公开(公告)号：CN119849755A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411922832.9

申请日：2024-12-24

Applicant: 郑州大学

Inventor： 徐明亮 ,  赵记库 ,  靳远远 ,  袁梦金 ,  贺硕 ,  李亚飞

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/26

Abstract: 本申请提供了一种突发事件的应急方案推荐方法、装置、设备及介质。该方法包括步骤：获取历史突发事件及历史应急方案并拆分；根据历史事件特征和历史子方案，构建特征‑子方案图、特征‑特征图、子方案‑子方案图；获得融合表示向量；获取目标突发事件并拆分；挑选对应的第三融合表示向量；利用目标推荐函数，计算获得目标子方案列表。本申请通过将事件拆解到特征层面，将方案拆解到子方案层面，从多个不同视角挖掘事件和方案的全局和局部信息，实现事件属性和基础方案的复用。融合事理图谱来丰富语义，增强特征与子方案间的关联，缓解案例库的稀疏性。在非常规的复杂情景下，仍能推荐准确高效的应急方案，有效减轻人员伤亡和财产损失，适应性强。

公开(公告)号：CN115827189A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211426296.4

申请日：2022-11-15

Applicant: 郑州大学

Inventor： 徐明亮 ,  王华 ,  王越寒 ,  李亚飞 ,  李书攀 ,  姜晓恒 ,  靳远远

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种大规模智能集群任务调度优化方法，它是通过平均场仿真模型建模，再基于混合驱动数字孪生，通过模型之间的数据交换结果实现平均场仿真模型与机器学习模型的集成。使用平均场建模的孪生体构造仿真模型，并通过机器学习与仿真模型对大规模智能集群任务孪生体进行优化。该大规模智能集群任务优化方法，通过基于混合驱动数字孪生，有效的解决了机器学习模型和平均场仿真模型如何以及何时可以结合起来创建数字供应链孪生体的问题，并通过这些平均场孪生体和机器学习模型来提高大规模智能集群任务优化。

公开(公告)号：CN119179907A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411252677.4

申请日：2024-09-06

Applicant: 郑州大学

Inventor： 徐明亮 ,  王亚文 ,  靳远远 ,  周欣悦 ,  李亚飞 ,  贺硕

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N5/025 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请提供了一种事件态势预测方法、装置及电子设备。该方法包括步骤：将每个历史事件均拆解为对应的多个历史事件特征，构建事件内部特征图和事件之间特征图，计算获取历史事件特征的特征表示；将目标前置事件拆解为多个目标前置事件特征，为目标前置事件特征匹配对应的目标前置特征表示，利用目标预测函数，计算获取目标后续事件特征。本申请通过将事件拆解到特征层面，深入挖掘事件的全局和局部信息，融合事理图谱中提取的特征表示来丰富模型的语义，提升了学习的质量和推荐的准确性，使得突发事件无论是否存在于历史事件库中，都能通过拆解后的相同特征预测出对应的后续事件特征，缓解了突发事件的稀疏性问题。