公开(公告)号：CN119862242A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411920980.7

申请日：2024-12-25

Applicant: 泸州老窖集团有限责任公司 ,  电子科技大学

Inventor： 李精书 ,  赵飞 ,  余文 ,  苏生 ,  田园 ,  田野 ,  朱群超 ,  周舻 ,  杨咏馨 ,  张小雪 ,  陈永志 ,  熊锐

IPC: G06F16/28 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/00 ,  G06N5/022 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明公开了一种基于社区划分的供应链风险知识图谱规模压缩方法，包括S1：获取目标实体和目标实体之间的而关系，构建风险知识图谱；S2：将风险知识图谱的数据导出，构建拓扑结构图；S3：基于得到的拓扑结构图对风险知识图谱进行社区划分，获取划分后的图谱和被阻断的边集合；S4：基于图神经网络构建链接预测模型，并根据划分后剩余的图谱数据进行模型训练；S5：通过训练好的链接预测模型对被阻断的边进行预测；S6：基于预测结果进行筛选，得到筛选后的边集合，完成图谱规模压缩。本发明实现了以缩减图谱的整体规模为压缩目的，同时减少了边的移除，降低了多跳关联搜索的复杂度。

公开(公告)号：CN116484110A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310183023.X

申请日：2023-03-01

Applicant: 泸州老窖集团有限责任公司 ,  电子科技大学

Inventor： 刘淼 ,  苏生 ,  唐永清 ,  段志国 ,  李精书 ,  赵飞 ,  刘秋霞 ,  田园 ,  田野 ,  余文

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/335

Abstract: 本发明公开了一种基于节点阅读效果与延迟的社交网络影响力最大化方法，包括：S1：获取多篇文章的历史传输数据，为每篇文章构建带时序的历史传播网络；S2：根据所有文章的历史传播网络，构建传播网络画像，并计算历史传播网络上节点的阅读延迟；S3：预测一个节点在收到文章后的阅读时长、阅读延迟、以及向其它节点传播文章的概率；S4：针对某个节点，构成以该节点为根节点的预计传播树；S5：基于所述传播树，筛选出若干个初始传播节点。实现文章基于节点阅读效果与延迟的影响力最大化传播。

公开(公告)号：CN114328634A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111638280.5

申请日：2021-12-29

Applicant: 泸州老窖集团有限责任公司

Inventor： 张良 ,  苏生 ,  段志国 ,  李子桐 ,  李精书 ,  赵飞 ,  余文 ,  刘秋霞 ,  朱群超

IPC: G06F16/2457 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明提供了一种企业关系网络构建与关系评价方法，包括获取起始企业与目标企业的数据；基于起始企业进行关系查询获取中间关系对象，并基于中间关系对象再进行关系查询，直至查询到目标企业或满足预设的路径长度条件；同步记录查询过程中关系以及路径数据信息，构建起始企业与目标企业之间的企业关系网络；基于企业关系网络进行遍历，获取从起始企业到目标企业的全部路径；对得到的全部路径中，每个路径分别基于设定的规则进行关系评价，输出各路径最终评分结果。本发明按层级查询构建企业关系网络，并通过对网络中的路径进行评价，实现了直观快捷的获取企业之间的关系结果。

公开(公告)号：CN116992926A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310914784.8

申请日：2023-07-25

Applicant: 泸州老窖集团有限责任公司

Inventor： 刘淼 ,  苏生 ,  李精书 ,  黄晨晗 ,  唐永清 ,  祖佳晟 ,  刘秋霞 ,  李志浩 ,  赵飞 ,  田园 ,  田野 ,  余文

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种协同优化卷积神经网络结构与权重的演化神经网络方法，其包括：将卷积神经网络结构及参数优化问题的解作为演化算法的个体，并对个体进行可变长结构编码；对给定的父个体进行组合，得到对应的新个体；对原始个体进行变异操作，得到对应的新个体；从编码后的个体、组合个体、变异个体中选择适应度高的个体进行到下一代种群中，并优化卷积层、池化层的个数、次序、参数以及神经元之间的连接权重。本发明可高效地寻找卷积神经网络最优结构。

公开(公告)号：CN108237787A

公开(公告)日：2018-07-03

申请号：CN201611226773.7

申请日：2016-12-27

Applicant: 电子科技大学 ,  华为技术有限公司

Inventor： 李迅波 ,  王振林 ,  孙保亮 ,  方炜 ,  余文

IPC: B41J2/435 ,  G01B21/02

CPC classification number: B41J2/435 ,  G01B21/02

Abstract: 本发明公开了一种用于连接器尺寸自动检测与激光打标设备，其特征在于：包括自动检测转盘、进料机构、激光打码机构、出料机构、连接器端头与正面尺寸测量装置以及用于连接器侧面测量装置；自动检测转盘、进料机构、激光打码机构、出料机构、连接器端头与正面尺寸测量装置以及用于连接器侧面测量装置均设置在机柜上；自动检测转盘上设置有连接器尺寸自动检测的数据槽；进料机构、激光打码机构、出料机构、连接器端头与正面尺寸测量装置以及用于连接器侧面测量装置分别位于自动检测转盘的周围。本发明能够实现连接器的尺寸自动检测，及生产品号的激光打标及良品与不良品的自动分选。

公开(公告)号：CN108243428A

公开(公告)日：2018-07-03

申请号：CN201611226747.4

申请日：2016-12-27

Applicant: 电子科技大学 ,  华为技术有限公司

Inventor： 李迅波 ,  王振林 ,  余文 ,  方炜 ,  孙保亮

IPC: H04W16/18 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开了一种基于混合多目标粒子群算法的无线传感网络中继节点部署算法；本发明主要研究单层网络中的中继节点部署问题，并且主要研究的网络属性为网络的平均能耗和网络通行链路的可靠性。混合多目标粒子群算法是一类新兴的多目标进化算法。它的核心思想是在多目标粒子群算法的基础上引入最优邻居学习以及遗传算法中的交叉变异拥挤距离的策略，从而显著提高算法的搜索效率。由于混合多目标粒子群算法是一种基于种群的算法，可以同时维护一组具有不同偏好的候选解，因而非常适合于求解多目标优化问题。而且，大量的实际应用表明，混合多目标粒子群算法比通常的多目标进化算法具有更高的搜索效率。