-
公开(公告)号：CN104580212A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510008776.2
申请日：2015-01-08
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种基于UDP传输实现监控功能的应用层协议，该协议使用UDP作为传输层协议，实现基于IP网络的监控应用功能。其包括客户端状态机和服务器状态机。客户端发起监控呼叫请求并使用监控状态机处理后续信令。摄像头报警后服务器发起报警监控呼叫请求并启用报警监控呼叫状态机处理后续信令。客户端最后结束本次呼叫。由于UDP协议可以完成互联网接入功能。因此本发明协议的应用更加广泛，客户端可以在移动的情况下在任意地点任意时间进行实时地监控。
-
公开(公告)号：CN118917512B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411411659.6
申请日：2024-10-11
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/43
Abstract: 本发明提供的基于分层过滤的顺风车站点推荐方法、装置、设备及介质，涉及共享交通技术领域。本发明根据全国站点数据与任一顺风车的初始行程路径的途径点绘制涵盖所有途径点的第一过滤区域，从而获得第一站点集合；接着在所述初始行程路径中插入第一站点集合的任一站点，构建新行程路径，遍历计算第一站点集合中所有站点的顺路系数，得到第二站点集合；然后选取第二站点集合中的任意两个站点进行组合，构建模拟新路径，通过计算顺路系数得到第三站点集合；最后判断获取的新乘客上车站点是否属于第三站点集合，若是则输出对应的下车站点。本发明能有效减少大量无效站点组合的生成，避免冗余计算与资源浪费，能更快地计算出顺风车推荐的下车站点。
-
公开(公告)号：CN118940929A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411418695.5
申请日：2024-10-12
Applicant: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06Q30/0645 , G06Q50/47
Abstract: 本发明提供了城际客运拼车双侧多趟往返静态调度方法、装置、设备，方法包括获取城际客运的乘客预约订单数据和车辆集合，根据所述获取的乘客预约订单数据和车辆集合，进行双侧多趟往返的静态拼车调度，构建混合整数规划模型；根据所述建立的混合整数规划模型，采用空间填充曲线法对乘客订单进行分组并用 2‑swap 和插入算法构造出发城市的初始解；在所述初始解的基础上，采用拉格朗日松弛算法中难约束的方式求解目标函数的下界，松弛后的问题被分解为多个子问题；在求解松弛后的子问题时采用标号法对每个乘客节点进行标号，在标号法中引入次短路的思想，接受劣于最优标号一定范围内的次优标号，从而实现了目标函数上界的有效求解。
-
公开(公告)号：CN118863195A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410876342.3
申请日：2024-07-02
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/047 , G01C21/34 , G06Q50/40 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供的一种混合搜索接驳车辆路径规划方法、装置、设备及介质，涉及智能调度规划领域。本发明方法包括：获取上一个时间段内的解作为第一解，以及获取当前时间段内新增加的订单，并对未执行订单进行统计、分类；然后采用贪婪算法计算出每组订单的最优位置插入第一解，得到第二解；采用轮盘赌算法从第二解选择被删除订单集，并计算每个被删除订单在各个可插入位置的遗憾值，得到第三解；根据第三解，采用模拟退火算法得到第四解，并结合禁忌搜索，与局部搜索策略生成的第五解进行比较，选择其中的最优解作为最好解并更新禁忌表直到满足结束条件。本发明动态优化了接驳车辆路线的最优解，最小化乘客的候车和乘车时间，提高了车辆的调度效率。
-
公开(公告)号：CN118822170A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410859515.0
申请日：2024-06-28
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/0455 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供基于城际网约车供需长序列预测的调度方法、装置、设备和介质，涉及城际网约车车辆调度技术领域。调度方法包含步骤S1至步骤S4。S1、获取双城的当前订单需求量和当前运力供给量。S2、将订单需求量和运力供给量分别输入基于改进的I nformer模型构建的订单需求长序列预测模型和运力供给长序列预测模型，获取预测的未来订单需求量和未来运力供给量。S3、基于当前单需求量、当前运力供给量、未来订单需求量和未来运力供给量，计算各个时刻的供需比函数和失衡系数。S4、将各个时刻的供需比函数和失衡系数输入基于多智能体深度确定性策略算法MADDPG构建的多智能体强化学习的城际单侧供需不平衡调度模型进行调度，获取推荐的调度动作。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118820610A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410652540.