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公开(公告)号：CN117765312A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311736691.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 烟台大学 , 烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于航拍数据集的地物图像分类方法，该方法能够解决航拍数据图像分类存在的低效率、低准确性以及难以应对大规模数据的难点问题，设计的模型与VGG16相比，准确率提升了16％，训练时间减少了约50％，推理速度是原来的4倍且参数量降低了35％；与现有的分类性能较好的轻量级网络EfficientNet‑B3相比，本文提出的模型将Top1准确率提高了5％，训练时间减少了18％。
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公开(公告)号：CN120069491A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510561102.9
申请日：2025-04-30
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及群智感知技术与人工智能技术交叉领域，尤其涉及一种基于多空间建模与公平性强化学习的群智感知任务调度方法及系统，所述方法包括根据获取的任务构建地面与空中协同的多层空间任务结构；根据空间区域划分结果建立任务间的拓扑关联模型，并通过关键路径提取机制明确任务调度的优先序列；构建差异化的智能体匹配策略，基于优先序列进行关键路径任务的合理配置；利用公平性感知多目标调度算法对非关键路径任务进行动态分配；本发明通过空间划分与路径筛选机制缩小搜索空间，提升任务完成率和系统整体调度性能，适用于多空间协同感知任务场景中的高效资源配置需求。
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公开(公告)号：CN119204083B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411696945.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及群智感知技术领域，尤其是涉及一种基于Stackelberg博弈的合作模式激励方法及系统。方法，包括获取众包任务的任务集和用户历史数据；根据众包任务的紧急程度和能量消耗计算众包任务的质量评分；基于众包任务的质量评分对众包任务进行任务划分，基于任务划分生成合作任务；根据用户历史数据对用户进行能力值评估；基于能力值评估结果和生成的合作任务进行任务分配，其中，利用Stackelberg博弈在任务完成过程中求取纳什均衡解，得到最优分配策略。通过引入能力值、搁置等级和质量评分的概念，将长时间存在于系统中难度较大的任务进行组合，让用户合作来完成，使任务的接收完成率得到了保证。
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公开(公告)号：CN118865394B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411345342.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及模型优化技术领域，尤其是涉及一种基于多目标优化的文生图大模型优化方法及系统。方法包括：获取文本数据；构建基于扩散模型的文生图大模型；基于优化变量构建多目标优化问题，基于多目标优化问题并利用NSGA‑II算法对文生图大模型进行参数优化；基于参数优化，利用文生图大模型进行反向扩散生成最终的用户需求图像。本发明提出的文生图优化微调方法能够同时优化多个互相冲突的目标。对于文生图模型的微调，可以同时提高图像的清晰度、色彩逼真度和细节表现。同时，确保生成的图像与输入文本在语义上保持高度一致。
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公开(公告)号：CN119204083A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411696945.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及群智感知技术领域，尤其是涉及一种基于Stackelberg博弈的合作模式激励方法及系统。方法，包括获取众包任务的任务集和用户历史数据；根据众包任务的紧急程度和能量消耗计算众包任务的质量评分；基于众包任务的质量评分对众包任务进行任务划分，基于任务划分生成合作任务；根据用户历史数据对用户进行能力值评估；基于能力值评估结果和生成的合作任务进行任务分配，其中，利用Stackelberg博弈在任务完成过程中求取纳什均衡解，得到最优分配策略。通过引入能力值、搁置等级和质量评分的概念，将长时间存在于系统中难度较大的任务进行组合，让用户合作来完成，使任务的接收完成率得到了保证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118863468B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411320580.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/006 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于众包任务分配技术领域，具体涉及极限学习机协同樽海鞘群优化算法的任务分配方法、系统，基于工作者和任务的属性，构建目标函数，依次经三个阶段任务分配，得到使目标函数最大化的众包任务分配方案，其中，第一阶段分配中，将多维众包任务分配优化问题转化为一维优化问题，经樽海鞘群优化算法得到第一阶段分配结果；第二阶段分配中，将相关性高的维度合并为一个种群，经樽海鞘群优化算法或训练后的极限学习机进行更新，得到第二阶段分配结果；第三阶段分配中，经训练后的极限学习机或局部聚集法进行更新，得到第三阶段分配结果，即最优任务分配方案，最大化完成任务数量的期望。
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公开(公告)号：CN119063741A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411569919.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 烟台大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，尤其是涉及一种基于冲突搜索的有界次优智能体路径规划方法及系统。方法包括获取多智能体道路信息；初始化根节点，根据多智能体道路信息生成最短路径；检测路径是否存在冲突，若无冲突，直接输出最短路径作为最终解；若存在冲突，通过节点插入进行冲突解决并生成新子节点；对生成的新子节点进行路径更新；检查新子节点并重复进行冲突检测，更新直至找到可行解。本发明提出一种基于冲突搜索的有界次优智能体路径规划方法，通过引入FOCAL列表及改进的节点优先级排序策略，对冲突解决过程进行了优化。
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公开(公告)号：CN118865394A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411345342.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及模型优化技术领域，尤其是涉及一种基于多目标优化的文生图大模型优化方法及系统。方法包括：获取文本数据；构建基于扩散模型的文生图大模型；基于优化变量构建多目标优化问题，基于多目标优化问题并利用NSGA‑II算法对文生图大模型进行参数优化；基于参数优化，利用文生图大模型进行反向扩散生成最终的用户需求图像。本发明提出的文生图优化微调方法能够同时优化多个互相冲突的目标。对于文生图模型的微调，可以同时提高图像的清晰度、色彩逼真度和细节表现。同时，确保生成的图像与输入文本在语义上保持高度一致。
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公开(公告)号：CN118797356A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411288152.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06N5/025 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/092 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及强化学习和序列推荐技术领域，尤其是涉及一种基于双重状态增强的强化学习序列推荐方法及系统。所述方法，包括获取项目的知识图谱数据并按照时间戳对知识图谱数据进行排序，得到交互序列；根据交互序列和项目分布构建序列增强模型，包括构建序列增强层、构建知识感知增强层和构建奖励层；利用构建完成的序列增强模型结合双重状态增强机制，将序列增强模型的输出输入至马尔可夫决策框架，通过状态转移概率来更新模型状态；对序列增强模型进行模型训练，根据训练完成的序列增强模型，对用户进行实时推荐。本发明能够更好地捕捉序列中的全局和局部上下文信息，丰富状态表示，缓解状态空间稀疏问题。
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公开(公告)号：CN116756437B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202310770427.9
申请日：2023-06-27
Applicant: 烟台大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/901 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种道路网络指定区域的移动对象快速搜索方法及系统，涉及计算机应用技术领域。该方法步骤包括：将道路网路构建为图；将每个路口看作图上的一个顶点，路口之的路段看作相应顶点之间的边，路口之间路段的长度看作边的权重；将移动对象映射到图上；将图划分为多个具有边界约束性质的子图，其中边界约束性质使得对应子图能够直接被判定是否被查询范围覆盖；基于划分的子图构建双层索引结构；基于双层索引结构查询位于指定查询范围内的移动对象集合。相比于其他现有技术，本发明能够直接确定被查询范围完全覆盖的子图，避免了对被查询范围完全覆盖的子图进行内部探索，从而实现快速搜索指定范围区域内的移动对象。
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