公开(公告)号：CN117436551B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202311736324.7

申请日：2023-12-18

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  黄家明 ,  杨建燮 ,  胡始昌 ,  肖劼 ,  杨斌

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/0895 ,  G06N5/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35

Abstract: 本申请涉及一种智能客服模型的训练方法和系统，其中，该方法包括：通过初步训练后的智能客服模型得到未标注样本的预测答案；若预测答案为错误答案，则对错误答案对应的未标注样本进行人工标注，得到第一标注样本；若预测答案为正确答案，则基于标准问题库对未标注样本进行自动标注，得到第二标注样本；基于第一标注样本和第二标注样本，完成智能客服模型的最终训练。通过本申请，解决了如何训练精准度高且成本低的智能客服模型的问题，实现了通过初步训练的智能客服模型对未标注样本进行有针对性的筛选标注，降低训练样本标注的成本，基于筛选标注后的样本完成智能客服模型的最终训练，有效提高模型精度。

公开(公告)号：CN117436500B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311746435.6

申请日：2023-12-19

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  丁东辉 ,  钟逸晨 ,  潘仁波 ,  胡始昌 ,  肖劼

IPC: G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0499 ,  G06F18/24

Abstract: 本申请实施例提供的一种基于对比学习的电池数据处理模型的无监督训练方法，通过输入层获取训练数据集；通过编码层，分别将原始电池数据和正样本数据映射至嵌入式空间，得到低维度的电池编码表示；通过投影层提取原始电池数据和正样本数据的低维度的电池编码表示，得到嵌入式表示；通过动量编码器，在分别将原始电池数据和负样本数据映射至嵌入式空间的过程中，基于编码层的迭代参数，以动量的方式更新动量编码器的参数，得到负样本数据的电池编码表示；对目标模型进行优化训练。该模型经过简单微调之后，即可用于各种与电池相关的任务，解决了相关技术中对电池数据的分析处理方法复杂度较高的问题，提升了电池数据相关分析任务的效率。

公开(公告)号：CN117436500A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311746435.6

申请日：2023-12-19

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  丁东辉 ,  钟逸晨 ,  潘仁波 ,  胡始昌 ,  肖劼

IPC: G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0499 ,  G06F18/24

Abstract: 本申请实施例提供的一种基于对比学习的电池数据处理模型的无监督训练方法，通过输入层获取训练数据集；通过编码层，分别将原始电池数据和正样本数据映射至嵌入式空间，得到低维度的电池编码表示；通过投影层提取原始电池数据和正样本数据的低维度的电池编码表示，得到嵌入式表示；通过动量编码器，在分别将原始电池数据和负样本数据映射至嵌入式空间的过程中，基于编码层的迭代参数，以动量的方式更新动量编码器的参数，得到负样本数据的电池编码表示；对目标模型进行优化训练。该模型经过简单微调之后，即可用于各种与电池相关的任务，解决了相关技术中对电池数据的分析处理方法复杂度较高的问题，提升了电池数据相关分析任务的效率。

公开(公告)号：CN117407718A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311726033.X

申请日：2023-12-15

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  刘玄武 ,  任国奇 ,  胡始昌 ,  杨斌 ,  肖劼

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/23 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请涉及一种换电预测模型的训练方法、应用方法和系统，其中，该训练方法包括：基于电池基本特征、用户基本特征和交互性特征，构建得到换电状态特征；对电池基本特征进行连续性特征的离散化，构建得到换电动作特征；基于换电状态特征、换电动作特征和奖励值特征，构建用于模型训练的训练数据集，其中，奖励值特征通过问卷调查的形式获得；基于训练数据集，完成换电预测模型的训练。通过本申请，首次实现了基于图网络结构的换电预测模型的训练，通过该模型能够实时准确输出契合用户需求的换电电池，解决了如何合理进行换电电池的推荐的问题。

公开(公告)号：CN116878535B

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311134737.8

申请日：2023-09-05

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  刘玄武 ,  肖劼 ,  任国奇 ,  胡始昌 ,  杨斌

