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公开(公告)号：CN119026675B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411516108.6
申请日：2024-10-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种双主体驱动的多属性人机协同决策方法及系统，方法包括：将人机混合决策属性集分解为机器决策属性集和人类决策属性集；得到机器决策偏好矩阵和人类决策偏好矩阵；利用人类对机器的信任度，计算得到人机混合决策偏好矩阵；得到机器决策属性权重和人类决策属性权重；利用机器决策属性权重和人类决策属性权重计算出分布属性权重，并根据人机混合决策偏好矩阵计算出混合属性熵值；根据分布属性权重及混合属性熵值计算得到人机混合决策属性权重；集结人机混合决策偏好矩阵，输出决策结果。在决策过程中同时考虑人类和机器这两个决策主体的偏好和优势，实现人类和机器的合作决策，促进决策智能化和科学化。
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公开(公告)号：CN102004642A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010557479.0
申请日：2010-11-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种群体协同求解软件控制技术，该技术的特征在于包括复杂问题预分解模块、复杂问题二次分解模块、权重评测模块、参数预处理模块、指标问题预评价模块、指标问题二次评价模块、求解综合绩效评价模块。该技术以求解复杂问题为导向，利用层次模型理论提出了系统开发的基本思路和框架，以模型驱动和复杂群体求解方法作基石，构建群体协同求解处理机制、为各行业的社会组织在网络时代进行群体协同求解提供支持。同时，本发明还揭示一种与群体协同求解控制相对应的求解方法，作为该技术的方法基础。本发明可以更好地进行群体并行求解、分级控制、用于提高求解效率和群体满意度。
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公开(公告)号：CN119323436A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411876338.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q30/0201 , G06F40/30 , G06Q40/04
Abstract: 本发明涉及一种基于偏差分析的投资者情绪解耦方法及系统，方法包括：收集预设时间段内投资者的投资者情绪数据，投资者情绪数据包括原始个股情绪值、原始行业情绪值和原始市场情绪值；根据原始市场情绪值对原始行业情绪值进行情绪偏差分析，得到剔除市场情绪影响后的纯净行业情绪值；根据原始市场情绪值对原始个股情绪值进行情绪偏差分析，得到剔除市场情绪影响后的第一个股情绪值；根据纯净行业情绪值对第一个股情绪值进行情绪偏差分析，得到剔除市场情绪和行业情绪影响后的纯净个股情绪值，通过情绪偏差分析技术剔除市场情绪对行业情绪的影响，以及市场情绪和行业情绪对个股情绪的影响，从而提高了投资者情绪的数据准确性。
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公开(公告)号：CN1480884A
公开(公告)日：2004-03-10
申请号：CN03124657.5
申请日：2003-07-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/60
Abstract: 本发明涉及一种基于互联网结构的群体智能人—机决策方法，它是利用局域内部网和/或因特网，在局域内部网内的Web服务器和数据库服务器内以面向对象的决策支持组件构成一种决策支持系统生成器，这些组件包括互联网环境下群体智能决策支持系统所需的类库、对象及其属性和方法，将提出决策的应用需求的各应用系统作为应用层，通过开发层的各种开发工具，将群体智能决策支持系统生成器组件作为开发资源添加到应用系统中，构成具有群体智能决策支持功能的应用系统或专用决策支持系统，系统在互联网中物理设施即物理层的支撑下运行，远程用户经互联网通过Web服务器、局域内部网用户通过Web服务器执行带决策支持功能的应用系统，应用系统又调用包含在其内部的决策支持系统生成器组件来管理和完成各种决策任务。
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公开(公告)号：CN119026674A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411514417.X
申请日：2024-10-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的多阶段人机属性价值对齐方法及系统，方法包括：使用多个大模型根据#imgabs0#阶段的态势信息，分别获得#imgabs1#阶段的决策属性权重，再使用加权因子融合得到#imgabs2#阶段各属性的机器智能权重；采用群体决策方法获得#imgabs3#阶段各属性的人类决策权重；基于#imgabs4#阶段各属性的机器智能权重和人类决策权重，建立损失函数；通过计算损失函数关于大模型加权因子的偏导，使用梯度下降法并基于偏导计算值更新#imgabs5#阶段时各个大语言模型在各属性上的加权因子，用于#imgabs6#阶段融合各大语言模型输出的属性权重；循环上述过程，以最终实现人机属性权重逐步对齐。本发明可以降低决策风险，有效提高人工智能在复杂决策支持中的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1480870A
公开(公告)日：2004-03-10
申请号：CN03124658.3
