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公开(公告)号：CN110119838A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910310295.5
申请日：2019-04-17
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于深度学习领域，具体涉及一种共享单车需求预测系统、方法及装置。数据提取及转换单元，用于从真实天气数据中提取相关性最大的天气特征与时间特征，结合历史站点状态数据将其转化为二维矩阵；神经网络单元，对二维矩阵内的特征信息进行提取、学习和训练操作；然后进行优化参数更新操作；输出单车需求预测值。具有效率高、预测准确和实时性高的优点。
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公开(公告)号：CN110110013A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910388351.7
申请日：2019-05-10
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/951 , G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于时空属性的实体竞争关系数据挖掘方法，将实体竞争关系探测与前沿的计算机技术相结合，克服了传统的竞争关系数据挖掘方法不考虑时空属性影响的缺点，科学的融合实体用户评论、实体用户评论时间和实体空间位置三大因素，科学精确的量化了实体间的竞争关系。本发明最终挖掘得到的实体竞争关系数据取值范围为[0,1]，有效解决了传统的竞争关系挖掘方法和竞争对手识别方法结果对于非技术人员无法理解，最终还需要人工处理和筛选的问题。
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公开(公告)号：CN109272056B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201811280097.0
申请日：2018-10-30
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于伪负样本的数据平衡方法及提高数据分类性能的方法，包括步骤：步骤1：正负样本分离，得到正样本集和负样本集；步骤2：计算得到负样本皮尔逊相关系数集合；步骤3：将伪负样本集和被挑选样本集初始化；步骤4：使用最大相关‑最小冗余方法计算权重，得到权重集合；步骤5：挑选出最大权重，更新伪负样本集和被挑选样本集；步骤6：重复步骤4和步骤5，直到挑选出伪负样本集；步骤7：将挑选出的伪负样本集并入正样本集，同时，从所述负样本集中剔除挑选出的伪负样本集；本发明首次提出并定义了伪负样本的概念，提出的算法可提高数据分类准确性，进而提高分类器性能，特别是在处理不平衡的生物信息数据方面优势明显。
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公开(公告)号：CN113094368A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110392024.6
申请日：2021-04-13
Applicant: 成都信息工程大学 , 汉网云联成都科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 杨国平 , 宋海权 , 韩楠 , 李勇 , 闵圣捷 , 王伟业 , 孙科 , 袁犁 , 张浩东 , 范勇强 , 甘戈 , 冉先进 , 魏军林 , 余华 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 郑皎凌 , 张永清
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种提升缓存访问命中率的系统及方法，通过设置DDQN模型，提升了缓存区的访问命中率，能够更好地利用缓存区，提高了查询效率。本发明提供的DDQN模型能够学习经验，可以将若干个查询放入查询集合存储表并调度，且从历史执行的查询中获得更多的经验，改进调度策略。本发明能够有效地捕捉缓存区状态以及数据访问模式，更好地利用了缓存区并改进其查询的决策安排；DDQN模型能够适应从未执行过的查询，查询调度策略能够快速适应新的查询模板，从而产生显著的效果以及提升资源共享效率。
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公开(公告)号：CN110110013B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910388351.7
申请日：2019-05-10
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/951 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于时空属性的实体竞争关系数据挖掘方法，将实体竞争关系探测与前沿的计算机技术相结合，克服了传统的竞争关系数据挖掘方法不考虑时空属性影响的缺点，科学的融合实体用户评论、实体用户评论时间和实体空间位置三大因素，科学精确的量化了实体间的竞争关系。本发明最终挖掘得到的实体竞争关系数据取值范围为[0,1]，有效解决了传统的竞争关系挖掘方法和竞争对手识别方法结果对于非技术人员无法理解，最终还需要人工处理和筛选的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110347842A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910425540.7
申请日：2019-05-21
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都珉安科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/9537 , G06Q50/14
