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公开(公告)号：CN107392402B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201710813169.2
申请日：2017-09-11
Applicant: 合肥工业大学
CPC classification number: Y02P90/30
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于改进禁忌搜索算法的生产与运输协同调度方法及系统，该方法包括：1工件组批；2初始化算法参数；3产生初始解4产生邻域解集；5个体进行变异、交叉和选择；6确定候选解集；7计算个体适应度值；8更新候选解集；9更新禁忌表；10判断算法终止条件是否满足，若满足则输出全局最优解，否则返回步骤4；本发明主要是针对多制造商情形下的生产与运输协同批调度问题，求得该问题的近似最优解，即获得一个科学有效的生产与运输协同调度方案，从而可以提高企业在生产与运输两个阶段中实现整体效益最大化，并为企业的客户提供优质服务，提升企业的核心竞争力。
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公开(公告)号：CN107578178B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201710824708.2
申请日：2017-09-11
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于变邻域搜索和引力搜索混合算法的调度方法及系统，该方法包括：1设定算法的参数；2初始化算法初始解；3执行基于GSA的局部搜索；4更新初始解；5判断算法执行的终止条件是否满足，若满足则输出算法搜索的全局最优解，否则返回步骤3；本发明能针对基于位置学习效应和线性启动时间的连续批加工调度问题，求得近似最优解，从而使得企业能在最大限度上充分利用其生产资源，降低生产成本，并提高企业服务水平和顾客满意度水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107145744B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710317878.1
申请日：2017-05-08
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种医学知识图谱的构建方法、装置及辅助诊断方法，医学知识图谱的构建方法包括：根据医学数据库构建用户词典；处理电子病历数据并进行命名实体识别；将识别的各个实体建立关联关系；根据该关联关系，建立医学知识图谱。基于医学知识图谱的辅助诊断方法包括：获取患者的主诉数据和检查数据并进行处理，得到患者的症状实体和体征实体；在医学知识图谱中查找与症状实体和体征实体相关联的疾病实体，分别计算每个疾病实体在其对应的症状实体与体征实体构成的集合下的后验概率；输出后验概率最大的疾病实体及其关联节点对应的数据。本发明为临床医学提供智能化的辅助诊断，从而减轻医护人员工作负担，缓解医疗压力，降低医疗事故的发生。
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公开(公告)号：CN107578178A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710824708.2
申请日：2017-09-11
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于变邻域搜索和引力搜索混合算法的调度方法及系统，该方法包括：1设定算法的参数；2初始化算法初始解；3执行基于GSA的局部搜索；4更新初始解；5判断算法执行的终止条件是否满足，若满足则输出算法搜索的全局最优解，否则返回步骤3；本发明能针对基于位置学习效应和线性启动时间的连续批加工调度问题，求得近似最优解，从而使得企业能在最大限度上充分利用其生产资源，降低生产成本，并提高企业服务水平和顾客满意度水平。
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公开(公告)号：CN107437138A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710439823.8
申请日：2017-06-12
Applicant: 合肥工业大学
CPC classification number: Y02P90/30 , G06Q10/06316 , G06N3/126 , G06Q10/083 , G06Q50/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于改进引力搜索和遗传算法的生产运输协同调度方法及系统，所述方法按如下步骤进行：1设定算法参数；2随机生成初始解；3编码修正；4将工件进行组批；5计算适应度值；6更新最优解和最差解和每个个体的质量；7保存全局最优个体；8计算每个个体的作用力；9更新个体的加速度和速度；10更新个体的位置；11邻域搜索；12判断终止条件是否满足，如果满足则输出全局最优解，否则返回步骤3；本发明能在物联网环境下，对各个制造商的制造方案进行统一调度，实现生产运输的有效协同，从而降低各企业成本，提高企业联盟工作效率。
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公开(公告)号：CN107145744A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710317878.1
申请日：2017-05-08
Applicant: 合肥工业大学
CPC classification number: G06F17/30734
Abstract: 本发明公开一种医学知识图谱的构建方法、装置及辅助诊断方法，医学知识图谱的构建方法包括：根据医学数据库构建用户词典；处理电子病历数据并进行命名实体识别；将识别的各个实体建立关联关系；根据该关联关系，建立医学知识图谱。基于医学知识图谱的辅助诊断方法包括：获取患者的主诉数据和检查数据并进行处理，得到患者的症状实体和体征实体；在医学知识图谱中查找与症状实体和体征实体相关联的疾病实体，分别计算每个疾病实体在其对应的症状实体与体征实体构成的集合下的后验概率；输出后验概率最大的疾病实体及其关联节点对应的数据。本发明为临床医学提供智能化的辅助诊断，从而减轻医护人员工作负担，缓解医疗压力，降低医疗事故的发生。
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公开(公告)号：CN102737126B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201210203816.5
申请日：2012-06-19
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境下的分类规则挖掘方法，其特征在于：采用由一个控制中心和多个从属服务器构成的主从式组织结构，首先由控制中心将待分类数据集划分为训练样本和测试样本，并将训练样本均匀划分为相同大小的各数据块分配到各处理单元上；然后由处理单元采用遗传算法训练数据块，得到分类的原子规则；最后由分类器约简原子规则，并选择满足分类精度要求的约简结果作为分类规则挖掘的最终结果。本发明适用于云计算环境下分布式数据存储上的数据分类，可进行云计算环境下数据分类任务的分布式并行处理，对云计算环境下海量数据的分类处理问题起到了积极的效果。
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