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公开(公告)号：CN117151914B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311436096.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06Q50/00 , G06Q10/0639 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及一种基于综合影响力评估的群智感知用户选择方法和装置。所述方法包括：通过获取设定时空区域内的社交网络用户数据集并构建社交网络模型，根据社交网络模型中用户自身的轨迹数据和用户之间的社交信息数据进行计算，获取所有用户的综合影响力评分，并通过选取综合影响力评分最高的用户加入预选种子用户集，在预选种子用户集达到数量限制后，进行用户的仿真传播并计算传播后预选种子用户集的时空覆盖率，在预算限制下选择预选种子用户集中时空覆盖率最大的预选种子用户作为最终种子用户。采用本方法能够根据综合影响力评分和时空覆盖率大小进行种子用户选取，在获取较小数量的种子用户的基础上能够实现群治
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公开(公告)号：CN113191023B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110593667.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法及系统，本发明方法包括输入利用待交叉验证的任务分配模型将群智感知任务模型按照区域和时间划分得到的多个时空子任务、以及利用用户招募模型确定的智能体代理的参数；将时空子任务导入预先建立了用户智能体模型、人工社会环境模型以及智能体交互模型的人工社会平台，并开启仿真计算产生实验样本；针对产生的实验样本针对进行的指定评价指标的数据统计，得到包含指定评价指标的实验结果。本发明能够实现任务分配模型和用户招募模型的交叉验证，具有并行计算能力强、用户定制能力好、开发过程简单高效、实用性强，应用前景广的优点。
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公开(公告)号：CN114339655B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210245412.6
申请日：2022-03-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: H04W4/38 , H04W4/40 , H04W4/029 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G16Y10/75 , G16Y20/00 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/60
Abstract: 本发明涉及移动群智感知领域，公开了一种人车协同参与的稀疏移动群智感知方法，本发明根据智群感知目标进行感知划分以及确定人车感知资源；根据历史数据对目标子区域的信息量进行评估以获取对应的信息子区域和鲁棒子区域；基于宽度优先算法搜索每个可用车辆的可选轨迹；基于局部波束搜索算法对车辆的可选轨迹进行融合并筛选出车辆融合轨迹集，基于加权随机选择法在所述车辆融合轨迹集中选择最终的车辆融合轨迹以确定车辆对应的轨迹；根据所述车辆对应的轨迹以及所述目标子区域的评估结果选择目标用户进行招募；为所述车辆和已选择的用户分配感知任务以获取对应的感知数据，实现了合理分配招募任务以实现人车协同参与进行感知数据收集的效果。
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公开(公告)号：CN114326755A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210251365.6
申请日：2022-03-15
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及机器人控制领域，公开了一种基于局部路径规划的机器人气体源搜索方法，本发明建立未知障碍场景栅格模型，将未知障碍场景作为源搜索场景，建立气体源扩散的对流方程模型；建立机器人在所述源搜索场景中的感知模型，并根据机器人探测到的障碍物信息形成认知地图，建立传感器模型以转换气体浓度与气体分子接触次数；根据高斯混合模型提取粒子滤波估计的样本信息，对加权样本进行拟合得到最有效高斯分布，根据最有效高斯分布的中心点作为机器人的目标点；利用局部路径规划算法规划所述机器人所述源搜索场景的搜索路径；生成基于局部路径规划的未知障碍场景机器人气体源搜索方案。
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公开(公告)号：CN113283192A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110593285.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/28 , A63B69/00 , G06F17/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种足球任意球轨迹仿真生成方法及系统，本发明方法包括确定足球模型、击球点A的坐标以及踢球作用力F；基于击球点A的坐标以及踢球作用力F确定足球的初速度和初始旋转角速度；基于足球的初速度和初始旋转角速度，结合足球受到的重力、空气阻力和马格努力确定足球在飞行时的旋转角速度以及加速度方程，且在足球的运动过程中将碰撞过程简化为镜面反射，最终获得足球的任意球运动轨迹。本发明综合考虑了足球模型、击球点A、踢球作用力F、重力、空气阻力和马格努力及碰撞过程，具有生成结果精确度高、还原度高的优点，任意球运动轨迹更加贴近于真实情况，可用于分析不同力的大小和角度对任意球的影响、辅助球员训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109587153A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811534512.0
