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公开(公告)号：CN116136874A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310152411.1
申请日：2023-02-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/55 , G06V10/762 , G06V10/46 , G06V10/764
Abstract: 本发明的一种图片型文化资源分类方法，包括：采集多类文化资源图像集，将每大类图像集划分为训练集和测试集，对训练集进行预处理；对训练集中的图像采集纹理特征，使图像中每一像素点生成对应的LBP编码；根据LBP编码，形成子类标签对应的特征数据，使用该训练集训练识别模型；对测试集进行纹理特征提取，再输入到训练好的识别模型中，识别局部特征，标定子类标签；对训练集中已提取纹理特征的图像进行K‑means聚类，构造BOW模型，得到模型需要的词袋；将测试集中的图像投入相应词袋中，每张图像得到一个词频直方图作为全局特征，并输入到分类器中进行预测，得到预测的大类别；步骤7：完成测试的图像归位至训练集，并重复步骤4，更新聚类。
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公开(公告)号：CN115757897A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202210695058.7
申请日：2022-06-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，涉及推荐系统技术领域；通过建立将知识图谱与图卷积网络算法结合的图卷积模型。自动捕获知识图谱中的高阶信息和语义信息，通过使用图卷积网络算法来自动聚合知识图谱中节点的邻域特征，知识图谱中的邻居通过用户对于关系的分数来进行加权操作，表现出知识图谱中的语义信息和用户对于关系的个性化兴趣。根据项目之间的相关性来探索它们之间的潜在联系提高推荐系统的整体性能；合理扩展用户的兴趣，增加推荐项目的多样性；知识图谱中联系用户历史浏览信息和收藏信息，为推荐提供可解释性。
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公开(公告)号：CN115601945A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211271788.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 安徽理工大学(CN) , 东北大学(CN)
Abstract: 本发明提供一种基于落石视频监测的露天矿岩质滑坡智能预警系统及方法，涉及露天矿岩质滑坡监测技术领域。该系统及方法包括视频采集模块、无线传输模块、云服务器和预警发布终端；视频采集模块实时采集露天矿岩质边坡的视频图像数据，并通过无线传输模块传输至云服务器；云服务器中部署落石智能检测程序，实时处理从视频采集模块传输来的视频流，计算落石频率与运动区块面积，进而判断露天矿岩质边坡是否有滑坡危险，如果有则向预警发布终端发送预警指令，并将视频流保存在本地；预警发布终端根据云服务器发送的预警指令进行预警。该系统及方法利用目标追踪算法实时对监测视频流进行分析，能够更精准及时的进行滑坡预警。
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公开(公告)号：CN115222127A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210845826.2
申请日：2022-07-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种考虑碳排的双目标车货匹配方法，首先获取某一时间段内货主方的订单信息和车主方的订单信息，构建车货匹配数据集，然后建立考虑碳排的双目标车货匹配优化模型，最后利用异步变化的粒子群算法求解双目标优化模型，得到最小化碳排放和最大化平台收益的车货匹配方案；本发明针对最小化总碳排量和最大化车货匹配平台收益的双目标优化模型，利用异步变化的多目标粒子群算法对解空间进行探索，将车货信息进行合理匹配，平衡好碳排放和平台收益之间的关系。使用方法简单，成本较低，可为现实中车货匹配平台的决策者提供参考意见。
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公开(公告)号：CN115204992A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210830159.0
申请日：2022-07-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向物流供应链的真实多单位多属性双向拍卖方法，涉及物流供应链技术领域。本发明在全球供应链的环境下，基于可视化的第三方平台，设计一个真实的拍卖机制，为客户和物流公司提供分配方案和定价策略。平台根据历史的投标数据，为客户和物流公司提供多种投标方案；采用预匹配非价格属性的方式，解决客户对运输服务的不同需求和物流公司提供多样化运输服务问题，即多属性拍卖问题。同时，为在第一次拍卖中被淘汰的客户设置退出机制，使所有客户购买到所需的运输服务。拍卖机制满足个体理性、预算均衡和激励相容，同时满足渐进效率。本发明实现跨境的物流运输服务，使物流服务趋于自动化、便捷化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115062237A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210679722.9
申请日：2022-06-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/958 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络和知识图谱结合的文化资源推荐方法，包括构建推荐模型MKB，将用户集U和物品集V输入至推荐模型MKB中，得到输入用户和物品交互数据和知识图谱数据，并对其进行数据预处理，获取用户、物品和知识图谱三元组信息；利用二部图神经网络提取用户向量矩阵和物品初始化向量矩阵，深度挖掘用户和物品交互数据，增强特征向量表示，同时使用知识图谱特征学习实现物品信息与知识图实体信息的交互，解决实际应用中冷启动和稀疏性问题。本发明在提取特征向量时，同时考虑用户和物品交互数据的显示和隐式关系，使得特征向量表示更加准确，并结合知识图谱技术，丰富物品特征向量信息，从而有效提高了推荐系统的性能。
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公开(公告)号：CN112325897B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011304737.4
申请日：2020-11-19
Applicant: 东北大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开一种基于启发式深度强化学习的路径规划方法，属于路径规划技术领域。该方法包括：使用栅格化方法对地图环境进行建模；对环境进行特征提取，建立价值地图；利用Actor Critic强化学习算法进行训练；采用经典启发式算法A*作为强化学习的启发式函数，建立启发式信息；设计注意力机制平衡特征提取模块和启发式模块的权重；使用分层强化学习进行任务划分。本发明的优点为：收敛速度快、稳定性强；路径规划效果更为准确；适应复杂的未知环境；将模块封装成强化学习系统便于算法调用与改进。
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公开(公告)号：CN112491619B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011366760.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的服务定制网络资源自适应分配技术，设计了基于SDN的服务定制网络资源分配机制的系统框架，主要包括拓扑管理、资源监测、服务定制和路由管理模块，并详细说明了各个模块的功能。针对网络状态动态变化的特点，设计了自适应机制，根据检测到的网络资源状况进行自适应调整，以提高网络资源利用率并适应用户更细粒度的需求情形，提高网络资源利用率，改善体验质量，实现整个网络的优化。本发明方法能够降低丢包率，提高带宽利用率，减少时间开销，提高网络资源利用率。
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公开(公告)号：CN113050422B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110254680.X
申请日：2021-03-09
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种基于maximin函数多目标优化算法的多机器人调度方法，涉及多机器人调度技术领域。该方法首先将多机器人任务调度问题转化为四个目标函数，并获取仓库内任务清单和机器人所处位置情况，建造数据集；根据数据集创建新型的组合染色体模型；利用maximin函数对种群中的个体进行评估，确定下一代种群的选择范围；通过maximin函数和逐一选择策略对种群进行优化；针对组合染色体模型的顺序交叉操作和单点变异操作也为种群迭代提供了更快的收敛速度；在优化过程中通过逐一选择策略改善种群中解的收敛性和多样性；通过小生境技术提供了更进一步的选择方案，实现更深入地寻找了更适合多机器人调度问题的方案。
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公开(公告)号：CN113760753A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110956672.X
申请日：2021-08-19
Applicant: 东北大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于网络协议测试领域，涉及基于灰盒模糊技术的QUIC协议测试方法，其包括构建初始测试用例集；通过请求消息解析模块解析步骤1中构建的初始测试用例集，以得到分解后的小测试用例；通过请求消息序列变异模块变异输入的小测试用例；变异后的小测试用例输入至被测程序中，开始执行模糊测试。本发明首次将灰盒模糊测试技术应用至QUIC协议中，通过对现存的灰盒模糊测试器进行改进，以提高模糊测试的有效性。
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