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公开(公告)号：CN119578681A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510144490.0
申请日：2025-02-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0637 , G06Q50/14 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于蚁群系统的多旅客旅行路径规划方法，包括：构建最大化多位旅客中最小旅游体验值的优化目标；其次，面向蚁群系统设计基于旅游景点预选策略的旅行路径构建方法，构建基于景点旅游体验值、景点间旅费和景点门票费的启发式信息，提出基于最小旅客旅游体验值和景点总旅游体验值的信息素更新策略，提出2‑opt和景点插入的局部优化策略；通过不断迭代优化，最终输出多条满足旅客预算的最佳旅行路线。本发明可以有效提高各旅客的旅游体验值并平衡各旅客的旅游体验值。
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公开(公告)号：CN118821905B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411300567.0
申请日：2024-09-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06F18/2411
Abstract: 本发明提供了代理模型辅助的演化生成对抗网络架构搜索方法和系统，所述方法对生成对抗神经网络中的生成器网络架构进行编码，并对网络架构进行演化搜索。通过初始化若干网络架构并进行训练，构建数据集并训练基于两两比较关系的代理模型。然后，使用代理模型协助进行生成对抗神经网络的演化搜索过程，从而避免了部分架构的训练过程，并直接对神经架构进行非支配排序。最后，在全局最优解中挑选出适合任务需求的网络架构。与传统演化生成对抗网络架构搜索，本发明的代理模型辅助的演化生成对抗网络架构搜索具有稳定、快速的优点。这种方法相比传统的优化方法具有更高的效率和更好的搜索性能，能够更快地找到适合任务的最优神经网络架构。
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公开(公告)号：CN118917389A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411415408.5
申请日：2024-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/01 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的扩散模型架构搜索方法和系统，所述方法包括：构建扩散模型超网架构，并将注意力机制加入到超网的每个输入节点之后用于特征图的选择，以减少超网前向传播和反向传播过程中的计算量。然后，再将注意力机制加入到超网的候选操作输出特征图之后，以计算每个候选操作的重要性，进而引导选择最优子网。最后，训练超网架构直到收敛，并选择出每条边中注意力权重最大的操作构建最优子网。与传统扩散模型架构搜索相比，本发明的基于注意力机制的扩散模型架构搜索具有稳定、快速的优点。这种方法相比传统的优化方法具有更高的效率和更好的搜索性能，能够更快地找到适合任务的最优神经网络架构。
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公开(公告)号：CN118377933B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410802106.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/783 , G06V20/40 , G06V20/62 , G06V10/74 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了基于文本生成图像技术的文本视频检索优化方法，本发明利用Stable Diffusion文本生成图像模型，通过对数据集中的文本信息进行图像生成，将生成的图像信息作为视频帧加入训练集，从而有效扩充数据规模。本发明还将考虑将关键帧信息反向生成文本信息，进一步丰富文本数据集。基于扩充的数据集，本发明将设计新的损失函数，综合考虑视频的细粒度与粗粒度特征，优化文本视频检索模型的训练过程，提升检索效果。本发明通过Stable Diffusion驱动的数据增强及优化的损失函数设计，能够有效解决现有文本视频检索研究中的数据缺乏和模型训练不充分等问题，为多媒体内容分析和检索应用提供新的技术支撑。
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公开(公告)号：CN118278295B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410712405.1
申请日：2024-06-04
Applicant: 南京信息工程大学 , 中科南京人工智能创新研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于谷歌足球模拟器的强化学习方法，包括：基于谷歌足球模拟器构建谷歌足球环境，获取当前时刻的观测信息；根据观测信息利用训练好的大语言模型生成动作提示信息；根据动作提示信息，利用智能体从策略网络中选择动作并反馈到所述谷歌足球环境；根据动作执行后谷歌足球环境下的足球比赛视频和动作提示信息，利用训练好的视频文本检索模型计算视频与文本的相似度，进而得到相似度奖励；根据观测信息计算足球基础奖励；根据足球基础奖励和相似度奖励得到强化学习总奖励；根据强化学习总奖励，利用近端策略优化算法更新智能体的策略网络的参数。本发明能够在谷歌足球模拟器模拟的谷歌足球环境中提高强化学习性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112003642B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010503524.8
