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公开(公告)号：CN110928651A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201910968450.2
申请日：2019-10-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法。本发明利用免疫算法保持粒子群寻优的全局性，避免粒子陷入局部最优解中，提高求解效率，同时提出一种混合容错策略，其根据任务子期限以及任务期望执行时间确定任务容错方法，保证服务工作流在执行过程中的鲁棒性。同时将免疫粒子群算法运用到服务工作流调度环境中，减少工作流任务整体运行时间。
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公开(公告)号：CN106844642B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710045847.5
申请日：2017-01-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开一种基于GIS计算路网网格中人口密度的方法。该方法是通过对路网数据进行挖掘分析，获得每个人对应的路网网格信息，然后计算每个人对应的路网网格的面积，从而可以计算各个路网网格中人的个数，最后计算出各个路网网格中的人口密度。本发明通过计算每个人对应其所在地图网格的面积大小，以此计算出每个路网网格中的人口密度，这对公交车线路的设计、公共厕所的选址、药店布局、公共自行车站的选址等提供数据支持使其相比较传统方法更加科学化，更加符合人们生活所需。
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公开(公告)号：CN106530704B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201611055330.6
申请日：2016-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了种基于多元数据融合的浮动车聚集检测方法,该方法将需要分析的区域映射到个虚拟的网格,并采用浮动车的GPS数据和卡口数据相结合架构了个高效的、可靠的计算平台;通过多元数据的使用,能够保证计算更加准确,从而提高浮动车聚集检测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN108304546A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810097545.7
申请日：2018-01-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于内容相似度和Softmax分类器的医学图像检索方法，包括以下步骤：步骤S1：使用大规模医学图像数据集训练Softmax模型；步骤S2：使用经过训练的Softmax模型对输入图像进行预测和检索。与现有技术相比较，本发明采用Softmax分类器对医学图像建立了分类模型，缩小了相似度比较范围，提高了分类和检索性能，使得医学图像检索的效率更高，改善了现有的基于内容的医学图像检索技术高计算复杂度的缺点；另外本发明还采用了改进的相似度计算算法，有助于提高医学图像类别预测的准确性和检索的精确性，改善了现有的基于内容的医学图像检索技术对海量数据检索分类准确性差的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105336164B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201510708780.X
申请日：2015-10-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的错误卡口位置信息自动识别方法。本发明根据海量的历史卡口过车数据，计算出相邻卡口对，结合GIS地图数据计算相邻卡口对的最短路径长度，并根据过车数据计算车辆在卡口对间通行速度。依次根据卡口对最短路径异常、卡口对间区间速度异常、异常频率迭代找出位置信息错误的卡口。本发明利用真实的卡口过车数据，具有数据量大、数据准确性高等特点，由此根据过车数据的属性分析出来的错误卡口位置信息的准确性高。本发明实现了自动化识别错误卡口位置信息，且具有执行速度快、准确性高、高效率等特点。避免了大量的人为甄别工作。
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公开(公告)号：CN103139310B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310070867.X
申请日：2013-03-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于混合协同过滤的Web服务QoS预测方法，现有的Web服务QoS预测方法的预测精确度不高，特别是在QoS数据稀疏的情况下该情况更为严重，本发明根据用户和服务的相关信息，首先将用户和服务分类，然后根据目标用户和目标服务所属分类的不同使用不同的预测方法计算其QoS预测值，并在计算预测值的过程中使用改进的欧氏距离方法计算用户间和服务间的相似度。与传统方法相比，本发明具有较高的Web服务QoS的预测精度，尤其在历史QoS数据稀疏情况下，其预测精度相比现有方法有明显提高。
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公开(公告)号：CN104574965A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510014926.0
申请日：2015-01-11
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G08G1/0137 , G06F17/30684 , G06F17/30696
Abstract: 本发明公开了一种基于海量交通流数据的城市交通热点区域划分方法。本发明首先将各个外场设备卡口获得的过车信息数据发送至中央数据库，获取每辆车在某个时间段内由经过的卡口编号组成的过车记录文档，接着根据LDA主题提取模型，将卡口过车信息数据转化为所需的语料库文档形式并对其建模，然后利用Gibbs Sampling算法，对语料库文档中所有单词进行主题随机采样直到收敛，最后取每个主题中概率最高的若干个卡口代表某个交通热点区域，本发明可发现不同时间段内由所有车辆的行车路线规律形成的交通热点区域，从而为交通管理部门解决不同时间段内城市交通拥堵情况提供分析依据，为城市规划部门道路规划、建设提供参考。
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公开(公告)号：CN103607435A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310542567.7
申请日：2013-11-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 该发明公开了一种基于云计算的医学图像存储系统及方法。本发明包括存储层、基础管理层、应用接口层和访问层四部分。存储层是医学图像云存储最基础的部分，包括医学图像存储设备及存储设备管理系统。基础管理层实现医学图像云存储中多个存储设备之间的协同工作。应用接口层按需为用户分配权限。访问层包括能够访问医学图像云存储系统的用户。该发明实现了一种基于云计算的具有一体化、跨平台、高可用、低成本区域医学图像协同存储，不仅能实现海量医学图像的快速存储，而且能满足用户对医学图像的快速访问，具有一定的实际意义。
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公开(公告)号：CN119600308A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510142955.9
申请日：2025-02-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的晶圆特征模块检测方法。该方法首先收集不同光源拍摄下的晶圆图像作为训练样本，标注图像中晶圆特征模块的信息，作为训练标签；基于元学习的方法，将训练集随机划分为支持集和查询集。通过骨干网络，分别从支持集和查询集的图像中提取得到特征图X和特征图Y。利用特征图X生成一组卷积核，用于对特征图Y进行深度卷积，然后通过RPN网络生成查询集的预测框。利用训练标签，对生成的预测框进行判别，并计算损失函数完成对模型参数的优化；将特征模块位置待检测的晶圆图像作为查询集，与支持集一同输入训练后的模型中，得到查询集的晶圆图像是否存在特征模块以及特征模块位置的预测结果。
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