公开(公告)号：CN101989303A

公开(公告)日：2011-03-23

申请号：CN201010527205.7

申请日：2010-11-02

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王灿 ,  卜佳俊 ,  陈纯 ,  杨昆 ,  方彬

IPC: G06F17/30

Abstract: 网站无障碍检测的自动化方法，包括以下步骤：以目标网站为数据源，抓取目标网站中的所有网页；依据检测标准的每个条目，配置检测规则，根据配置的检测规则分别找出所有网页的访问障碍；对从各个网页检测出的访问障碍进行归类和统计，用所有访问障碍生成整个网站的检测报表。本发明具有能找出目标网站中所有网页的访问障碍，并将各个网页的访问障碍进行归类生成检测报表、将问题源定位至源代码行级别，检测范围大，问题源定位精确性好，检测结果可视性好，用户可快速获知网站所存在的问题的优点。

公开(公告)号：CN101986295A

公开(公告)日：2011-03-16

申请号：CN201010522037.2

申请日：2010-10-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王灿 ,  卜佳俊 ,  陈纯 ,  郑淼 ,  吴昊

IPC: G06F17/30 ,  G06N99/00

Abstract: 基于流形稀疏编码的图像聚类的方法，包括获取待聚类的所有图像，将所有图像组成数据矩阵，获取每张图像中的SIFT特征；构造一个数据字典B，利用数据矩阵X，学习数据字典B和图像的流形稀疏编码S；使用K-means聚类方法，采用欧式距离计算各个图像之间的距离，预设图像之间的距离阈值，将图像之间距离小于预设的距离阈值的图像聚为一类，使得图像最终按类别进行显示。本发明具有能提高图像聚类性能的优点。

公开(公告)号：CN119537677A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411348299.X

申请日：2024-09-25

Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 ,  浙江大学

Inventor： 陈思睿 ,  陈佳伟 ,  韩申 ,  王灿 ,  冯雁 ,  罗进开

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/0455 ,  G06F16/9538

Abstract: 本申请涉及一种基于排序目标的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取训练样本；训练样本包括多个样本用户与相应物品的历史交互数据；基于推荐场景下的AUC指标，构建初始推荐模型的优化目标；基于优化目标、训练样本以及预设损失函数，对初始推荐模型训练得到物品推荐模型；根据物品推荐模型输出的用户表征和物品表征，预测用户与推荐物品的兴趣得分，以根据兴趣得分得到推荐物品的推荐排序结果。通过本申请，能够基于推荐场景下的AUC指标，构建初始推荐模型的优化目标，使得优化目标和推荐场景下的排序目标更加统一和适配，从而提高了推荐模型的排序效果。

公开(公告)号：CN118193795A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410351628.X

申请日：2024-03-26

Applicant: 浙江大学

Inventor： 田文杰 ,  王灿 ,  史麒豪 ,  罗进开

IPC: G06F16/901 ,  G06Q50/00 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于多层图收缩和反向可达图采样的稀疏社交网络影响最大化方法及装置。首先对原图进行逐层收缩，得到一个结构相近，但规模更小的缩略图；然后对缩略图求解影响最大化算法，得到一个近似的种子节点集合；最后对缩略图逐层展开，恢复至原图，同时将种子节点集合逐层展开并调优，进行用户感兴趣的主题信息推送。相较影响最大化领域的现有算法，本发明可以有效地求解节点个数巨大的稀疏社交网络，通过收缩提高图结构的稠密程度，解决传统反向可达图采样算法中单次采样局部性过强、对图结构整体覆盖能力弱的问题，从而大幅降低采样所需的时空开销，同时本发明具有实现简单、近似能力良好、可扩展性强的优点。

公开(公告)号：CN118171416A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202311834565.5

申请日：2023-12-28

Applicant: 浙江大学 ,  国网浙江省电力有限公司

Inventor： 郑文庭 ,  谢仁淦 ,  王灿 ,  陈晓刚 ,  金旻昊

IPC: G06F30/18 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开一种基于网格细分和冲突检测的电网线路自适应折线布局算法，包括：根据变电站经纬度数据在地图上绘制变电站，根据变电站之间的线路连接关系计算各变电站的度；将变电站经纬度数据，转换为屏幕的XY坐标，并根据人机交互界面设置的网格总数和四周缓冲格数量绘制网格；根据变电站的度在网格内添加拐点，根据所述拐点信息添加直角点；标记网格类型进行冲突检测，并确定好拐点和直角点的位置；根据所述拐点和直角点的位置绘制连接线。本发明不仅确保了变电站位置的准确性，还通过网格细分、冲突检测等方法，实现了算法的自适应，同时兼顾了图布局的美学标准。

公开(公告)号：CN117910572A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311716315.1

申请日：2023-12-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 潘兆丰 ,  叶徳仕 ,  陈佳伟 ,  王灿

