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公开(公告)号：CN118070307B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202410189385.4
申请日：2024-02-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都红云鼎科技有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F18/241 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06Q40/12
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私计算的财务数据监管方法，该方法包括：对不同监管机构节点的财务数据信息表进行数据预处理并对财务数据进行加密操作；利用子节点预处理后的数据构建财务数据监管前后向传播基模型；利用子节点预处理后的数据构建财务数据监管梯度增强基模型；对财务数据监管梯度增强模型和前后向传播模型进行模型融合建立财务数据监管元模型，并上传子节点的财务数据监管元模型参数向量序列；中心节点聚合子节点上传的财务数据监管元模型的参数向量序列，更新中心节点财务数据监管大模型并向子节点共享更新后的财务数据监管大模型。
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公开(公告)号：CN119539461A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202311115198.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国电子口岸数据中心成都分中心
IPC: G06Q10/0635 , G06N20/00 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的进出口企业风险评估方法，包括以下步骤：根据历史监控数据构建企业风险概况数据库，统计各事项总数量；生成每类事项的时间权重以及风险权重；对企业总体事项计算各风险事项风险值；根据相应风险值划分企业的风险等级；计算企业风险在各个风险等级中的隶属度；根据隶属度矩阵判断该企业是否在合格范围并反馈。本发明通过历史监控数据、企业风险概况数据库、时间风险双注意力模块、企业风险评估模块、风险等级划分模块、一级模糊综合评价模型以及反馈模块实现了对目标企业的风险分析，从而可以根据目标企业的风险值判断该企业是否存在风险。
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公开(公告)号：CN118608307A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410800475.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国电子口岸数据中心成都分中心
Inventor： 乔少杰 , 李庆 , 余华 , 韩楠 , 陈权亮 , 周钰谦 , 黄萍 , 王邦平 , 何兵 , 相东升 , 樊瀚林 , 黄发良 , 彭昱忠 , 蔡宏果 , 祁飞 , 刘双侨 , 张秋燕 , 李家
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图神经网络的进出口企业财务风险预测方法，该方法包括采集和获取不同企业的财务数据，构建企业风险指标体系得到进出口企业长期财务风险预测数据集；对获取到的企业财务数据集进行预处理及清洗，得到风险预测训练和验证数据；将风险划分为企业内部和外部风险，以企业为节点提取公司财务指标多尺度特征，构建时空图神经网络；利用粒子群算法对时空图神经网络模型的参数和权重进行优化，得到企业财务风险预测结果；基于企业财务风险预测结果，构建进出口企业风险评价模型；本发明对企业所面临的风险进行预测，有利于进出口企业及时规避航海货运风险，避免遭受财产损失，帮助企业根据财务预警风险信号及时采取有效应对措施。
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公开(公告)号：CN109272056B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201811280097.0
申请日：2018-10-30
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于伪负样本的数据平衡方法及提高数据分类性能的方法，包括步骤：步骤1：正负样本分离，得到正样本集和负样本集；步骤2：计算得到负样本皮尔逊相关系数集合；步骤3：将伪负样本集和被挑选样本集初始化；步骤4：使用最大相关‑最小冗余方法计算权重，得到权重集合；步骤5：挑选出最大权重，更新伪负样本集和被挑选样本集；步骤6：重复步骤4和步骤5，直到挑选出伪负样本集；步骤7：将挑选出的伪负样本集并入正样本集，同时，从所述负样本集中剔除挑选出的伪负样本集；本发明首次提出并定义了伪负样本的概念，提出的算法可提高数据分类准确性，进而提高分类器性能，特别是在处理不平衡的生物信息数据方面优势明显。
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公开(公告)号：CN113094368A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110392024.6
申请日：2021-04-13
Applicant: 成都信息工程大学 , 汉网云联成都科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 杨国平 , 宋海权 , 韩楠 , 李勇 , 闵圣捷 , 王伟业 , 孙科 , 袁犁 , 张浩东 , 范勇强 , 甘戈 , 冉先进 , 魏军林 , 余华 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 郑皎凌 , 张永清
