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公开(公告)号：CN116894419A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310876181.3
申请日：2023-07-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/392 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的三维固定轮廓集成电路布图规划方法及系统，方法包括如下步骤：S1，获取模块及网表信息，计算模块面积；S2，根据模块面积及网表信息，对电路进行划分，并对划分结果进行优化，将模块分配到不同层并确定每一层的TSV数量；S3，采用序列对作为布图规划的表示方法，将模块三维布图规划的局部搜索过程通过MDP表示，构建基于强化学习的模块布图规划模型，输出模块的布图解；S4，在模块布图的基础上进行TSV布图，输出最终布图解。本发明能有效地完成三维集成电路布图规划，并获得线长更优的方案。
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公开(公告)号：CN116205313B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310465473.8
申请日：2023-04-27
Applicant: 数字浙江技术运营有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种联邦学习参与方的选择方法、装置及电子设备，该方法应用于聚合服务器，包括：接收当前联邦学习通信回合多个参与方上传的第一模型参数，并采用夏普利值法对第一模型参数进行聚合得到每个参与方的夏普利值；基于夏普利值确定参与方中的劣质参与方；对劣质参与方进行选择得到被选参与方，并确定被选参与方的当前联邦学习通信回合的选择参数；基于被选参与方的上一联邦学习通信回合的选择参数和当前联邦学习通信回合的选择参数，确定第二模型参数和第三模型参数；基于第二模型参数和第三模型参数的正确率，确定当前联邦学习通信回合的最终模型参数，并将最终模型参数发送至各参与方。本发明提高了联邦学习模型的性能和稳定性。
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公开(公告)号：CN111352650B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010116024.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于INSGA‑II的软件模块化多目标优化方法及系统，本发明涉及的一种基于INSGA‑II的软件模块化多目标优化方法，包括：S11.将面向对象系统抽象为无向带权图；S12.将抽象为无向带权图的面向对象系统进行模块化处理，并计算与面向对象系统相对应的模块的内聚值；S13.计算面向对象系统的耦合值；S14.根据所述计算得到的模块内聚值以及面向对象系统的耦合值建立软件模块化优化模型；S15.通过INSGA‑II算法对建立的软件模块化优化模型进行求解，得到最终结果。
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公开(公告)号：CN112651657B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011638908.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G16H40/20 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种健康体检服务流程优化调度方法，包括步骤：S1、将体检者对移动距离和等待时间的主观评价映射成体检者的敏感偏好；S2、计算每个体检者的最优体检流程路径；S3、建立基于移动距离和等待时间的整体优化调度模型；S4、将整体优化调度模型转化为线性规划模型；S5、采用引入呼叫选择策略的二维基因组成染色体的GA_CS算法进行调度结果求解。本发明可以根据体检者对移动距离和等待时间的敏感偏好不同，改进针对特定体检者的体检流程路径推荐方案，使得体检中心资源利用率高的同时，强化了体检者对体检流程的满意度，增强其服务体验，进而提升体检服务机构的市场竞争力。
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公开(公告)号：CN116227655A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211608809.3
申请日：2022-12-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及基于在线学习行为投入的学生成绩预测方法及系统，其方法包括：采集学生操作行为数据；提取学生操作行为数据中的N个相关度量指标；利用Relief特征选择算法计算各相关度量指标的权重并根据权重大小降序排列；根据权重从大到小依次将相关度量指标的特征值加入不同的特征子集，以构建不同的特征子集；S5、基于不同的特征子集，采用集成学习算法构建学生成绩预测模型；S6、利用学生成绩预测模型进行学生成绩预测。本发明基于在线学习行为投入特征框架选取的相关度量指标特征不仅能够表征虚拟仿真实验环境下学生的在线学习行为投入，在真实条件下把握每位学生的在线学习行为投入水平，且成绩预测模型表现良好，可提供学习预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115526336A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211234025.9
申请日：2022-10-10
Applicant: 上海交通大学深圳研究院 , 上海交通大学 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种循环联邦学习系统及其加速训练方法，包括：初始化模块：本地参与方分别向服务器方请求建立通信连接，服务器方响应并初始化一个联邦全局模型；模型训练模块：服务器方与本地参与方采用循环协同策略依次训练所述联邦全局模型，得到最终收敛的联邦全局模型；模型加速模块：本地参与方训练GAN模型生成人工数据，并在服务器方的协作下共享，加速联邦全局模型的收敛速度。本发明在服务器方的协作下使多个本地参与方依次循环多轮的训练同一个联邦全局模型，并通过数据增强技术GAN提升参与方数据非独立同分布时模型的收敛速度，解决各个参与方之间数据非独立同分布导致的模型性能下降以及收敛速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN114529360A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111681897.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑多用户和模糊质量屋信息的模块化服务配置优化方法，包括以下步骤：①建立采用设计结构矩阵方法表示复杂服务流程的服务模块化结构；②构造两级QFD质量屋；③建立综合考虑服务过程的时间约束、服务组件的配置约束、预算约束和服务持续时间约束的针对多客户的服务配置优化模型；④对建立的多目标服务配置优化模型改进为线性规划模型；⑤在考虑质量屋不确定性的基础上，对模型进行了扩展，进一步转化为三目标模型；⑥构建不同算法计算不同规模服务配置优化问题的推荐方案解集；⑦构建K‑means聚类方法缩减解集，形成候选解集，最后由顾客进行满意解的目标调整和交互选择。本发明对服务公司和顾客都具有非常好的现实意义。
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公开(公告)号：CN114444541A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111668478.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习策略的活动识别方法及系统，方法按如下步骤：S1.将传感器安装于人体关键部位，实时采集人体相关生理信号；S2.通过信息融合将所采集的连续生理信号进行融合；S3.基于特征选择，选择适用于活动识别的集成特征选择方法；S4.针对活动识别中涉及多分类任务，选择基于分解策略和集成学习技术的分类系统，用于活动类型的自动识别。本发明经过活动识别数据集检验，不仅能够筛选出有用的特征，与现有技术相比，还提升了识别准确率，能更加有效解决实际应用中的活动识别问题。
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公开(公告)号：CN114298428A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111658698.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于价值密度计算的旅游路线规划优化方法，步骤S1：在规划起始时刻之前采集所有游客的信息；步骤S2：确定模型计算所需的参数；步骤S3：以所有游客的总满意度最大为目标函数，建立混合整数线性规划模型；步骤S4：对该优化模型，利用变邻域搜索算法进行求解，最终得到游客总满意度最大的旅游路线规划方案。本发明从对代理定向问题的角度来考虑我国的旅游路线规划问题，解决了传统旅游中可能出现的局部拥堵问题，有助于提高旅游服务系统效率。
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公开(公告)号：CN112712165A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011620250.7
申请日：2020-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本文发明一种基于图卷积神经网络的卷烟配方智能维护方法，包括以下步骤：S1：数据准备，将配方数据转化为配方矩阵；S2：依据配方矩阵构建图信息；S3：将图中节点特征、边的权重、边的标签进行计算得到；S4：将构建好的基于图卷积网络的卷烟配方维护模型进行训练，得到有序候选集列表；S5：从有序候选集列表中选取单料片烟进行替换。本发明采用卷烟配方数据进行实验，实验结果表明，按照本本发明的卷烟配方智能维护方法推荐可替换的单料片烟，可以很好地还原实际生产过程中配方维护的过程，可以辅助实际生产过程中的配方维护工作。
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