申请日：2003-07-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于互联网结构的群体智能决策支持系统生成器及其应用方法。该基于互联网结构的生成器包括企业内部网和/或因特网，在企业内部网内有Web服务器和数据库服务器，在Web服务器和数据库服务器内有以面向对象的决策支持组件构成的生成器，这些组件中包括互联网环境下群体智能决策支持系统所需的类库、对象及其属性和方法。所说的决策支持组件包括面向问题求解的决策支持组件、面向数据挖掘的决策支持组件、面向知识管理的决策支持组件中的至少一种组件，还可包括决策总控制组件、群决策协调控件，这些组件可相互连接，决策总控制组件能对其他组件进行协调、控制整个决策过程。可用来开发各种基于互联网进行群体智能决策的专用决策支持系统。应用时，只需把这些组件拼装起来或添加到基本的决策支持系统程序框架中，就可以生成专用决策支持系统或带决策支持功能的应用系统，大大提高专用决策支持系统的开发效率，同时容易与企业其他的应用系统集成。
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公开(公告)号：CN119047711B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411524014.3
申请日：2024-10-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/063 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N5/04 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种公共事件应对决策的属性及权重确定方法和系统，方法包括：利用大语言模型根据当前公共事件的状态和公众意见，得到模型建议属性集以及权重；从当前公共事件的公众意见中提取公众关注的属性集，并对其中每个属性均计算公众的偏好度量、情感紧迫度和话题热度，并综合得到公众关注属性的公众意见权重；融合模型建议和公众关注的属性集，得到当前公共事件应对决策的标准属性集；同时综合属性集中各属性的模型建议权重和公众意见权重，得到当前公共事件应对决策的属性权重集。本发明能够生成包括关键决策属性的综合列表，并将公众意见引入到属性权重的动态调整过程中从而生成更能反映公众即时需求和关切的应对决策。
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公开(公告)号：CN119026674B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411514417.X
申请日：2024-10-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的多阶段人机属性价值对齐方法及系统，方法包括：使用多个大模型根据#imgabs0#阶段的态势信息，分别获得#imgabs1#阶段的决策属性权重，再使用加权因子融合得到#imgabs2#阶段各属性的机器智能权重；采用群体决策方法获得#imgabs3#阶段各属性的人类决策权重；基于#imgabs4#阶段各属性的机器智能权重和人类决策权重，建立损失函数；通过计算损失函数关于大模型加权因子的偏导，使用梯度下降法并基于偏导计算值更新#imgabs5#阶段时各个大语言模型在各属性上的加权因子，用于#imgabs6#阶段融合各大语言模型输出的属性权重；循环上述过程，以最终实现人机属性权重逐步对齐。本发明可以降低决策风险，有效提高人工智能在复杂决策支持中的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119026675A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411516108.6
申请日：2024-10-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种双主体驱动的多属性人机协同决策方法及系统，方法包括：将人机混合决策属性集分解为机器决策属性集和人类决策属性集；得到机器决策偏好矩阵和人类决策偏好矩阵；利用人类对机器的信任度，计算得到人机混合决策偏好矩阵；得到机器决策属性权重和人类决策属性权重；利用机器决策属性权重和人类决策属性权重计算出分布属性权重，并根据人机混合决策偏好矩阵计算出混合属性熵值；根据分布属性权重及混合属性熵值计算得到人机混合决策属性权重；集结人机混合决策偏好矩阵，输出决策结果。在决策过程中同时考虑人类和机器这两个决策主体的偏好和优势，实现人类和机器的合作决策，促进决策智能化和科学化。
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公开(公告)号：CN1480885A
公开(公告)日：2004-03-10
申请号：CN03124659.1
申请日：2003-07-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/60
Abstract: 本发明涉及一种基于互联网结构的群体智能决策支持系统及其应用方法，该决策支持系统包括局域内部网和/或因特网，在局域内部网的Web服务器和数据库服务器内有以面向对象的决策支持组件构成的决策支持系统生成器，这些决策支持组件包括互联网环境下群体智能决策支持系统所需的类库、对象及其属性和方法，提出决策的应用需求的各应用系统作为应用层，通过开发层的各种开发工具，将生成器组件作为开发资源添加到应用系统中，构成具有群体智能决策支持功能的应用系统，系统在互联网中受到物理设施的支撑。该决策支持系统的应用方法是利用决策支持系统生成器开发各种基于互联网的应用系统，各应用系统作为应用层提出决策的应用需求，借助于开发层的各种开发工具，将决策支持系统生成器组件作为开发资源添加到应用系统中，构成具有群体智能决策支持功能的应用系统，使系统在互联网中物理设施即物理层的支撑下运行。
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