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公开(公告)号：CN108805335A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810475790.7
申请日：2018-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06315 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开一种公共自行车调度方法，包括，获取子区域内各公共自行车站点的位置信息以及需求量信息；根据所述公共自行车站点的位置信息以及需求量信息采用智能水滴算法对同一子区域内的公共自行车进行调度，得到最优路径；获取本次迭代计算得到的最优解，更新所述最优解所经过的路径上的泥土量；判断所述迭代次数是否大于预先设定值，得到第二判断结果，若第二判断结果表示所述迭代次数大于所述预先设定值，则执行解的优化；直到迭代次数达到预先设定值，当迭代次数达到预先设定值后输出所有迭代中最优的调度方案，进而实现对自行车的精确调度。
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公开(公告)号：CN108416513A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810144060.9
申请日：2018-02-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合启发式算法的公共自行车动态调度方法。本发明包括如下方法：1.对各个站点进行分区域管理；2.获取各个站点的相关信息，包括站点的坐标和计算出的需求信息，将整个工作区域划分为多个小的子区域，每个子区域内都有一个调度中心，管理和该调度中心属于同一子区域的所有站点；3.事件管理器根据动态调度策略判断是否要重新计算调度方案，如果需要，事件管理器会构建静态调度实例，该静态调度实例包含每个运输车的出发位置、出发时间以及基本需求信息；4.用改进的变邻域蚁群算法求解问题。本发明可以计算出更优的调度方案，求解效率更高。能以更节约成本的调度方案最大程度地提高市民对公共自行车使用的满意度。
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公开(公告)号：CN118939774A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410992592.3
申请日：2024-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/34 , G06F16/338
Abstract: 本发明公开了一种基于异构图网络的情绪支持对话生成方法及系统，该方法包括多源编码器模块、策略感知异构图网络模块和双向反馈解码器模块。多源编码器模块编码多种输入序列，并根据常识性知识生成器获取用户话语的外部知识；策略感知异构图网络模块通过建模对话历史、策略历史和常识性知识之间的图结构信息，用以得到情绪支持回复所基于的响应策略；双向反馈解码器模块通过双向注意力流网络充分交互对话历史和响应策略，建立对话历史到响应策略流和响应策略到对话历史流。本发明关注策略历史、常识知识与对话历史之间的关系，图结构化对话流程，引导模型选择更准确的响应策略，给予用户更加有效的情绪支持。
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公开(公告)号：CN115686681A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211445770.8
申请日：2022-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合粒子群优化的任务卸载方法及系统。方法具体包括以下步骤：S1、建模用户设备及任务变量；S2、建模边缘服务器变量；S3、建模任务卸载变量；S4、建模系统时延和能耗；S5、建模任务卸载的限制条件；S6、基于最小化系统时延和能耗的加权和确定任务卸载策略。本发明设计了一个混合粒子群优化算法来求解任务卸载策略，避免了标准的粒子群算法的局部最优解，从而得到全局最优解。
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公开(公告)号：CN114548283A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210169086.5
申请日：2022-02-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息技术领域，公开了一种基于时空聚类和POI属性分析的公共自行车网络分类方法，包括如下步骤：1：获取公共自行车数据集和POI数据集，并对数据进行预处理；2：对自行车站点进行空间聚类，统计站点聚类周围的POI特征信息；3：基于站点聚类间的流量关联，构建公共自行车网络；4：构建公共自行车网络的特征矩阵，对公共自行车网络进行时域聚类；5：基于时空聚类结果和POI特征信息设计可视化工具，展示公共自行车网络的时空特征和访问目的。本方法能够使相关人员掌握人们在不同时间下采用公共自行车出行的空间分布特征及出行目的，辅助他们进行公共自行车系统优化和城市人流出行管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114363171A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210020520.3
申请日：2022-01-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L41/0803 , H04L41/0823 , H04L41/0894 , H04L47/125 , H04L67/1004 , G06F17/15 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及基于MOEA/D多目标优化算法的边缘服务器配置方法及系统，其配置方法包括：S1、建模边缘服务器和公交车站变量；S2、构建智慧公交场景下边缘服务器配置模型；S3、建模边缘网络的平均时延、时延均衡、流量、流量负载均衡和约束条件；S4、利用MOEA/D多目标优化算法，得到实现最小化平均时延、时延均衡、流量和流量负载均衡对应的边缘服务器配置策略。本发明将智慧公交场景下的边缘服务器配置归结为多目标优化问题，同时考虑流量和流量负载均衡，在让边缘网络中平均时延和流量最小化的基础上，让各个边缘服务器下的平均时延和流量更加均衡，避免服务质量参差不齐和网络拥塞问题，从而得到恰当的边缘服务器的配置位置。
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公开(公告)号：CN108805335B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810475790.7
申请日：2018-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种公共自行车调度方法，包括，获取子区域内各公共自行车站点的位置信息以及需求量信息；根据所述公共自行车站点的位置信息以及需求量信息采用智能水滴算法对同一子区域内的公共自行车进行调度，得到最优路径；获取本次迭代计算得到的最优解，更新所述最优解所经过的路径上的泥土量；判断所述迭代次数是否大于预先设定值，得到第二判断结果，若第二判断结果表示所述迭代次数大于所述预先设定值，则执行解的优化；直到迭代次数达到预先设定值，当迭代次数达到预先设定值后输出所有迭代中最优的调度方案，进而实现对自行车的精确调度。
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公开(公告)号：CN111414931A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201911415059.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图像深度的多分支多尺度小目标检测方法，包括根据双目图像训练集，获取视差图训练集；对视差图进行深度聚类，每一个聚类结果即为一个分支，将聚类结果映射到双目图像中的左图中，提取出初步候选框；分支提取图像特征：不同分支进行不同尺度的上采样操作，获取不同尺度特征图像；将不同尺度特征图像输入到多尺度特征金字塔网络中进行特征融合，获取预测结果；计算分类损失和回归框损失，结合预测结果，获取检测结果。可以有效的识别远距离小目标，提高了远距离小目标的检测在目标检测中的准确度。
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公开(公告)号：CN108280550B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810092381.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种新的比较公共自行车站点社区划分的可视分析方法，通过设计多个可视化视图展现社区划分后站点的地理分布、区域间的借还关联，支持可视化比较不同社区划分算法结果的共性和差异；为了更清晰地展示划分后站点的地理分布情况，提出了一种颜色赋值策略，对于不同算法得到的社区划分结果，尽可能地将位于相似地理区域下的站点保持颜色一致；设计基于圆形包含的社区划分比较图，有助于比较站点在不同方法下究竟被划分到了哪个社区中。该发明能够直观地展示不同社区划分算法作用于公共自行车网络上的结果差异，有助于理解算法的内在划分机制，帮助交通管理人员掌握公共自行车系统的运营情况，为车辆调度、系统管理提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN110781933A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910973555.7
申请日：2019-10-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于理解图卷积神经网络的可视分析方法，包括如下步骤：步骤一，将输入的图结构数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤二，定义参数集合，包括隐藏层数集合和隐藏神经元数集合；步骤三，基于定义好的所述参数集合，训练得到一系列的图卷积神经网络模型；步骤四，设计隐藏层分析视图，展示隐藏层参数对分类准确率的影响；步骤五，设计损失和准确率视图，展示所述模型迭代训练过程中损失和分类准确率的变化；步骤六，采用GraphTSNE可视化方法计算图中节点的位置，设计图布局视图，呈现在不同训练步数下所述节点的预测情况和两个训练步数间所述节点预测情况的差异。
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