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公开(公告)号：CN104713199A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510096412.4
申请日：2015-03-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: F24F11/00
CPC classification number: F24F11/70 , F24F11/30 , F24F2120/10
Abstract: 本发明公开了一种基于人体温度与图像的智能空调系统及其工作方法，智能空调控制系统包括：人体温度、图像检测模块，单片机处理模块及空调控制模块三个部分；其中检测模块通过红外摄像头等设备检测人睡觉时的体温及睡觉的图片，将其送至单片机处理模块，该模块对这些采集到的数据进行分析，判断是否需要对空调温度进行调整，如果需要将调整信号送入空调控制模块对空调的温度进行控制。与现有技术相比，本发明的智能空调系统，方便实用，更加节能且有助于提高人的睡眠质量。
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公开(公告)号：CN104635705A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510057809.2
申请日：2015-02-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/418 , G05B19/4185 , G05B2219/00
Abstract: 本发明公开了一种对工业现场设备进行远程编程调试的方法，包括以下步骤：现场设备联网加入现场设备局域网，RemoteApp服务器加入现场设备局域网，网络摄像头加入视频局域网，Web服务器接入企业级局域网，视频数据服务器接入视频局域网。在工业现场硬件搭建好后，可以方便的在远离工业现场的地方通过登录Web浏览器即可实现对工业现场设备进行远程编程调试，当程序运行中出现问题后，技术人员在外地也可以快速解决问题，无需赶回工业现场进行调试，十分便捷。
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公开(公告)号：CN119515298A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411522592.3
申请日：2024-10-29
IPC: G06Q10/10 , G06Q40/12 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明提供了一种电力企业流程化财务分析系统及方法，属于财务数据分析领域，包括：多元数据导入模块，用于导入电力企业财务数据；项目成本结构分析模块，用于分析各项目预算下达金额与最终花费金额之间的差异；项目成本差异分析模块，用于比较实际与预算之间的差异；项目收入结构分析模块，用于分析各单位不同业务收入；项目收入差异分析模块，用于分析主营业务与其他业务收入；财务指标分析模块，用于评估公司的经济健康状况和经营绩效的过程；趋势分析模块，用于分析各单位所有指标变化趋势；对比分析模块，用于横向对比各单位指标差异。本发明可以提高电力企业财务数据分析效率，可广泛应用于财务数据分析技术领域。
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公开(公告)号：CN118886959A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410967705.4
申请日：2024-07-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q30/0208 , G06Q20/40 , G06Q20/38 , G06Q40/04 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开一种基于区块链和积分代币机制的辅助交易实现系统及方法，所述系统包括分布式存储模块、前端交互界面、后端数据处理模块、智能合约以及权限管理模块，分布式存储模块通过IPFS分布式存储系统存储平台基础信息，将关键的积分和代币流水信息哈希处理后上链；前端交互界面为用户提供购买商品以及兑换积分与代币的功能；后端数据处理使用Redis作为缓存和消息队列，处理前端请求；智能合约用于定义积分和代币的发放与兑换规则，根据用户行为自动执行完成业务逻辑，通过AMM自动做市商实现积分与代币的兑换规则；权限管理模块与后端数据处理模块的令牌机制相结合，验证用户的身份信息和操作权限；实现多元化积分代币机制，实现持续性的平台激励。
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公开(公告)号：CN115982147A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310028675.6
申请日：2023-01-09
