一种基于多对多深度强化学习算法的空闲出租车调度方法

    公开(公告)号:CN117151362A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202310664656.2

    申请日:2023-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于多对多深度强化学习算法的空闲出租车调度方法,包括:对出租车调度区域进行网格划分,将出租车重定位任务定义为部分可观察的马尔可夫决策过程,并定义优化目标,以构建出租车重定位模型;其中,优化目标是平衡出租车供需关系,重定位模型包括评论家部分和演员部分,演员部分包括多个策略网络,每个网格对应一个策略网络;评论家部分包括价值网络和目标网络,两个网络合作以尽可能准确地预测某一特定时间的全局状态值;使用多对多深度强化学习算法来训练所述出租车重定位模型;利用训练好的出租车重定位模型实现空闲出租车调度,得到调度结果。本发明获得的重定位策略可以使供需更加平衡,提高响应率,减少出租车的响应时间。

    一种慢性踝关节不稳智能辅助诊断系统

    公开(公告)号:CN115281662A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202211169507.0

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明提供一种慢性踝关节不稳智能辅助诊断系统,属于医工结合与计算机辅助诊断技术领域。所述系统包括:运动特征提取模块,构建时空运动特征小样本;运动特征增强模块,构建对偶式生成对抗网络模型,利用时空运动特征小样本对其进行训练,使其能够生成增强特征样本;基分类器构建模块,用于构建用于识别慢性踝关节不稳的三种基分类器;多分类器融合模块,构建模型无关的元学习算法,将三种基分类器运用堆叠法进行集成学习,以时空运动特征小样本与增强特征样本组成训练集,利用K折交叉训练的方法对元学习模型进行训练,得到能够有效识别慢性踝关节不稳的多分类器融合模型。采用本发明,能够实现慢性踝关节不稳的有效辅助诊断。

    一种肠镜操作技能智能辅助评估系统

    公开(公告)号:CN113946217B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202111221446.3

    申请日:2021-10-20

    Abstract: 本发明提供一种肠镜操作技能智能辅助评估系统,属于医工结合领域。所述系统包括:获取模块,用于获取操作者在内镜仿真模拟训练系统上进行肠镜操作的小样本眼动数据;构建模块,用于根据获取到的眼动数据,提取肠镜操作过程中学习者和临床医师两类群体的时空眼动特征;鉴别模块,用于建立基于元学习、长短期记忆神经网络和全卷积神经网络的三种眼动特征学习模型,利用构建的时空眼动特征对构建的三种眼动特征学习模型进行训练,实现操作者肠镜操作技能的分类鉴别;评估模块,用于将三种眼动特征学习模型所得到的技能鉴别结果进行集成评价得到最终的肠镜操作技能评估结果。采用本发明,能够实现操作者肠镜操作技能的智能、精准评估。

    一种基于眼动特征的结肠镜操作困境智能鉴别系统

    公开(公告)号:CN113269160B

    公开(公告)日:2021-10-12

    申请号:CN202110798775.8

    申请日:2021-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于眼动特征的结肠镜操作困境智能鉴别系统,包括:信息采集模块:用于采集受试者在结肠镜仿真操作过程中观察显示屏幕有效区域的眼动信息;特征构建模块:用于根据采集的眼动信息,针对结肠镜视野正常与视野丢失两种情况,构建具有显著特异性的眼动特征空间;特征增强模块:用于构建深度卷积生成式对抗网络,分别根据视野正常与视野丢失两种情况下的真实眼动特征进行生成扩展,得到增强眼动特征;困境鉴别模块:用于构建长短时记忆神经网络,利用视野正常与视野丢失两种情况下的真实眼动特征与增强眼动特征组成训练集,对长短时记忆神经网络进行训练,得到结肠镜操作困境智能鉴别模型。

    高分遥感图像变化的检测方法

    公开(公告)号:CN109558806B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN201811316602.2

    申请日:2018-11-07

    Abstract: 本发明公开了一种高分遥感图像变化的检测方法和系统。其中,该方法包括:获取两时相图像中每个像素的邻域特征;将邻域特征输入分支卷积神经网络模型得到图像的类别,其中,类别是变化类和未变化类;分支卷积神经网络模型是对图像进行无监督预训练得到的,分支卷积神经网络模型包括输入层、分支网络、全连接层和分类层,分支网络是用于将邻域特征作为标签并将邻域特征卷积降维的,分类层是用于将图像分为不同类别的。本发明解决了现有技术中对图像变化检测精度不高的技术问题。

    一种基于活动度特征的踝关节韧带损伤智能决策系统

    公开(公告)号:CN111820902B

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202010606588.0

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 本发明提供一种基于活动度特征的踝关节韧带损伤智能决策系统,属于智能辅助决策技术领域。所述系统包括:采集模块,用于采集损伤组与对照组中受试者的足踝部运动信息;构建模块,用于分别构建损伤组与对照组的距下关节活动度特征空间;生成模块,用于构建深度卷积生成式对抗网络,利用所述距下关节活动度特征空间中真实的距下关节活动度特征,扩展生成损伤组与对照组的距下关节活动度特征;决策模块,用于构建长短时记忆网络,利用损伤组与对照组真实的活动度特征与扩展生成的活动度特征组成训练集对长短时记忆网络进行训练,得到踝关节韧带损伤智能决策模型。采用本发明,能够实现小样本采集条件下的踝关节韧带损伤智能、精准的决策。

    一种面向中医古籍文献的分词方法和装置

    公开(公告)号:CN110134766B

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN201910384880.X

    申请日:2019-05-09

    Abstract: 本发明的实施例公开一种面向中医古籍文献的分词方法和装置,所述方法包括:对中医领域的古籍文献进行预处理,生成训练语言模型的语料;对所述语料进行训练,生成语言模型;使用所述语言模型对所述古籍文献进行无监督分词,生成初步分词结果;根据词性关系、句式的固定搭配以及语言学知识,对所述初步分词结果进行总结,整理出切分规则,形成规则文件;根据所述规则文件中的规则,对所述初步分词结果进行第一次修正,生成第一次修正结果。

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