公开(公告)号：CN120068010A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510553834.3

申请日：2025-04-29

Applicant: 武汉大学

Inventor： 祁耀羿 ,  路天行 ,  李昌 ,  杨光义

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/20 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明属于自动驾驶传感器数据融合技术领域，特别涉及一种融合多源数据与用户反馈的传感器权重优化方法。该方法通过融合多源传感器数据（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）、环境数据（如天气、光照、道路类型等）以及用户反馈数据（如疲劳度、注意力分布、语音指令等），结合贝叶斯网络、改进的DS证据理论和强化学习机制，动态优化传感器权重，提升自动驾驶系统的感知精度、环境适应性和用户满意度。本发明特别适用于复杂场景下的自动驾驶决策支持，能够有效处理多源数据冲突、环境变化和用户需求，为自动驾驶系统的安全性和可靠性提供技术保障。

公开(公告)号：CN119850357A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510330195.4

申请日：2025-03-20

Applicant: 武汉大学

Inventor： 路天行 ,  祁耀羿 ,  尹航 ,  曾园园

IPC: G06Q50/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明公开一种在线社交网络有害节点识别与社区划分方法及系统，方法包括：获取社交平台用户发言及互动信息数据集；基于所述数据集，以用户为节点、互动关系为边构建社交网络有向图结构；基于所述社交网络有向图结构，引入边的评价指标进行计算，确定边的权重；基于所述社交网络有向图结构，引入度数中心性、介数中心性与Kshell值进行全图节点计算，确定社交网络传播中的关键节点；基于所述边的权重及关键节点，使用Louvain算法实现最优模块度的社区划分。本发明通过分析动态社交网络的图结构来识别潜在的操纵行为，能够提升对社交网络操纵行为的识别能力。