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公开(公告)号：CN118171094A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410605851.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/2134 , G06F17/16 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供的一种正定时变工作模态参数识别方法、装置、设备及介质，涉及工作模态参数识别领域。本发明通过获取传感器测点的线性时变结构振动响应信号,基于凝固系数法对线性时变结构进行离散化，获得在极小时间区间内“冻结”的时不变结构振动响应信号；然后采用ICA进行分离，引入最大化似然函数和排序约束方法对分离出的成分进行估计和梯度迭代更新直至收敛，再结合滑窗增量式技术，优化滑窗过程中模态参数的迁移更新方式，直至滑窗结束，获得逼近的时变结构模态振型和模态响应矩阵。本发明降低了排序和能量不确定的问题，提高了识别精度和成功率，解决了模型的初值选取问题，明显降低了模型自监督学习所需要的迭代步数，减少模型优化所耗时间。
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公开(公告)号：CN117910782B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410308780.X
申请日：2024-03-19
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供基于完全子图和插入式遗传算法的城际拼车静态调度方法，涉及交通调度技术领域。方法包含S1、历史订单进行预处理。S2、预处理后提取所需字段获取输入订单数据。S3、根据输入订单数据，计算用户之间的时空相似性。S4、以时空相似性为元素生成n名乘客合乘权值矩阵。S5、根据合乘权值矩阵生成n名乘客的合乘带权图。S6、根据合乘带权图搜索1到k阶的完全图，获取合乘完全图集合。S7、多次在合乘完全图集合中搜索可行子图组合，获取原始种群。S8、重复执行S9至迭代结束，从新的种群选择适应度最高的个体作为静态调度的解。S9、从旧的种群选择个体进行交叉运算和变异运算获取新的个体。用新的个体替换旧的种群中较差的个体，获取新的种群。
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公开(公告)号：CN117910782A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410308780.X
申请日：2024-03-19
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/47 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供基于完全子图和插入式遗传算法的城际拼车静态调度方法，涉及交通调度技术领域。方法包含S1、历史订单进行预处理。S2、预处理后提取所需字段获取输入订单数据。S3、根据输入订单数据，计算用户之间的时空相似性。S4、以时空相似性为元素生成n名乘客合乘权值矩阵。S5、根据合乘权值矩阵生成n名乘客的合乘带权图。S6、根据合乘带权图搜索1到k阶的完全图，获取合乘完全图集合。S7、多次在合乘完全图集合中搜索可行子图组合，获取原始种群。S8、重复执行S9至迭代结束，从新的种群选择适应度最高的个体作为静态调度的解。S9、从旧的种群选择个体进行交叉运算和变异运算获取新的个体。用新的个体替换旧的种群中较差的个体，获取新的种群。
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公开(公告)号：CN117593043A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410060664.0
申请日：2024-01-16
Applicant: 华侨大学 , 蓝海(福建)信息科技有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/47 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种城际网约车辆未来短期时刻分布估计方法、装置及设备，方法包括：实时获取城际网约车某条线路的乘客下单出行数据，构建车辆集合和两城的城际出入口；根据车辆集合构建两城的真实可用运力集合和预估可用运力集合；根据车辆出城触发两城的运力分布预估，构建两城的途中车辆集合和预出城车辆集合；根据两城的真实可用车辆集合、途中车辆集合和预出城车辆集合，更新两城的预估可用运力集合；基于两城的预估可用运力集合和途中车辆集合，可以预估未来的运力分布，提前可知车辆在未来某时刻的位置，可适用于额定容量不同的异构车型的返程预约订单的提前派单调度。本发明能有效提高城际网约车运力分布短期预估的准确性。
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公开(公告)号：CN116720626A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310740108.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/231 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种订单组批优化方法、终端设备及存储介质，该方法中首先使用杰卡德相似性系数和类间平均距离来度量各个订单类之间的相似性，在计算相似性的时候，直接将部件面积和数目考虑进去；然后使用凝聚层次聚类算法将相似性最高并且符合约束条件的订单类合并成订单簇。本发明可以在保证原片利用率的情况下，替代原有人工编排带来的效率低和耗时长的组批模式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116680396A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310379952.8