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06F40/279 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/049 , G06N3/0895 , G06N5/04 , G06Q50/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于时序知识图谱的意见领袖挖掘方法及装置，方法包括：对采集的网络舆情数据进行分析，构建出时序网络舆情知识图谱；对时序网络舆情知识图谱进行表示学习，得到节点和关系的嵌入表示；对时序网络舆情知识图谱进行实体关系建模，获得用户结构特征；将用户所发布的贴文作为预训练语言模型的输入文本，经过语义建模获得用户的贴文语义特征；设计一个人工特征作为用户在社交网络中的用户属性特征；集合用户结构特征、贴文语义特征和用户属性特征，利用softmax函数实现意见领袖的挖掘。本发明根据抽取的用户结构特征、用户属性特征和贴文语义特征，能够有效挖掘不同时刻的意见领袖，提高意见领袖挖掘的准确性。
-
公开(公告)号：CN118798593A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411273944.6
申请日：2024-09-12
Applicant: 华侨大学 , 厦门金龙联合汽车工业有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/43 , G06Q30/0601 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了多类型订单的城际动态拼车调度优化方法、装置、设备及系统，根据当前时刻获得的多类型订单信息和车辆信息执行客货联运的在线车辆调度和多类型订单离线车辆调度；将未匹配成功的订单按照利润最大的方式全部插入到车辆集合中，形成待分治解集合，并将待分治解集合分成若干组，每组至多包含一定数量的点；在每一个组中分别处理不同类型的订单；将每个组得到的最优解合并成为全局可行解，并通过客货联运的自适应大邻域搜索算法对全局可行解优化得到全局最优解。本方法的每条路线平均接送客总时间与贪心插入相差不大，但总利润、车辆平均满载率、总拼车乘客接客数、总包车数和总接货数都高于现有方法。
-
公开(公告)号：CN118761567A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411247314.1
申请日：2024-09-06
Applicant: 华侨大学 , 南威软件股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/47 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于物理信息多任务模型的城际网约车长期可用运力预测方法、装置、设备及介质，包括：获取历史订单、运力数据，并进行预处理；根据时间将运营时间切片作为可用运力量特征，对切片特征进行编码，获取特征编码；根据城际运力守恒原则设计损失函数；按时间顺序排序并归一化，按预设时长分割数据，获取模型输入数据；通过多任务预测框架，同时预测两城可用运力，使用双向长短时记忆网络作为共享专家网络提取两个任务的共性特征，使用门控网络根据不同任务的特定需求分配不同专家网络的特征贡献，经位置编码处理后生成各任务特定的特征表示，为每个任务设计独立的Transformer层来获取预测结果。本方法提高了城际网约车可用运力预测的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN118606872B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411080347.1
申请日：2024-08-08
Applicant: 华侨大学 , 厦门市政工程有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N3/006 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种安全水设备异常的检测方法和设备，包括构建一检测模型，构建过程具体包括以下步骤：（1）获取安全水设备的历史特征数据；（2）对数据进行预处理，获取处理后的数据;（3）将数据集分为训练集、验证集和测试集；（4）将训练集分为两份，一份单独为有监督异常检测分类算法的训练集，一份单独为无监督异常检测算法的训练集;（5）对于有监督异常检测分类算法的训练集，采用FastDTW对异常数据进行过采样，构造异常类别平衡的数据集；（6）对于无监督异常检测算法的训练集，过滤掉训练集中的异常数据;（7）用有监督异常检测分类算法的训练集训练有监督GWO‑Randomforest异常检测算法；（8）用无监督异常检测算法的训练集训练无监督GAT‑DiffusionVAE异常检测算法。
-
公开(公告)号：CN115063251B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210601033.6
申请日：2022-05-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于关系强度与反馈机制的社交传播动态网络表示方法，属于社交传播领域，包括：基于关系强度将社交传播动态网络划分为关系网络与传播网络；对传播动态网络进行描述；对社交传播网络中的节点表示；更新相关节点的邻接矩阵与注意力权重，同时聚合节点信息并反馈节点变化信息，最后结合自相关项与时间项更新节点表示；将attention机制应用到动态的模型中来度量各个节点的权重，考虑网络动态变化对attention的影响；本发明提供的方法用于社交传播动态网络表示，进行动态链接预测任务，解决了动态网络表示的及时性问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
335
records
(took 0.053 seconds)
