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公开(公告)号：CN115099295B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210329720.7
申请日：2022-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/25 , G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种混合式教学环境下多模型融合的学生成绩预测方法，包括以下步骤：获取学生的学习行为数据和学生的学习成绩数据；将不同班级学生的基本学习特征数据进行分箱处理；通过皮尔斯相关性系数计算基本学习特征数据与目标特征期末考试成绩之间的线性相关性；将学生特征数据集切分训练集和测试集；选取多项式朴素贝叶斯、AdaBoost和Gradient boosting三个分类模型作为融合模型的第一层初级分类模型，采用逻辑斯蒂回归模型作为融合模型的第二层次级分类模型。本发明提供的一种混合式教学环境下多模型融合的学生成绩预测方法，能够充分利用平台产生的数据对学习行为特征多维度的分析和选择有效特征，准确及时地分析学生的学习状态并进行干预。
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公开(公告)号：CN104392317B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201410681051.5
申请日：2014-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传文化基因算法的项目调度方法，（1）读取项目信息，包括任务和软件工程师的属性；（2）初始化算法参数；（3）产生初始父代种群，并进行局部搜索；（4）对父代种群执行选择、交叉和变异操作，构成子代种群；（5）对子代种群进行局部搜索；（6）合并父代和经局部搜索后的子代种群，从中选取适应度最优的一半个体构成下一代父代种群并进行迭代；（7）判断迭代代数是否达到最大值，若达到，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体即为项目中每位软件工程师在每项任务中投入的工作量分配结果。本发明具有搜索能力强，生成的调度方案效率高的优点。
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公开(公告)号：CN104268722A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410558669.2
申请日：2014-10-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标进化算法的动态柔性作业车间调度方法,主要解决现有方法对动态变化的环境自适应能力差且搜索效率低的问题。其实现步骤是：（1）初始化。读取作业和机器属性等信息，定义优化目标,设定约束条件；（2）在初始时刻，基于静态多目标进化算法，同时优化完工时间、拖期和最大机器负载；（3）在车间生产过程中，采用由紧急动态事件驱动的重调度方式，基于动态多目标进化算法在新环境中快速产生一个新的调度方案，以同时优化待调度工件的完工时间、拖期、最大机器负载和稳定性。与传统调度方法相比，本发明能够及时响应紧急动态事件的发生，根据动态环境自适应地调整搜索策略，生成的调度方案具有效率高、稳定性优的特点。
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公开(公告)号：CN105929690B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201610281979.3
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于分解多目标进化算法的柔性车间鲁棒调度方法,(1)读取柔性作业车间的作业和机器属性等输入信息；定义优化目标，设定约束条件；(2)初始化算法的参数；(3)确定每个子问题的邻域，产生初始父代群体，从初始群体中确定出所有的Pareto非支配解构成外部存储器；(4)生成子代群体。进行交配选择，采用自适应变异算子和基于修复的交叉算子繁殖子代个体，并更新外部存储器；(5)利用生成的子代群体对各子问题的当前最优个体进行更新，构成新的父代群体；(6)判断个体目标评价次数若达到最大，则输出外部存储器，即一组Pareto非支配的柔性作业车间调度解；未达到则跳转至(4)。本发明快速高效地实现柔性作业车间中的调度任务。
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公开(公告)号：CN104392317A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410681051.5
申请日：2014-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/103 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传文化基因算法的项目调度方法，（1）读取项目信息，包括任务和软件工程师的属性；（2）初始化算法参数；（3）产生初始父代种群，并进行局部搜索；（4）对父代种群执行选择、交叉和变异操作，构成子代种群；（5）对子代种群进行局部搜索；（6）合并父代和经局部搜索后的子代种群，从中选取适应度最优的一半个体构成下一代父代种群并进行迭代；（7）判断迭代代数是否达到最大值，若达到，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体即为项目中每位软件工程师在每项任务中投入的工作量分配结果。本发明具有搜索能力强，生成的调度方案效率高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105929690A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610281979.3
