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公开(公告)号：CN104200104A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410452578.0
申请日：2014-09-04
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及空气污染物的细粒度区域估计，尤其涉及一种基于空间特征的细粒度空气污染物浓度区域估计方法，包括预处理阶段、预测阶段、估计阶段；预处理阶段进行网格划分得到训练样本，预测阶段采用距离度量学习方法学习马氏距离函数来寻找区域最近的k个区域，再对这k个区域形成的特征向量进行多元线性回归训练，估计阶段利用训练得到的多元线性回归模型对区域的空气污染物浓度进行估计。本发明的有益效果在于：本发明可用来对无空气质量监测站点的某个小区域的空气污染物浓度进行估计，充分利用邻近的空气质量监测站点，引入k个邻近区域，可以更好地捕捉空气污染物浓度在空间上的细粒度变化，更准确地估计出当前区域的污染物浓度。
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公开(公告)号：CN103731498A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310755662.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及计算机数据库处理领域，尤其涉及一种基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，包括节点负载信息收集和节点负载均衡两个过程，节点负载均衡过程包括预处理和选择副本两个阶段。本发明的有益效果：本发明针对现有的大数据实时查询系统负载均衡方法过于简单且不考虑机器当前状态的问题，提出了新的基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，本发明的优点包括：负载均衡效果优于现有的大数据实时查询系统；时间复杂度较小，为O(n2)，其中n为块的数目；适用于异构分布式系统和系统中运行其他任务的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102968618A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210420633.9
申请日：2012-10-24
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
Abstract: 本发明涉及静态图像中的对象识别技术，尤其涉及一种融合BoF模型和谱聚类算法的静态手势识别方法，包括识别训练方法和识别应用方法，构建层次化BoF模型用于快速准确地捕捉复杂背景下的手势特征分布，再通过谱聚类算法过滤掉属于背景的特征点，保证识别的效率和准确性。本发明的有益效果在于：1、层次化BoF模型在保持了传统BoF模型运行效率高、相对准确的优点基础上，同时又修正了传统BoF模型中不包含特征点空间分布信息的缺陷；2、提出了一种基于谱和HIK的过滤算法(Spectral-HIK)，该算法在尽量保存前景特征点的基础上过滤掉大部分的背景特征点，可以有效的提高整个算法的识别效率及准确率。
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公开(公告)号：CN103731498B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201310755662.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及计算机数据库处理领域，尤其涉及一种基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，包括节点负载信息收集和节点负载均衡两个过程，节点负载均衡过程包括预处理和选择副本两个阶段。本发明的有益效果：本发明针对现有的大数据实时查询系统负载均衡方法过于简单且不考虑机器当前状态的问题，提出了新的基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，本发明的优点包括：负载均衡效果优于现有的大数据实时查询系统；时间复杂度较小，为O(n2)，其中n为块的数目；适用于异构分布式系统和系统中运行其他任务的情况。
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公开(公告)号：CN104200103A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410452557.9
申请日：2014-09-04
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多领域特征的城市空气质量等级预测方法，包括数据预处理阶段、训练阶段、预测阶段；数据预处理阶段进行网格划分得到训练样本，获取训练数据集；训练阶段估计出条件随机场模型最优参数，得到最优模型并输出条件随机场模型；预测阶段采用维特比算法结合训练阶段学习得到的条件概率模型求得条件概率P(Y/Xf)最大的输出序列并输出预测结果。本发明方法可以更准确地预测AQI等级，并对各站点接下来一定时间段内的AQI等级进行预测，满足人们挑选空气质量较好的时间段进行外出活动的需要。
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公开(公告)号：CN103064924A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210562310.3
申请日：2012-12-17
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术，具体涉及一种基于地理标注照片挖掘的旅游地点情境化推荐方法，地理标注照片(geotagged photo)即被标注了地理信息(如经纬值)的照片，该方法首先基于照片的地理和语义标注获取旅游地点及其名称，然后根据旅游地点被访问的情境特征(位置、时间和天气)建立旅游地点数据库和用户访问偏好模型，最后根据查询用户当前情境特征及用户间访问偏好相似度向其推荐旅游地点。该方法使用公开的地理标注照片(如Flickr)，可实现社交网络用户间个性化、情境化的旅游地点推荐。
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公开(公告)号：CN102509170A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110308289.X
申请日：2011-10-10
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于历史轨迹数据挖掘的位置预测系统及方法，该方法将位置预测问题分解为离线轨迹挖掘和在线模式匹配两个子问题，离线轨迹挖掘主要使用数据挖掘技术对用户的历史轨迹数据进行处理和分析，在线模式匹配主要基于用户在线运动情况和挖掘出的运动模式进行匹配和查找，有效满足各类基于位置服务(如基于位置的广告、推荐、提醒等服务)的需求，解决了现有技术中存在的问题。
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