳炜唐厂中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074

针对k-means算法在处理一些同时具备样本噪声与特征噪声的数据集时表现不佳的问题,提出一种自适应样本和特征加权的k-means聚类算法(ASFW)。所提算法引入负熵和一种正则化项,在每次迭代中自适应地调整样本和特征权重,并通过一种新的距... 详细信息

针对k-means算法在处理一些同时具备样本噪声与特征噪声的数据集时表现不佳的问题,提出一种自适应样本和特征加权的k-means聚类算法(ASFW)。所提算法引入负熵和一种正则化项,在每次迭代中自适应地调整样本和特征权重,并通过一种新的距离度量函数向最优解进行退火,可以有效避免得到较差的局部最小值,同时保持经典k-means算法的简单性。在人工合成数据集的聚类结果表明,相较于同类算法,ASFW的聚类效果更好,且对噪声样本和特征赋予的权值更正确合理,说明所提算法能够有效识别噪声,降低噪声对聚类结果的影响;在6个真实数据集下的聚类结果显示,ASFW在各个数据集的聚类性能均优于对比算法,且在大多数数据集上取得了最佳的标准互信息(NMI)和调整兰德系数(ARI),充分验证了ASFW具有良好的聚类性能。

关键词：聚类 k-means算法自适应学习样本加权特征加权无监督学习