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于分解多目标进化算法的柔性车间鲁棒调度方法,(1)读取柔性作业车间的作业和机器属性等输入信息；定义优化目标，设定约束条件；(2)初始化算法的参数；(3)确定每个子问题的邻域，产生初始父代群体，从初始群体中确定出所有的Pareto非支配解构成外部存储器；(4)生成子代群体。进行交配选择，采用自适应变异算子和基于修复的交叉算子繁殖子代个体，并更新外部存储器；(5)利用生成的子代群体对各子问题的当前最优个体进行更新，构成新的父代群体；(6)判断个体目标评价次数若达到最大，则输出外部存储器，即一组Pareto非支配的柔性作业车间调度解；未达到则跳转至(4)。本发明快速高效地实现柔性作业车间中的调度任务。
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公开(公告)号：CN105787076A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610118192.5
申请日：2016-03-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/245 , G06F16/2246
Abstract: 本发明提出一种不确定空间数据上的单色相互最近邻查询处理方法，包括步骤：遍历R树，得到查询对象q的最近邻候选集nnq，并将此过程中剪枝的结点和对象保存在最小堆Hrfn内；将nnq中的对象插入Hrfn中；将Hrfn中的元素插入集合Sstemp；遍历Hrfn得到q的反向最近邻候选集rnnq；求出nnq与rnnq的交集作为q的相互最近邻候选集mnnq；对mnnq中每个对象o，遍历集合Sstemp查询o的最近邻候选集nno；求出nno与nnq的并集得到o的概率计算列表；计算mnnq中每个对象的概率值；将概率值大于阈值的对象作为结果返回。本发明方法与现有方法相比，运行效率高，I/O代价低、查询时间短，用于处理LBS中对应的查询问题，能够提高查询处理效率。
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公开(公告)号：CN104635772A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201410740511.7
申请日：2014-12-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D13/04
Abstract: 本发明公开了一种制造系统自适应动态调度方法，涉及制造系统生产调度领域。本发明针对制造系统生产环境的不确定性，构建了一个基于多Agent的动态生产调度系统。为了保证设备能够根据当前的系统状态选择合适的中标作业，提出一种基于聚类-动态搜索的改进Q学习算法,以指导不确定生产环境下动态调度策略的自适应选择。该动态调度策略采用顺序聚类降低系统状态维数，根据状态差异度和动态贪婪搜索策略进行学习。给出了算法的收敛性和复杂性分析，并通过仿真实验，验证了本发明所提出的自适应动态调度方法的有效性和适应性。
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公开(公告)号：CN107563555A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710784140.6
申请日：2017-09-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供的基于Q学习memetic算法的动态多目标软件项目调度方法,包括如下步骤：(1)读取输入信息；定义优化目标，设定约束条件；(2)初始化算法的参数；Q学习中的智能体感知项目环境中的初始状态；确定静态多目标memetic算法中的全局和局部搜索策略；(3)在项目初始时，产生初始调度方案，并产生一回报值；(4)在项目实施过程中，采用重调度方式；智能体感知项目环境的当前状态，依据回报值更新状态-动作对表中的Q值，基于选择机制确定动态memetic算法中的全局和局部搜索策略；基于动态memetic算法在新环境中产生新的调度方案，并产生一回报值。本发明能够学习项目环境的特征，快速高效地实现软件项目中的动态调度任务。
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公开(公告)号：CN105511501A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201511014285.5
申请日：2015-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D3/12
CPC classification number: G05D3/12
Abstract: 一种附配重的旋转式倒立摆，包括立柱、配重块、横梁和摆杆，所述立柱的底部固定有立柱底座，所述立柱通过立柱底座竖直站立在水平实验台上，所述立柱上部内设置有伺服电机，所述伺服电机与中央处理器和电源连接，所述横梁设置在立柱顶部，伺服电机能够驱动横梁在立柱顶部旋转，所述摆杆悬挂设置在横梁的一端，摆杆该端还设置有单摆编码器，所述单摆编码器与伺服电机和中央处理器连接，所述单摆编码器能够记录横梁旋转过程中，摆杆与竖直方向的偏离角度，所述配重块与横梁固定设置，所述配重块用于保持横梁平衡。本发明，实验过程中受到的外力干扰少；在横梁上设置配重块，实验前可以调节横梁杆的平衡，起到保护伺服电机的作用。
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