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于大数据计算引擎的以太坊用户余额计算方法及系统，本发明涉及大数据实时计算、大数据离线计算、分布式存储技术领域，具体涉及基于open ethereum的数据获取以及处理和基于mapreduce，spark，sparkstreaming的数据分析方法。所述方法包括：通过open ethereum将链上数据同步到本地，再通过nifi管道将采集到的数据发送到kafka储存到关系型数据库hive中，然后使用spark和mapreduce的离线数据计算，以及通过sparkstreaming的实时数据流计算筛选如智能合约地址，最终存以及非关系型数据库Hbase中。本发明的实时以及离线大数据计算手段配合以太坊数据可以得到以太坊用户的余额计算结果，从而能够更好的对以太坊进行分析研究。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160563B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110352681.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于历史路况的短时路况预测方法、系统及设备，方法为：首先，在宏观上对时间域内的数据进行下采样来构造同质数据；其次，在微观上设计一个包含路网点时空关系和热点语义的路况特征，通过浅层全连接网络来捕捉靶点在微观时空上的语义特征，通过多层神经网络构造时序特征，将时空数据和语义特征融合接入GBDT集成学习模型，通过交叉验证方法，对靶点周围的邻近数据进行下采样，通过构造时空数据，捕捉靶点在微观时空上的语义特征，本发明的算法不需要车流的位置信息，只需要车流的状态信息，使用路段的静态信息来表征车流在路网中的移动，利用DNN来构造隐变量，结果表明本发明提出的方法同时保障了较高的精度和较低的算力需求。
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公开(公告)号：CN114745471A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210265863.6
申请日：2022-03-17
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的诈骗电话识别方法及系统，包括收集诈骗电话用户和非诈骗电话用户在某段时间内的详细通话数据及用户画像数据；提取针对每个用户的动态通信特征及静态画像特征；将通信特征和画像特征进行特征融合并选择有效特征，并对有效特征进行归一化操作；建立集成框架下的自编码器模型并训练模型；根据参与模型训练的非诈骗电话样本的特征的误差分布，设置误差阈值；对测试集进行异常诊断，并识别出诈骗电话；本发明创新性地将诈骗电话的识别问题视作异常检测问题，采用基于自编码器的方法，可有效解决样本类别不平衡问题；本发明提出的集成框架下的自编码器模型，可获得较高的准确率、优越的泛化性能和较快的训练速度。
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公开(公告)号：CN112866486B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110138462.X
申请日：2021-02-01
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于多源特征的诈骗电话识别方法、系统及设备，方法包括：用户选择包括正常号码、推销号码和诈骗号码，构建更加贴合实际的用户分类，并基于所选用户多源特征指标，包括用户通话数据的基础特征，用户的基础通话特征，画像特征，用户的位置及上网特征，以及基于图结构相似的Struct2Vec图网络模型提取用户二度网络的结构特征，识别多点一线等诈骗模式结构，基于用户二度通话数据转换为通话时序数据，提取基于时序的特征组合，在构建多源特征的基础上，利用过采样方法Borderline‑SMOTE平衡样本数据集，最终构建正常、诈骗、推销识别的分类模型，模型利用多种不同集成学习组合方式进行训练预测，结合黑白名单过滤机制，实现诈骗电话的精准有效识别。
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公开(公告)号：CN114254837A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111635694.2
申请日：2021-12-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的旅游路线定制方法及系统，包括依据酒店、景点、交通数据挖掘游客历史偏好得分；基于深度强化学习算法的路线优化框架；获取游客需求，生成智能、定制化路线；基于游客实时场景变化，动态更新路线；该方法可以快速得到包含酒店及景点的智能化、定制化路线，为游客提供更加多样化、便捷的服务，省去游客选择酒店、景点和路线规划的时间；环境看为游客真实所处的旅游环境，旅游环境包括POI信息和游客输入信息，根据游客历史偏好和需求生成路线，可以满足游客个性化和定制化的设计要求；根据游客真实旅游路径，动态化智能化规划路线，并进一步学习优化模型，可以提高游客满意度和体验感。
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公开(公告)号：CN113076990A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110342388.3
申请日：2021-03-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种根据节点交互模式对动态网络中的节点分类方法及系统，将包含N个节点的动态网络解耦为N个自我中心网络；将每个自我中心网络建立起止时间段内的动态过程按照时间顺序平均离散为T个时刻；根据时间信息提取每个自我中心网络的点序列与边序列；将所述每个自我中心网络的点序列与边序列匹配为N个稀疏交互矩阵；将稀疏交互矩阵根据时间顺序压缩为N个离散交互矩阵；根据所述N个离散交互矩阵使用CNN提取每个自我中心网络的特征作为自我中心网络中心节点的特征进行节点分类该方法提出的拓扑数据组织方式与特征提取方式对于拓扑结构中的信息挖掘具有实际意义，在不增加信息量的同时，降低空间复杂度并且大大提高了节点分类的准确率。
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