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0985

Abstract: 一种基于端边云架构的神经网络多任务推理方法和装置，其方法包括：将用于推理的深度神经网络模型，数据集同步至本地、边缘、云设备；计算出每一层的输入张量大小以及每一层在不同设备上的推理时间；将模型切割成两个部分，计算神经网络在切割点前在本地推理的总时间，计算在切割点后在边缘或云设备上推理的总时间；多任务推理包含多个相同尺寸的推理任务，不同任务可以有不同的切割点；每个任务首先在本地运行至切割点，得到中间结果后发送至边缘或云设备上继续运行，得出最终的推理结果；同一设备同一时间只能运行一项任务，求解目标是所有任务完成总时间的最小值；训练深度强化学习模型，并应决定分割点、执行机器和执行顺序。

公开(公告)号：CN115659007A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211151849.X

申请日：2022-09-21

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王霄阳 ,  史麒豪 ,  王新宇 ,  王灿 ,  罗进开 ,  冯雁

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/00 ,  H04L51/42 ,  H04L51/52

Abstract: 本发明公开了一种基于多样性的动态影响力传播种子最小化方法，基于一个双向自适应贪婪算法的框架，采用基于鞅的影响力最大化算法(IMM)和基于鞅的多样性影响力最大化算法(DIMM)实现，算法核心是使用一种随机产生反向影响草图(RI‑Sketch)的采样方法，用于估计影响力扩散和多样性函数增益，具有良好的近似保证。本发明解决了如何以最小的成本在最少时间内使得影响力传播达到特定阈值的问题，克服了传统方法不能有效考虑多样性问题以及算法本身缺乏动态选择过程的弊端，可以在一定的扩散模型下有效选取合适的种子集合。

公开(公告)号：CN115409157A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211028120.3

申请日：2022-08-25

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王灿 ,  罗诗雅 ,  陈德仿 ,  冯雁 ,  史麒豪

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06V10/778 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764

Abstract: 一种基于学生反馈的无数据知识蒸馏方法，具体涉及一种用于图像分类的基于学生反馈的无数据知识蒸馏方法。包括如下步骤：S1：初始化学生模型，并在学生模型的特征提取器后添加一个辅助分类器S2：利用辅助分类器反馈学生模型的当前学习能力，并同时根据学生反馈和教师反馈的损失函数联合训练噪声向量和生成器，从而获得最佳合成图片；S3：利用在S2中获得的合成图片通过知识蒸馏训练学生模型，并同时独立训练辅助分类器学习辅助任务；S4：重复S2和S3，直至学生模型被训练至收敛。本发明在无原始训练数据的情况下，根据学生模型的当前状态自适应地调整合成图片的内容，为学生模型量身定做合成图片，从而更加有效地训练学生模型以至提高最终表现。

公开(公告)号：CN112615379A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011451510.2

申请日：2020-12-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王灿 ,  徐震宇 ,  叶德仕 ,  冯雁

IPC: H02J3/06 ,  H02J3/46 ,  G06F30/27 ,  G06F113/04

Abstract: 基于分布式多智能体强化学习的电网多断面功率自动控制方法，通过多智能体与电力仿真环境交互，能够自主学习合适的用于复杂电网的多断面功率控制策略。首先根据电网控制的需要选取N个目标断面，并依此构建强化学习方法的环境、智能体、观测状态、动作、奖励函数等基本元素；其次运行多断面功率控制任务交互环境，创造初始潮流数据集；之后，为每个智能体构造基于深度神经网络的决策网络和估值网络，构建MADDPG(多智能体深度确定性策略梯度)模型并引入分布式方法进行训练自主学习最优控制策略；最后，应用训练完成的策略网络自动断面控制。本发明的优点在于，采用多智能体强化学习方法处理复杂的电网多断面功率控制问题，具有较高的控制成功率且无需专家经验，同时引入分布式方法大幅提升了智能体训练效率。

公开(公告)号：CN105787049B

公开(公告)日：2019-07-16

申请号：CN201610109051.7

申请日：2016-02-26

Applicant: 浙江大学

Inventor： 宋明黎 ,  王灿 ,  雷杰 ,  张珂瑶 ,  周星辰 ,  卜佳俊

IPC: G06F16/78 ,  G06F16/738 ,  G06F16/36 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于多源信息融合分析的网络视频热点事件发现方法。包括：1)采集有多源信息的网络视频；2)将网络视频的多源信息结构化为描述性关键字标签；3)根据步骤2)得到的网络视频语义结构化关键字标签与用户定义的敏感词字典的匹配度，得到网络视频的主观敏感度参数；4)根据网络视频中多源信息的点击率、时间字段，得到网络视频的客观热度参数；5)根据步骤3)得到的主观敏感度参数，建立网络视频敏感度预测模型，预测新网络视频的主观敏感度；6)根据步骤4)得到的客观热度参数，建立网络视频热度预测模型，预测新网络视频的客观热度；7)选取主观敏感度和客观热度加权求和在网络视频集中排名靠前的视频作为热点视频。