申请日：2020-06-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于BSO改进的无人机通信组网方法，针对BSO思想进行改进，加入至无人机组网应用当中进行实时执行，基于预设迭代次数的规划，引入多策略分组方案构建分组策略库。在每次迭代中按其被选中概率进行策略选择，应用于每次迭代中的分组，并依据已实施迭代中舒适度的大小，以最小舒适度所对应的方案作为时刻所对应的最优方案，同时结合过去各时刻的最优方案，以最小舒适度筛选出当前时刻的全局最优方案，实现当前时刻的组网。最后基于组网实现无人机机群与控制端之间的通讯，如此设计能够针对无人机机群实现高效快速响应，完成实时组网动作，提高无人机机群与控制端之间的通信效率。
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公开(公告)号：CN105530303B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201510934456.X
申请日：2015-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种网络缓存线性替换方法，首先建立一个缓存替换模型作为实验基础，先对网站固定缓存容量大小，然后对其发送大量的访问请求，再对网路缓存中出现的数据信息进行提取分析，同时将向网络中所发送的请求数据按照一定的数量分成不同的序列，这些序列也可以作为实验对象。在该网站的网络缓存存储满时，要对接下来的访问数据与之前已经存储的数据进行替换。在替换的过程中，采用了三种递进式的方法，来设计出了一个最为优秀的缓存替换方法。本发明结合传统的缓存替换方法。通过本设计的缓存替换方法，可以快速的给用户返还所需数据，提高数据查询请求的速度，适合于处理大数据的请求访问。
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公开(公告)号：CN104281956B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201410583981.7
申请日：2014-10-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q30/00
Abstract: 本发明涉及一种基于时间信息的适应用户兴趣变化的动态推荐方法，包括：构建用户‑物品的显式评分矩阵；构建用户‑物品的隐式评分矩阵；构建用户‑物品综合评分矩阵；计算两两用户之间的相似性；获取与目标用户相似度靠前的K位用户作为目标用户的近邻集合；选取单调递减的指数时间函数作为评分权重函数，根据用户的评分所体现的兴趣变化趋势不同，计算评分权重函数中每位用户的权重因子；采用TOP‑N推荐方法，将预测得分靠前的N项物品推荐给用户。本发明考虑用户兴趣随时间的变化，为其提供更加精确的个性化物品推荐服务。
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公开(公告)号：CN104317904B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201410579139.6
申请日：2014-10-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种带权重社会网络的泛化方法，包括：对节点依节点度进行降序排序并分组；泛化已经存在的边的权重，并计算边存在概率；根据匿名组内节点度数不相同的情况寻找候选节点作为新邻居，增加边、安排新边权重并计算边存在概率；遍历所有匿名组集后抽取所有节点敏感属性形成敏感属性包；计算节点间的敏感属性包的最大相似性，根据泛化树，得到敏感属性包的泛化包；遍历K‑权重匿名组集，得到满足K‑Weighted‑inv‑l‑diversity anonymous图。与现有技术相比，本发明考虑了边的权重，并且考虑了多敏感属性的问题，使得隐私保护方法更加适用于实际的社会网络，可以更好地保护带权重图中的多敏感属性。
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公开(公告)号：CN106650772A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610877582.0
申请日：2016-10-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/6288
Abstract: 本发明提供了基于增量成员选择和改进共协矩阵的聚类融合方法，涉及数据挖掘领域。本发明首先对数据集进行M次有差异的聚类，得到M个划分；接着基于误差平方和、局部成本函数，考虑每个划分对于最终聚类结果的贡献，增量选择W个融合成员；对于增量选择的W个融合成员，根据划分之间的关系，考虑两个数据点同时出现在一个簇的概率和簇的稳定性，构造改进的共协矩阵；将改进的共协矩阵用于标准割算法得到最终聚类结果。本发明将减少原来聚类融合算法的工作量，筛除对于最终聚类结果影响较小的融合成员，同时提高聚类融合的准确度和精度。
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