Abstract: 本公开涉及一种基于智能腕表的知识图谱导游系统，包括：智能腕表，用于获取游客的身份信息和所在的位置信息，并将所述身份信息和所述位置信息发送至服务器；服务器，用于接收所述智能腕表发送的所述身份信息和所述位置信息，查找对应于所述身份信息的游客历史记录，查找对应于所述位置信息的景点知识图谱，基于所述游客历史记录和所述景点知识图谱生成推荐景点信息，并将所述推荐景点信息发送给所述智能腕表。用于解决目前的导游只有讲解的服务，游客难以自由行动的技术问题。
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公开(公告)号：CN109272056A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811280097.0
申请日：2018-10-30
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于伪负样本的数据平衡方法及提高数据分类性能的方法，包括步骤：步骤1：正负样本分离，得到正样本集和负样本集；步骤2：计算得到负样本皮尔逊相关系数集合；步骤3：将伪负样本集和被挑选样本集初始化；步骤4：使用最大相关-最小冗余方法计算权重，得到权重集合；步骤5：挑选出最大权重，更新伪负样本集和被挑选样本集；步骤6：重复步骤4和步骤5，直到挑选出伪负样本集；步骤7：将挑选出的伪负样本集并入正样本集，同时，从所述负样本集中剔除挑选出的伪负样本集；本发明首次提出并定义了伪负样本的概念，提出的算法可提高数据分类准确性，进而提高分类器性能，特别是在处理不平衡的生物信息数据方面优势明显。
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公开(公告)号：CN108172298A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810086348.5
申请日：2018-01-30
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种心理量表的数据预处理方法，其包括以下步骤：S1、从至少两个选项中获取待保留的选项和待删除的选项；获取至少两个已知患病信息的心理量表样本；S2、对待删除的选项进行合并约简至待保留的选项中，得到基于保留选项集的数据集合，实现对心理量表选项的预处理；根据已知患病信息的心理量表样本对心理量表题目进行属性约简，删除模糊题目，实现对心理量表题目的预处理。本发明能够降低心理测量数据中选项的模糊度，并解决属性较多而样本较少时无法约简属性的问题，从而有效挖掘心理测量数据，提取有价值信息。
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公开(公告)号：CN111189459B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010026328.6
申请日：2020-01-10
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 黄振锋 , 甘戈 , 韩楠 , 宋学江 , 魏军林 , 张小辉 , 温敏 , 肖月强 , 程维杰 , 陈权亮 , 李斌勇 , 张永清 , 张吉烈 , 何林波 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC: G01C21/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种定位信息与道路匹配的方法和装置，该方法包括：S1.获取待匹配的定位轨迹序列和道路网络数据；步骤S2.获取所述轨迹序列的候选路段；步骤S3.判断所述定位轨迹序列中已匹配点的个数是否大于两个，若是，则用第一匹配算法计算出所述轨迹序列在所述道路网络数据上的匹配轨迹；若否，则用第二匹配算法计算出所述轨迹序列在所述道路网络数据上的匹配轨迹；步骤S4.输出所述匹配轨迹。本申请提供的定位信息与道路匹配的方法和装置，其通过获取浮动车数据和城市道路网络数据，搜索和筛选出合理的候选路段和候选待匹配点，结合所设计两种不同的匹配算法来进行浮动车地图的匹配，实现了大规模浮动车地图匹配的准确性和效率性。(56)对比文件孙庆辉等.路径规划和导航《.空间位置信息服务系统原理和方法》.西安地图出版社,2009,陈林等.情景感知系统《.‘互联网+’智慧校园技术与工程实施》.电子科技大学出版社,2017,Shaojie Qiao.A Self-AdaptiveParameter Selection Trajectory PredictionApproach via Hidden Markov Models《.IEEETRANSACTIONS ON INTELLIGENTTRANSPORTATION SYSTEMS》.2015,第16卷(第1期),乔少杰.一种基于空间编码技术的轨迹特征提取方法《.中国科学：信息科学》.2017,第47卷(第11期),
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公开(公告)号：CN114743691A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210531315.3
申请日：2022-05-16
Applicant: 数字泸州产业投资集团有限公司 , 成都信息工程大学 , 四川数辰科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种异构因素的疫情传播风险定量评估方法，包括以下步骤：S1：确定风险地区的疫情风险等级和疫情风险状态；S2：构建并训练疫情风险属性模型；S3：根据训练好的疫情风险属性模型，确定风险地区的状态转移矩阵；S4：根据风险地区的状态转移矩阵，确定风险地区的稳定状态，利用稳定状态确定风险地区的疫情风险。本发明采用的递进传递法具有特殊的疫情风险影响因素权重分配和评估结果一致性检验的效果，可以解决评估过程中的冲突问题，明确各类因素对疫情风险造成的不同影响，保证评估结果的客观性。
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