申请日：2018-12-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L69/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据流定制的通用生态安全监测数据采集方法与装置，采集方法包括读取数据流定制配置，数据流定制配置包括生态监测设备的设备信息、通信端口信息、数据传输协议、生态监测设备与生态监测数据类型的映射关系以及生态监测数据类型与数据库存储字段的映射关系，基于数据流定制配置对每个生态监测设备开启一个线程采集生态监测数据；根据数据流定制配置解析生态监测数据的字段类型及其数据值、转换为数据库存储字段及其数据值进行存储、生成实时生态安全态势图表输出。本发明具有用户定制能力强、生态监测数据采集的通用性与适应性好，整体生态安全态势表现灵活程度高，能够为更好的为生态安全防护提供辅助决策支持的优点。
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公开(公告)号：CN118999584A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411489929.5
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种无人机路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对现实任务环境进行二维拓扑网络的平面构建，并将无人机路径规划过程中的各种影响因素以节点和边的方式存储；然后从二维拓扑网络中提取节点和边的信息，并将提取的网络特征转换为节点特征向量和邻接矩阵，并以节点特征向量和邻接矩阵为输入定义节点评分函数，将无人机路径规划任务转换为节点评分函数的代码生成任务，将迭代过程中具有最佳算法得分的代码作为最优解，以此找到最优路径规划策略。采用本方法不仅能够提高无人机对环境变化的快速响应能力，还能在保证计算效率的同时，提升路径规划的整体性能。
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公开(公告)号：CN118505042A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410577466.1
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06Q10/0639
Abstract: 本申请涉及一种模拟训练综合集成研讨评估方法及系统。所述系统包括：评估分析应用门户平台用于生成支撑训练评估应用快速构建和展示的工具集，以实现用户专属工作台、评估素材加工编排、在线评分评价、训练关键事件信息提取、数据探索和训练效果可视化的训练评估的业务能力体系化建设；评估指标体系管理平台用于管理已定义的评估指标；模拟训练考核评估平台用于对模拟训练的内容进行综合考核并评估分析；模拟训练多维复盘讲评平台用于为多维复盘讲评提供数据展现支撑能力；模拟训练效果多维展现平台根据评估环境对评估效果进行实时展示。采用本方法能够实现高效的集成研讨评估。
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公开(公告)号：CN118261564A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410443058.7
申请日：2024-04-12
IPC: G06Q10/10 , G06F18/241 , G06F18/23 , G06N3/09 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及一种智能化审核认证管理方法、系统、设备和介质。所述方法由一种智能化审核认证管理系统执行，所述系统包括：申请受理模块、认证任务管理模块、审核认证管理模块、审核报告管理模块、认证证书管理模块和审核案例管理模块。采用本方法能够支持认证审核员开展现场审核工作，在审核认证过程中，根据历史审核案例对审核员填写的审核发现是否符合标准规定进行自动判断，并根据判定结果指导审核发现的规范表达，能够最大程度地降低因审核员个人能力不足，对标准条款理解不到位，造成的审核不公正现象，提高了审核认证结果的有效性。
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公开(公告)号：CN112231964A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011233584.9
申请日：2020-11-06
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的气体泄漏源自主搜索及定位方法，包括：1)建立泄漏气体正向扩散模型以及传感器探测模型；2)进行气体泄漏源搜索过程的建模；3)将建模得到的气体泄漏源搜索过程转换为马尔科夫决策过程，并设计状态特征；4)构建深度强化学习框架；5)利用深度强化学习训练寻源策略。本发明基于深度强化学习的气体泄漏源自主搜索及定位方法针对气体泄漏事件能够快速进行自主搜索与定位，具有较高效率与精度，具有适用范围广，搜索性能好，搜索时间短、速度快，湍流环境中鲁棒性强的优点。
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