公开(公告)号：CN114912691A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210557663.8

申请日：2022-05-19

Applicant: 海南大学

Inventor： 张启迪 ,  吉才敏 ,  张硕 ,  叶春杨 ,  周辉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明属于智能出行技术领域，公开了一种城市态势感知的出行决策系统及其方法，所述的系统包括相互连接的前端出行决策服务子系统和后台数据采集子系统，前端出行决策服务子系统通信连接有外部的若干用户终端。所述的方法包括如下步骤：实时获取景区相关信息和游客位置信息；获取用户的用户画像和输入的出行规划信息；根据出行规划信息、景区相关信息以及游客位置信息进行城市态势感知；根据用户的用户画像、出行规划信息以及城市态势感知信息进行出行决策制定。本发明解决了现有技术存在的出行决策耗费精力、现有系统无法用户定制、用户体验差、缺乏景区信息实时获取和意外事件的预知性的问题。

公开(公告)号：CN114706670A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210398629.0

申请日：2022-04-15

Applicant: 海南大学

Inventor： 吉才敏 ,  杨瀚林 ,  叶春杨 ,  周辉

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于任务调度技术领域，公开了一种基于强化学习的多租户任务调度方法，包括如下步骤：基于深度强化学习建立任务调度代理；实时获取集群中机器的资源使用情况；获取若干租户上传的任务并更新对应的任务队列；使用任务调度代理根据每个用户的任务队列和实时的集群中机器的资源使用情况生成对应的调度决策；根据调度决策执行任务调度。本发明解决了现有技术存在的调度准确性差、在线调度效果差以及无法满足集群调度目标的问题。

公开(公告)号：CN112817711A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110088938.3

申请日：2021-01-22

Applicant: 海南大学

Inventor： 赖善炎 ,  王雷 ,  李超逸 ,  叶春杨

IPC: G06F9/48 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/26

Abstract: 本申请涉及一种基于微服务的数据融合系统包括任务管理微服务模块、任务调度微服务模块、数据导入导出微服务模块、数据分析微服务模块、数据可视化微服务模块和机器学习微服务模块；任务管理微服务模块用于对各任务进行管理；任务调度微服务模块用于对各任务进行调度和执行；数据导入导出微服务模块用于根据各任务导入和/或导出相应的数据；数据分析微服务模块用于对导入的数据进行预处理操作；数据可视化微服务模块用于对预处理后的数据进行可视化操作并显示；机器学习微服务模块用于采用预处理后的数据训练模型，训练后的模型用于数据挖掘。该系统采用微服务的形式提供多种功能，交互式可视化操作界面使用户可简单快速地整合和分析数据。

公开(公告)号：CN112099931A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010974932.1

申请日：2020-10-09

Applicant: 海南大学

Inventor： 余学志 ,  叶春杨 ,  周辉

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/54 ,  G06F9/50 ,  G06F9/455 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种任务调度方法及装置，获取并将云端中的待调度任务放入等待队列中，在等待队列中筛选出就绪任务，并根据预设学习模型确定就绪任务的调度优先级和相应调度位置，将就绪任务放入集群，以使集群根据调度优先级和相应调度位置进行任务调度。基于此，通过预设学习模型的调度优先级和相应调度位置的动态设置，满足大规模的任务调度问题，并具有泛化能力。同时，在遇到相同结构的调度任务时，预设学习模型不需要重新训练，减少任务调度过程中消耗的资源。

公开(公告)号：CN112068847A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010930267.6

申请日：2020-09-07

Applicant: 海南大学

Inventor： 李秉卓 ,  李亚歌 ,  管守扬 ,  叶春杨

IPC: G06F8/60 ,  G06F9/455 ,  G06F9/448

Abstract: 本发明涉及一种基于kubernets平台的计算环境部署方法及装置，在获取到请求端提交的部署请求和计算请求，若计算请求满足集群的资源限制时，则将用户代码镜像文件注册至集群的镜像服务。进一步地，根据部署请求部署对应的计算框架组件，并由计算框架组件调用集群计算资源执行与计算请求相对应的计算任务，最后将计算框架组件的计算执行结果反馈回请求端。基于此，通过计算环境的协同部署，为上层服务提供稳定可靠的基础计算环境支撑。

公开(公告)号：CN111694913A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010507856.3

申请日：2020-06-05

Applicant: 海南大学

Inventor： 王太正 ,  叶春杨 ,  周辉

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/28 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积自编码器的船舶AIS轨迹聚类方法和装置。本发明的基于卷积自编码器的船舶AIS轨迹聚类方法包括：获取船舶的连续轨迹，将连续轨迹划分为若干子轨迹；对若干子轨迹进行特征工程提取，得到子轨迹特征矩阵；将子轨迹特征矩阵输入多特征融合自编码器，获得位置特征向量、速度特征向量和航向特征向量；对位置特征向量、速度特征向量和航向特征向量进行拼接操作，获得船舶轨迹的潜在特征向量；对提取后的船舶轨迹特征向量进行轨迹聚类操作，得到船舶轨迹聚类结果。本发明的方法不需要根据相关数据量和轨迹类型，计算复杂度，噪声和其他影响因素来选择时空轨迹度量方法，不需要相似度距离公式，从而节省了计算时间和资源。

公开(公告)号：CN110929517A

公开(公告)日：2020-03-27

申请号：CN201911190970.1

申请日：2019-11-28

Applicant: 海南大学

Inventor： 王湛宇 ,  叶春杨 ,  周辉

IPC: G06F40/289 ,  G06F16/29 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种地理位置定位方法、系统、计算机设备和存储介质。方法包括：获取用户文本信息；对用户文本信息进行标注化处理，得到文本序列；提取文本序列中的提及标识符，根据提及标识符分析各用户之间的联系，构建用户的网络视图；对文本序列进行特征提取，得到用户的文本视图；将网络视图和文本视图输入至预先训练后的注意力神经网络模型，得到用户的位置预测数据信息；对位置预测数据信息进行解码，得到地理位置坐标数据。上述方法通过输入的用户文本信息，拟合用户文本中影响地理位置预测的不可见因素，使其能够对社交网络文本数据进行地理位置预测；并采用注意力神经网络模型对复杂的用户关系进行分析得到用户的位置信息，准确度高。