-
公开(公告)号：CN109389244A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811038526.3
申请日：2018-09-06
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于GRU的多因素感知短期景区内游客人数预测方法，具体实施如下：1)对原始景区数据进行预处理，得到多个时间序列和预测时刻的相关情境信息及其距当前时刻的时刻数；2)利用CNN卷积神经网络提取时间序列的特征向量；利用GRU网络处理CNN提取的特征向量，得到时序特征向量；3)将GRU中得到的时序特征向量和预测时刻的相关情境信息及其距当前时刻的时刻数独热(one-hot)编码相连接，输入到全连接层中，得到预测时刻景区内游客人数。本发明利用CNN和GRU处理景区多时序数据，并加入预测时刻的相关情境信息及其距当前时刻的时刻数来预测短期景区内游客人数，在智能旅游、流量预测等领域具有广阔的应用前景。
-
公开(公告)号：CN102508669A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110361544.7
申请日：2011-11-14
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及支持各种开发语言开源框架的一种程序代码自动生成方法，该方法通过分析当前各种开发语言和开发框架在开发过程中的重复代码，根据重复代码是有规则的且可定制的共同特点进行设计，把重复代码及规则定义到模板文件中进行自动生成，避免了开发人员重复代码的编写，大大提高了开发效率，解决了现有技术中存在的问题。
-
公开(公告)号：CN112153636A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011178646.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明涉及电信技术领域，尤其涉及一种基于机器学习预测电信业用户携号转出的方法，包括以下步骤：1)采集特征变量数据并进行数据预处理保存到数据库中，在数据库中进行样本采样，将正样本和负样本的比例控制在1：10；2)样本随机分为训练集和测试集；3)选择XGBoost算法为基础构建预测模型，输入训练集训练预测模型，获得预测概率值和特征的重要程度；4)利用训练完成的模型对测试集进行数据预测，并根据预测结果对预测模型进行评估，若评估结果低于阈值，对预测模型进行优化迭代。本发明的有益效果在于：提高预测效率，做到提前预警及时维系，预测模型能够动态进行优化迭代。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101777079B
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201010122301.3
申请日：2010-03-11
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明涉及商业智能数据应用领域，尤其涉及一种快速生成电子报表的系统构架及其实现方法，该系统构架，包括数据层、控制层和展示层三层；数据层，包括业务指标配置库和业务指标数据库；控制层，用于周期性的根据指标定义算法、规则，从数据层提取业务数据加载到内存中；用于提供数据结果给展示层；展示层，返回指令结果或按配置格式展现报表。本发明的有益效果：本发明大大提高了响应时间，业务报表响应时间基本控制在500毫秒以内，实现零延时，优于普通报表技术的访问响应时间，提升了用户感知。
-
公开(公告)号：CN101777079A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN201010122301.3
申请日：2010-03-11
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明涉及商业智能数据应用领域，尤其涉及一种快速生成电子报表的系统构架及其实现方法，该系统构架，包括数据层、控制层和展示层三层；数据层，包括业务指标配置库和业务指标数据库；控制层，用于周期性的根据指标定义算法、规则，从数据层提取业务数据加载到内存中；用于提供数据结果给展示层；展示层，返回指令结果或按配置格式展现报表。本发明的有益效果：本发明大大提高了响应时间，业务报表响应时间基本控制在500毫秒以内，实现零延时，优于普通报表技术的访问响应时间，提升了用户感知。
-
公开(公告)号：CN112182654B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202011048516.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，包括以下步骤：身份证号进行分段；分别对地区编码、出生日期、顺序码进行脱敏：获取相同省份下的所有地区编码集和，从集合中获取新的地址编码；获取基准日期与待脱敏出生日期的间隔天数，间隔天数通过转换得到新的间隔天数，新的间隔天数进制转换后与一个随机数进行模运算，得到最终的间隔天数，根据最终的间隔天数得到新的出生日期；通过与一随机整数进行计算得到新的顺序码；根据固定算法得到新的校验码；组合形成新的身份证号。本发明的有益效果在于：采用分段处理机制，可以灵活选择要脱敏的分段信息，同时保持身份证号本身的结构特征和分析价值。(56)对比文件张继.利用EXCEL函数功能从身份证号提取学生基础学籍信息.电脑知识与技术.2014,(第33期),7948-7950.张樵.数据漂白简析.中国金融电脑.2010,(第09期),80-81.
-
公开(公告)号：CN112182654A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011048516.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，包括以下步骤：身份证号进行分段；分别对地区编码、出生日期、顺序码进行脱敏：获取相同省份下的所有地区编码集和，从集合中获取新的地址编码；获取基准日期与待脱敏出生日期的间隔天数，间隔天数通过转换得到新的间隔天数，新的间隔天数进制转换后与一个随机数进行模运算，得到最终的间隔天数，根据最终的间隔天数得到新的出生日期；通过与一随机整数进行计算得到新的顺序码；根据固定算法得到新的校验码；组合形成新的身份证号。本发明的有益效果在于：采用分段处理机制，可以灵活选择要脱敏的分段信息，同时保持身份证号本身的结构特征和分析价值。
-
公开(公告)号：CN109389244B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811038526.3
申请日：2018-09-06
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于GRU的多因素感知短期景区内游客人数预测方法，具体实施如下：1)对原始景区数据进行预处理，得到多个时间序列和预测时刻的相关情境信息及其距当前时刻的时刻数；2)利用CNN卷积神经网络提取时间序列的特征向量；利用GRU网络处理CNN提取的特征向量，得到时序特征向量；3)将GRU中得到的时序特征向量和预测时刻的相关情境信息及其距当前时刻的时刻数独热(one‑hot)编码相连接，输入到全连接层中，得到预测时刻景区内游客人数。本发明利用CNN和GRU处理景区多时序数据，并加入预测时刻的相关情境信息及其距当前时刻的时刻数来预测短期景区内游客人数，在智能旅游、流量预测等领域具有广阔的应用前景。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.041 seconds)
