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公开(公告)号：CN110175277B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201910374714.1
申请日：2019-05-07
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明揭示了一种面向电商平台的农药信息采集方法，包括如下步骤：S1、从电商平台的页面中获取农药商品页面的URL作为爬虫条目URL队列，启动爬虫程序；S2、对所爬取的数据进行解析，然后使用URL过滤算法对URL进行初步过滤，将过滤后的URL存储在URL队列中；S3、将经过解析后的数据临时存储在系统缓存中，随后对URL进行二次过滤；S4、将前序步骤中获取的全部农药商品信息进行整合、归纳到一个完整的农药对象中，并将其存储在系统数据库中；S5、对系统数据库中的数据进行展示。本发明使用爬虫技术对指定的电商平台内的农药信息进行采集，通过归一化处理为判断农药产品的性价比提供了依据，方便了农民朋友的线上农药交易操作。
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公开(公告)号：CN110163722A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910393064.5
申请日：2019-05-13
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06Q30/06 , G06Q30/02 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06F16/2455
Abstract: 本发明揭示了一种用于农产品精准销售的大数据分析系统及分析方法，系统包括大数据基础平台模块、数据采集模块、数据预处理模块以及数据处理模块，方法包括大数据基础平台步骤、数据采集步骤、数据预处理步骤以及数据处理步骤。本发明以大数据平台为基础，实现了数据信息的存储与分析，对用户进行了完备的客户画像，并最终达到了精准销售的目的。
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公开(公告)号：CN110674964A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910396995.0
申请日：2019-05-14
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种基于农业溯源信息的搜索预测系统及方法，系统包括溯源数据采集模块、数据处理与储存模块以及搜索预测模块，方法包括溯源数据采集步骤、数据处理与储存步骤以及搜索预测步骤。本发明实现了在大数据技术背景下对农产品信息的采集、存储与挖掘，能够通过对用户搜索行为的分析、判断，预测出用户的搜索倾向，再根据所得到的搜索倾向在用户搜索时进行相关推荐，从而提升企业的市场化水平和农产品的竞争力。
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公开(公告)号：CN110175277A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910374714.1
申请日：2019-05-07
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明揭示了一种面向电商平台的农药信息采集方法，包括如下步骤：S1、从电商平台的页面中获取农药商品页面的URL作为爬虫条目URL队列，启动爬虫程序；S2、对所爬取的数据进行解析，然后使用URL过滤算法对URL进行初步过滤，将过滤后的URL存储在URL队列中；S3、将经过解析后的数据临时存储在系统缓存中，随后对URL进行二次过滤；S4、将前序步骤中获取的全部农药商品信息进行整合、归纳到一个完整的农药对象中，并将其存储在系统数据库中；S5、对系统数据库中的数据进行展示。本发明使用爬虫技术对指定的电商平台内的农药信息进行采集，通过归一化处理为判断农药产品的性价比提供了依据，方便了农民朋友的线上农药交易操作。
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公开(公告)号：CN110163722B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910393064.5
申请日：2019-05-13
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06Q30/06 , G06Q30/02 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06F16/2455
Abstract: 本发明揭示了一种用于农产品精准销售的大数据分析系统及分析方法，系统包括大数据基础平台模块、数据采集模块、数据预处理模块以及数据处理模块，方法包括大数据基础平台步骤、数据采集步骤、数据预处理步骤以及数据处理步骤。本发明以大数据平台为基础，实现了数据信息的存储与分析，对用户进行了完备的客户画像，并最终达到了精准销售的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120013388A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510160390.7
申请日：2025-02-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06F16/29 , G06F18/2321
Abstract: 本发明提出了一种考虑道路限制的物流场地内车辆调度方法，包括以下步骤：将物流场地内路网抽象为基于时空网络的拓扑路网；构建基于时空网络的物流场地内车辆路径规划模型；对车辆路径规划模型进行求解；对空闲车辆和待运输货物进行车货匹配；由物流场地内装货区发出请求，空闲车辆收到请求后前往装货区进行装货工作；针对车辆在装货区的工作过程提出基于动态重定位策略的主动实时调度方法；完成所有装卸工作后，为车辆规划最短离场路径离开物流场地。本发明能够动态调整车辆路径规划，优化车辆在卸货区和装货区的作业流程，同时实现车辆与货物的高效匹配，最大限度地减少车辆等待时间和空驶距离，提升物流场地的整体运营效率，降低物流运输成本。
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公开(公告)号：CN120013195A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510176318.3
申请日：2025-02-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种考虑运输车油耗的分流中心选址方法，通过收集快递站地理位置信息、每个快递站点的共享快递盒的需求量、待回收量等快递站信息，共享快递盒回收率、共享快递盒运输途中损耗率、顾客共享快递盒损耗率、快递站点共享快递盒损耗率等共享快递盒回收信息，运输车辆最大容量、车辆基础租金、车辆行驶速度等车辆运行信息，同时添加针对不同情况的车辆油耗信息，其中包括运输车辆将共享快递盒从各个快递站点收集运输至分流中心的路况油耗、分流中心内部运输油耗、装卸共享快递盒时油耗等因素，本发明通过改进的鲸鱼优化算法对考虑运输车油耗的分流中心选址模型进行求解，以获得符合运输车辆油耗指标低，物流总成本低的分流中心选址方法。
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公开(公告)号：CN120013035A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510159347.9
申请日：2025-02-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q50/26 , G06N3/126 , G06F18/23213 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及物流配送路径优化技术领域，尤其涉及一种客货共享车辆协同低碳运行的路径优化方法，包括以下步骤：获取站点的需求信息；构建多重目标的物流路径优化模型；确定路径选择、车辆使用、车辆容量、时间窗等约束条件；采用K‑means聚类算法，获取各站点的聚类结果；遍历每一聚类结果，基于路径优化模型，采用变邻域算子改进NSGA‑II与Tabu Search的混合优化策略，确定最优配送路径。本发明构建的多重目标的物流路径优化模型，运用K‑means聚类算法对站点合理分类，采用变邻域算子改进的NSGA‑II与Tabu Search结合的混合优化策略，结合进化算法与局部搜索技术，提高算法收敛速度、增强找到全局最优解的可能性，实现降低运输总成本、提升运输时效性、缩短配送时间、减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN119670985B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510180803.8
申请日：2025-02-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/087 , G06Q30/0202 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06F18/23213 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法。包括以下步骤：收集历史订单数据；对所述历史订单数据进行预处理；改进TabNet算法，并构建基于改进TabNet算法的热度模型；使用预处理后的数据集训练基于改进TabNet算法的热度模型，计算各SKU的热度评分，并进行实时数据更新与热度评分的动态重新计算；根据计算得到的SKU热度评分，将货物上架到不同货架区域。本发明提供了一种新型的基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，使得高热度SKU可以通过动态特征选择和热度评分机制被有效识别并集中上架，从而提高RMFS系统的订单行命中率，优化拣选效率。
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公开(公告)号：CN119204084B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411748733.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应多领域图像分割任务的神经架构搜索方法，该方法通过构建模块化神经网络架构，结合自适应神经架构搜索和改进的粒子群优化算法，实现对语义分割、实例分割、全景分割、医学图像分割及边缘检测等任务的高效处理。通过优化网络结构和保持高空间分辨率，本发明在提高分割精度的同时显著降低了计算复杂度，具有广泛的应用前景，特别适用于复杂图像处理场景。
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