申请日：2023-04-11
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F18/23213
Abstract: 本发明一种基于游客评论数据聚类的景点主题自动分类方法及系统，包括：获取游客对景点的有效评论数据集、有效评论数据的总量、景点的主题类别集合、景点的主题类别总数以及各个主题类别的景点数量集合；基于所述有效评论数据集，获得有效评论数据的特征项；计算各特征项的权重，获得游客对景点的有效评论数据特征项的权重向量；基于特征项的权重向量，采用聚类算法，将有效评论数据划分为不同的簇；根据所述簇，分析各簇特征项，确定该类景点的主题词，完成景点主题的自动分类。本发明基于游客评论数据聚类的景点主题自动分类方法能够提高景点主题分类的自动化水平和效率，减少人工的主观性。
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公开(公告)号：CN116663811A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310551393.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 本发明实施例提供一种城际客运的往返动态拼车的调度匹配方法和装置，涉及城际客运规划技术领域。调度匹配方法包含S1构建往返动态拼车的规划模型。S2获取待拼车订单集合、可用车辆集合和道路网络信息。S3上述数据通过自适应权重选择插入算子求解，获取初始解。S4通过自适应权重，先进行移除操作，再进行插入操作，获取新解。S5根据规划模型的目标，判断新解是否优于当前解。若新解优于当前解，则直接接受新解。否则，以模拟退火概率接受新解。然后，更新算子的权重、模拟退火的温度和迭代次数。S6判断迭代次数是否达到最大迭代次数。若达到，则停止迭代，获取拼车路径集合。否则，继续迭代。S7进行二分图最大权匹配，为拼车路径匹配对应的网约车。
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公开(公告)号：CN116611448A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310624082.6
申请日：2023-05-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/186 , G06N3/045 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于提示学习与掩码语言模型的情感文本生成方法及装置，方法包括：步骤1，选取某个主题下的评论作为语料数据，经历预处理后输入语料库，利用方面情感识别技术对方面词进行抽取，联合主题词和情感极性构建结构化语料；步骤2，将目标主题词、方面词和目标情感分别填入预先构建的四种提示模板中，得到包含多种提示的掩码文本；步骤3，利用掩码预训练语言模型，通过提示引导，预测文本中的掩码，得到目标主题方面下的情感文本输出。本发明将主题方面文本和情感属性文本结构化，构建文本提示模板，利用掩码预训练语言模型直接生成方面级目标情感文本，而且后续无需任何微调和重训练步骤。
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公开(公告)号：CN115938112A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211470118.1
申请日：2022-11-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种交通需求预测方法、系统、电子设备及计算机存储介质，涉及智慧交通技术领域，方法包括获取交通数据中的时序特征；根据所述时序特征进行时序信息编码，得到输入特征矩阵；根据所述输入特征矩阵利用时间上的多头门控自注意力提取模块进行特征提取，得到带有时间特征的特征矩阵；根据所述带有时间特征的特征矩阵利用空间上的多头门控递归图注意力模块进行特征提取，得到带有时间特征和空间特征的特征矩阵；获取预设时间交通数据；根据所述预设时间交通数据和所述带有时间特征和空间特征的特征矩阵确定预测结果。本发明通过充分挖掘交通数据中的时空特征，从而实现快速且准确地对城市交通需求进行预测。
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公开(公告)号：CN115829909A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210587952.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征增强和频谱分析的伪造检测方法，在RGB空间通过浅层纹理特征增强保留纹理信息，得到纹理特征增强图；在RGB空间通过通道空间注意力机制模块得到注意力图，将注意力图与输入的特征图执行逐元素点乘，得到经注意力强化后的深层语义特征增强图；在频域空间通过色彩空间变换将图片从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间，通过DFT和DWT两种频域变换将不同的频域通道串联起来得到浅层频域特征，通过特征提取网络得到深层频域特征图；将纹理特征增强图和深层语义特征增强图经双线性池化进行融合，得到RGB空间特征图；将RGB空间特征图和深层频域特征图拼接，经全连接层进行分类；本发明提供的方法，解决受生成网络结构和数据集多样性影响的问题。
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