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公开(公告)号：CN115994271A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310065461.6
申请日：2023-01-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9536 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06N3/006 , G16H10/20
Abstract: 本发明公开了一种心理测评量表的推荐方法，包括如下步骤：步骤1、获取心理测评历史数据并对数据进行预处理；步骤2、根据步骤1预处理后的数据构建用户‑量表测评分数矩阵；步骤3、根据步骤2的用户‑量表测评分数矩阵，采用K‑means算法构建用户聚类；步骤4、在为目标用户推荐量表时，计算目标用户与步骤3得到的各聚类中心点的相似度，取具有最高相似度的中心点所在的用户聚类为目标用户所属的聚类簇，并基于划分的聚类簇生成推荐量表集合。本发明能自动为目标用户推荐适合的心理测评量表，保护了用户个人信息，提高推荐的准确率、多样性、新颖度，同时采用粒子群优化K‑means算法缩小问题规模，提高了推荐速度，节省了计算资源。
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公开(公告)号：CN114239931A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111453903.1
申请日：2021-12-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法实现物流仓储装车调度的方法及装置，涉及动态调度和组合最优化领域，该方法包括获取物流仓储系统中各门店的物流数据信息，以及各门店的经纬度，计算得到各门店之间的车程以及物流仓储中心至各门店的车程；设定选择策略，同时改进信息素的更新规则以改进蚁群算法数学模型，得到改进后的蚁群算法数学模型；采用改进后的蚁群算法数学模型进行货车的动态调度，实现物流仓储装车调度的优化。本发明能够提高物流仓储的工作效率。
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公开(公告)号：CN113379125A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110653522.1
申请日：2021-06-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于TCN和LightGBM组合模型的物流仓储销售量预测方法，属于时序分析和分类回归的研究范畴，涉及TCN，LightGBM等技术领域，主要针对历史销售分配记录信息，分别构建TCN和LightGBM模型，最后采用加权组合的方式，找出最优组合方式作为最终的预测模型，并利用已经训练好的模型进行分类任务。本发明的优点：可以自动对过去十二个月的历史销售分配数据以及其他外部影响销量的因素进行模型训练，并对接下来三天的门店销售量进行预测，提高了仓储物流中对各类资源的利用率。同时采用两种模型的组合预测，提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN110287989B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201910423583.1
申请日：2019-05-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓系数和AP聚类算法的离散覆盖仓库选址方法，将库存承载力作为衡量偏度的方法，有效反映了仓库容量与辐射范围的正比关系；考虑轮廓系数的定义，根据簇的内聚度和分离度引入新的约束，同时考虑优化中心覆盖面积和等待时间，在信息迭代传播时对偏度进行自适应更新。基于轮廓系数约束和偏度更新的AP聚类算法有助于避免震荡，加快算法收敛速度，获得兼具理想服务范围和合理响应时间的中心组合。本发明的方法可以达到提高选址准确性和改善选址综合性能的技术效果。
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公开(公告)号：CN111260249A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010091057.2
申请日：2020-02-13
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和随机森林混合模型的电力通信业务可靠性评估预测方法，属于时序分析和分类回归的研究范畴，涉及LSTM，随机森林等技术领域，主要针对通信网络业务记录和业务告警记录，构建LSTM和随机森林混合分类模型，采用Adam优化方法进行模型训练，利用已经训练好的模型进行分类任务。本发明的优点：可以自动从过去十二个月的历史告警记录中学习训练模型，并对接下来一个月的业务可靠性做出评估和预测，提高对低可靠性业务的风险预警，及时预防和止损。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107294775B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710428743.2
申请日：2017-06-08
Applicant: 国网江西省电力公司信息通信分公司 , 南京南瑞集团公司 , 国家电网公司 , 武汉大学
Inventor： 杨济海 , 伍小生 , 彭汐单 , 李东 , 刘杰 , 王华 , 付萍萍 , 蔡志民 , 王国欢 , 巢玉坚 , 胡游君 , 邱玉祥 , 吕顺利 , 邓伟 , 施健 , 马远东 , 陆涛 , 刘洋 , 杨旭斌 , 张璐璠 , 邓永康 , 李石君 , 余伟 , 李宇轩 , 李敏 , 陈雪莲 , 付晨
IPC: H04L12/24 , H04L12/751
Abstract: 本发明属于网络优化问题，涉及电力通信网络中的业务路由分配方案的优化，特别涉及基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法。本发明从电力通信网络总体风险度和节点与业务风险均衡度出发，采用了层次分析法，结合定性与定量方法，把复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据，从而提出了评价通信网络好坏的一个标准。再以此标准为目标，采用改进的遗传算法，提出了新的编码方式和变异方式，解决了传统遗传算法二进制编码对此问题表达能力不足的问题，对通信网进行优化。
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公开(公告)号：CN110287989A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910423583.1
申请日：2019-05-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓系数和AP聚类算法的离散覆盖仓库选址方法，将库存承载力作为衡量偏度的方法，有效反映了仓库容量与辐射范围的正比关系；考虑轮廓系数的定义，根据簇的内聚度和分离度引入新的约束，同时考虑优化中心覆盖面积和等待时间，在信息迭代传播时对偏度进行自适应更新。基于轮廓系数约束和偏度更新的AP聚类算法有助于避免震荡，加快算法收敛速度，获得兼具理想服务范围和合理响应时间的中心组合。本发明的方法可以达到提高选址准确性和改善选址综合性能的技术效果。
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公开(公告)号：CN109614534A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811442700.0
申请日：2018-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/955 , G06N3/06
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和增强学习的聚焦爬虫链接价值预测方法，所述方法中网络爬虫沿着URL链接构成的网络拓扑图爬行，通过历史爬行过程的累计奖赏信息和URL特征预测URL链接的主题价值，并依据链接主题价值的大小选择下一个目标网页。本发明的创新点在与构建了可用于增强学习的链接特征向量并将深度学习和增强学习结合用于聚焦爬行过程中的链接价值预测问题。
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公开(公告)号：CN107292431A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710429259.1
申请日：2017-06-08
Applicant: 国网江西省电力公司信息通信分公司 , 南京南瑞集团公司 , 国家电网公司 , 武汉大学
Inventor： 杨济海 , 伍小生 , 彭汐单 , 巢玉坚 , 李号号 , 蔡志民 , 王国欢 , 王华 , 付萍萍 , 李东 , 胡游君 , 邱玉祥 , 吕顺利 , 邓伟 , 刘皓 , 蔡新忠 , 查凡 , 王宏 , 丁传文 , 许胜 , 黄倩 , 李石君 , 余伟 , 李宇轩 , 陈雪莲 , 陈艳华 , 彭超
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及基于动态贝叶斯网络的电力通信网业务可靠性预测方法，基于电力通信网的拓扑结构，针对影响业务可靠性的各种因素，结合市政信息，建立设备和光缆状态转化的马尔科夫模型，建立基于业务通道拓扑结构的业务可靠性动态贝叶斯网络模型，本发明具有以下优点：1、考虑业务主通道和备用通道的关系，更准确的预测了业务的可靠性。2、在建立设备和光缆状态模型的同时，同时引入了故障率和修复率的影响，更加符合电力通信网的实际情况。3、在计算设备和光缆的可靠性时，不仅考虑了自身状态的改变，同时结合环境、设备端口占有率的影响，而且还引入了光缆段市政信息的影响，使得结果更加准确。
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