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种提升缓存访问命中率的系统及方法，通过设置DDQN模型，提升了缓存区的访问命中率，能够更好地利用缓存区，提高了查询效率。本发明提供的DDQN模型能够学习经验，可以将若干个查询放入查询集合存储表并调度，且从历史执行的查询中获得更多的经验，改进调度策略。本发明能够有效地捕捉缓存区状态以及数据访问模式，更好地利用了缓存区并改进其查询的决策安排；DDQN模型能够适应从未执行过的查询，查询调度策略能够快速适应新的查询模板，从而产生显著的效果以及提升资源共享效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110110013B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910388351.7
申请日：2019-05-10
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/951 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于时空属性的实体竞争关系数据挖掘方法，将实体竞争关系探测与前沿的计算机技术相结合，克服了传统的竞争关系数据挖掘方法不考虑时空属性影响的缺点，科学的融合实体用户评论、实体用户评论时间和实体空间位置三大因素，科学精确的量化了实体间的竞争关系。本发明最终挖掘得到的实体竞争关系数据取值范围为[0,1]，有效解决了传统的竞争关系挖掘方法和竞争对手识别方法结果对于非技术人员无法理解，最终还需要人工处理和筛选的问题。
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公开(公告)号：CN110347842A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910425540.7
申请日：2019-05-21
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都珉安科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/9537 , G06Q50/14
Abstract: 本公开涉及一种基于智能腕表的知识图谱导游系统，包括：智能腕表，用于获取游客的身份信息和所在的位置信息，并将所述身份信息和所述位置信息发送至服务器；服务器，用于接收所述智能腕表发送的所述身份信息和所述位置信息，查找对应于所述身份信息的游客历史记录，查找对应于所述位置信息的景点知识图谱，基于所述游客历史记录和所述景点知识图谱生成推荐景点信息，并将所述推荐景点信息发送给所述智能腕表。用于解决目前的导游只有讲解的服务，游客难以自由行动的技术问题。
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公开(公告)号：CN109389370A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811188172.0
申请日：2018-10-12
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/103 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的多核跨链业务协作系统及交互方法，包括云平台，跨链业务协作包括客户核与汽车制造企业核之间的协作关系、汽车制造企业核与车零件加工企业核之间设的多核跨链业务协作系统，交互方法包括在云平台设立汽车及售后评论模块、客户订单操作反馈模块、物流管理模块、车零件质量沟通模块相互之间的交互关系，汽车制造企业核、车零件加工企业、客户核三者之间的业务协作体现了选择和协作的多样性，保证了汽车的生产效率和足够的供应数量，提高了汽车的销量和效益，客户订单操作反馈模块维护了客户和汽车企业的利益和权利，客户或专家评价可为汽车制造企业和零件加工企业提供改进方向，推动汽车产业不断前进、创新和发展。
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公开(公告)号：CN109274755A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811188146.8
申请日：2018-10-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多核跨域网络的纵横双向跨节点交叉协同交互方法，包括建立任务收发点、内节点环、中节点环、外节点环相互之间的关联关系，且建立了多种节点与节点之间、节点与任务收发点之间的信息传递和交互路径，然后建立节点函数和节点关联函数，作出节点关联分析图，得到各种节点和信息传播路径，从而更加直观地表达纵横双向跨节点的协同交互模型的意义，避免了传统节点间的单一路径或双路径信息交互速度慢、节点损坏影响整体交互的缺点，两个节点环上的节点连接紧密，协同交互效率高，避免了访问路径过少而拥堵的现象，所有路径都得到合理利用，关联连接路径多，容错率高，信息传递和交互速度快，提高了协同交互的稳定性。
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公开(公告)号：CN109272056A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811280097.0
申请日：2018-10-30
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于伪负样本的数据平衡方法及提高数据分类性能的方法，包括步骤：步骤1：正负样本分离，得到正样本集和负样本集；步骤2：计算得到负样本皮尔逊相关系数集合；步骤3：将伪负样本集和被挑选样本集初始化；步骤4：使用最大相关-最小冗余方法计算权重，得到权重集合；步骤5：挑选出最大权重，更新伪负样本集和被挑选样本集；步骤6：重复步骤4和步骤5，直到挑选出伪负样本集；步骤7：将挑选出的伪负样本集并入正样本集，同时，从所述负样本集中剔除挑选出的伪负样本集；本发明首次提出并定义了伪负样本的概念，提出的算法可提高数据分类准确性，进而提高分类器性能，特别是在处理不平衡的生物信息数据方面优势明显。
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