公开(公告)号：CN115223731A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210837179.0

申请日：2022-07-15

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  黄安 ,  卢杰 ,  刘亚荣 ,  彭绍亮

IPC: G16H70/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于DS证据理论的药物相互作用预测方法。首先获取药物的多模态数据构建药物相互作用数据集；然后提取药物的多模态特征作为深度神经网络的输入，构建多模态的药物相互作用的预测模型并对预测模型进行训练；然后利用训练后的预测模型进行药物相互作用的预测。预测模型使用Dirichlet分布计算分类概率和不确定性值并通过Dempster‑Shafer证据理论融合得到基于多模态的预测结果和整体的不确定性值。与现有预测方法相比，本发明使用了多模态的药物数据不仅具有较低的预测误差，而且还能提供有意义的不确定性信息用于指导多模态预测融合和表达预测的置信度，具有更高的可靠性和稳健性。

公开(公告)号：CN114997959A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210694002.X

申请日：2022-06-20

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  卢杰 ,  黄安 ,  李姗珊 ,  黄飞扬

IPC: G06Q30/06 ,  G06N3/12 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种电子智造产品营销推荐方法。首先整理出电子智造业云平台记录的客户日志数据，提取客户特征和产品特征数据并进行清洗，获得特定格式的数据集，根据数据集构建客户产品评分矩阵；然后将采用遗传算法得到的Pareto最优解集用改进k‑means聚类算法进行客户聚类划分；再次综合客户特征偏好矩阵与客户产品评分矩阵得出混合相似度计算方式，并引入人类记忆遗忘曲线时间函数，构建客户产品评分模型；最后将求解出的评分较高的产品结果推荐给客户。与现有推荐算法相比，本发明方法具有能够改善客户兴趣变化对推荐效果的影响，实现数据聚合，解决数据稀疏性，提高客户产品推荐的效率和准确性的优点。

公开(公告)号：CN114202202A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111513284.0

申请日：2021-12-12

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  卢杰 ,  黄安 ,  李姗珊 ,  刘亚荣

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于改进NSGA‑III算法的城市共享单车部署多目标优化方法。首先移动终端采集用户以及共享单车信息，将待停的单车到部署点的距离代价总和以及部署点之间的停车密度代价总和等作为目标函数，构建出共享单车部署模型，然后为减少数据存储空间，编码部署点信息，再然后将终端收集到的数据进行筛选等处理，最后对用户的停车需求进行部署点分配算法的计算，通过改进的NSGA‑III算法求解总距离代价与平均密度代价，从而得到Pareto最优解集或者近似解集；根据更新完成后的解集，得到城市共享单车部署多目标优化方法。本发明方法能够缩短共享单车部署点距离与分散共享单车聚集之间的矛盾，有效提高单车停放区域利用率。