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公开(公告)号：CN111967672B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010833475.4
申请日：2020-08-18
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进狮群进化算法的面向空间众包平台的路径规划方法，包括如下步骤：1)获取空间众包平台接送任务的起止时间和起止位置信息以及工人的工作起止时间和起止位置信息；2)构建面向空间众包平台的路径规划模型；3)改进狮群进化算法的实现，并得到最佳路径规划方案。本发明能减少顾客的等待时间，提高工人工作效率，从而能实现空间众包平台和工人的双赢。
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公开(公告)号：CN109947945B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910208573.6
申请日：2019-03-19
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于词向量和集成SVM的文本数据流分类方法，其步骤包括：1、从文本数据集中获取种子文本集；2、对种子文本集进行词向量扩充处理，获得相应的特征词典及噪声词典；3、对所述文本数据集进行特征加权向量化处理，获得相应的文本向量集；4、构建集成分类器，获得所有文本的分类结果。本发明能在降低计算复杂度的情况下，通过充分利用数据特征来提高分类结果的准确率，从而满足解决实际问题的需要。
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公开(公告)号：CN109885675B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910138793.6
申请日：2019-02-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LDA的文本子话题发现方法，其步骤包括：1、计算文本集合中单词的TF‑IDF值，挑选TF‑IDF值大于阈值的名词和动词作为下一步加权的特征词；2、基于特征词加权LDA模型发现子话题以及相应的关键词；3、基于TSR方法和KL散度对子话题进行优化；4、利用Word2Vec模型进行子话题关键词扩展，提高子话题关键词语义可理解性；5、构建子话题词向量和标题词向量，利用余弦距离聚类。本发明能在话题区分度和语义可理解性上提高子话题发现效果。
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公开(公告)号：CN119624303A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411862372.5
申请日：2024-12-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和图神经网络的无人配送车路径优化方法，包括：1构建无人配送车配送任务模型；2构建基于注意力机制和图神经网络的算法求解模型，从而得到最优参数对应的无人配送车路径优化模型，用于输出无人配送车最优配送路径。本发明通过深度强化学习和伪标签方法对模型进行离线训练，从而应用于考虑电池容量、无人配送车载重和客户满意度的无人配送车路径在线优化，有效提高了运输效率，并降低了运输总成本。
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公开(公告)号：CN112131604B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202011013027.6
申请日：2020-09-24
Applicant: 合肥城市云数据中心股份有限公司 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及基于贝叶斯网络属性聚类分析技术的高维隐私数据发布方法，与现有技术相比解决了高维隐私数据加噪发布误差大、可用性差、效率低的缺陷。本发明包括以下步骤：高维数据的获取；属性子集的聚类划分；构建加噪贝叶斯网络；生成加噪条件分布；合成数据集的发布。高维大数据环境下，本发明可在确保数据隐私安全与可用性的同时，缩短数据发布算法的运行时间，实现高维大数据环境下隐私数据的有效发布。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131604A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011013027.6
申请日：2020-09-24
Applicant: 合肥城市云数据中心股份有限公司 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及基于贝叶斯网络属性聚类分析技术的高维隐私数据发布方法，与现有技术相比解决了高维隐私数据加噪发布误差大、可用性差、效率低的缺陷。本发明包括以下步骤：高维数据的获取；属性子集的聚类划分；构建加噪贝叶斯网络；生成加噪条件分布；合成数据集的发布。高维大数据环境下，本发明可在确保数据隐私安全与可用性的同时，缩短数据发布算法的运行时间，实现高维大数据环境下隐私数据的有效发布。
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公开(公告)号：CN105550711A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510953417.4
申请日：2015-12-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6229 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于萤火虫算法的选择性集成学习方法，其特征按如下步骤进行：步骤1、初始化；步骤2、荧光素更新阶段；步骤3、萤火虫个体移动阶段；步骤4、动态决策域更新阶段；步骤5、输出最优解。本发明使用萤火虫算法优化集成中各个分类器中的权重，选择部分精度高、差异度大的分类器参与集成，能提高集成的泛化性能和分类预测准确率，从而满足解决实际问题的需要。
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公开(公告)号：CN119942243A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510414514.X
申请日：2025-04-03
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种医疗影像分析方法、系统、电子设备、可读存储介质，属于深度学习技术领域。该方法包括：S100：获取带有真实标签的肺部CT图像，用于肺炎预测；S200：构建医疗影像分析网络模型，所述模型包括图像编码器、特征扰动模块、特征校正模块、循环修正模块和双重自适应网络；S300：通过所述医疗影像分析网络模型对输入的肺部CT图像进行分类。本发明能提高模型在图像分类任务中的鲁棒性和泛化能力，在面对数据分布偏移和多样化攻击手段时，能表现出更强的适应能力和更高的诊断精度。
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公开(公告)号：CN119721905A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510205716.3
申请日：2025-02-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于增强多策略蜘蛛蜂算法的多温共配路径规划方法，应用于物流与供应链管理领域中的多温共配配送技术领域，包括：获取配送中心的车辆资源及客户需求和位置信息，并基于环境温度的变化建立制冷成本计算函数；基于制冷成本计算函数，构建以最小化配送总成本为目标的基于柔性隔间与环境温度的多温共配路径规划模型，并基于车辆资源及客户信息构建多温共配路径规划模型的约束条件；利用结合混沌映射、自适应精英策略以及往复种群缩减策略的增强多策略蜘蛛蜂算法进行模型的目标求解，得到最优出发时间和配送路径。本发明有效提高了冷链运输过程中的能效利用率，且在最小化使用车辆数的同时，提升了车辆的满载率。
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公开(公告)号：CN119692898A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411980712.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的自适应大邻域搜索算法的电动车末端配送路径优化方法，包括：1)构建电动物流车末端配送路径优化模型；2)定义多种破坏算子和修复算子对自适应大邻域搜索算法进行改进；3)采用轮盘赌方法调整算子权重，选择不同算子；4)按照模拟退火准则来控制解的接受过程，从而得到最优路径方案。本发明能够在较短时间内为较大规模的末端配送需求点安排配送和补能路线，从而有效提高了配送效率，降低了电动物流车辆末端配送的总时间。
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