IPC: G01C21/34 ,  B60L53/80 ,  G06Q10/047 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种种基于混合时序网络的智能换电引导方法，通过从历史换电数据提取换电特征；通过基于换电特征建立的相关性系数图谱，从换电特征中抽取目标换电特征；基于目标换电特征对混合时序网络进行训练，得到续航距离预估模型，其中，混合时序网络包括Lstm_mix网络和MLP网络；通过续航距离预估模型得到预估续航距离，并根据预估续航距离，以及预先获取的用户位置和换电柜位置，生成用户换电引导信息。解决了相关技术中用户换电效率较低的问题，充分考虑到用户个性化换电习惯，贴合大数据分析预估模型，对骑手配送时换电需求作出精(56)对比文件Di Huang;Chenyu Zhang;Qiang Li;等.Prediction of Solar Photovoltaic PowerGeneration Based on MLP and LSTM neuralnetworks.2020 IEEE 4th Conference onEnergy Internet and Energy SystemIntegration.2021,全文.欧微;柳少军;贺筱媛;郭圣明.基于时序特征编码的目标战术意图识别算法.指挥控制与仿真.2016,38(06),全文.

公开(公告)号：CN116862078B

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311126893.X

申请日：2023-09-04

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  黄家明 ,  肖劼 ,  胡始昌 ,  杨建燮 ,  杨斌

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q40/03 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/25 ,  G06N20/00 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种换电套餐用户逾期的预测方法、系统、装置及介质，包括：获取用户的历史样本集；基于历史样本集进行聚类处理确定初始簇集合，对初始簇集合中的每个初始簇进行上采样，确定新样本集；基于新样本集和历史样本集合并得到的数据集，对预先构建的融合模型进行训练，得到预测模型；根据预测模型，对待预测用户数据进行用户逾期预测，得到换电套餐用户逾期结果。本申请通过扩展随机数范围，可以增加样本集的多样性，避免样本过于集中而导致的重复数据，有效地减少重复数据的产生，并降低合成边界噪声样本的数量。同时通过融合模型结(56)对比文件US 2018336362 A1,2018.11.22祝由 等.供应链金融风险评估研究综述——基于知识图谱技术《.系统工程理论与实践》.2023,第第43卷卷(第第3期期),第795-812页.

公开(公告)号：CN116542498B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310821537.3

申请日：2023-07-06

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  刘玄武 ,  肖劼 ,  任国奇

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的电池调度方法、系统、装置及介质，包括：基于换电柜的当前使用特征数据和当前电池特征数据确定当前强化学习参数；获取目标点位的第一电池分布数量；根据所述历史电池特征数据估算第二电池分布数量；基于所述第一电池分布数量和所述第二电池分布数量，确定所述目标点位的电池分布数量。本发明通过充分利用多重特征维度信息，并利用多重特征维度信息和深度强化学习模型输出各城市各换电柜点位中不同电池类型数量分布策略，减少电池分布的方差，能够在中国各城市内进行不同类型电池的抽取和调拨，使换电柜中不同电池类型数量满足骑手的需求，节省成本的同时，也为骑手派单提供有效的保障。

公开(公告)号：CN119397107A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202510006882.0

申请日：2025-01-03

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  黄家明 ,  李洋震 ,  朱成祥

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/042 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请涉及一种基于多目标深度学习的换电推荐方法、系统、电子设备和存储介质，利用了电池的基本属性、换电柜的相关数据、骑手的个人信息以及骑手与电池之间的互动记录等多维度基础信息，通过基于深度学习的多目标推荐系统，深入挖掘这些数据中的潜在变量，并将将这些基础信息与挖掘出的隐含变量整合进推荐系统模型中，实时输出最符合骑手需求的换电柜和电池建议。解决了相关技术中换电推荐方法用户匹配度较低，以及资源利用率较低的问题，不仅降低了成本和生产压力，增进了供需关系的均衡。

公开(公告)号：CN119354226A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411930842.7

申请日：2024-12-26

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  丁东辉 ,  焦阳博翰

IPC: G01C21/34

Abstract: 本申请涉及一种针对两轮电动车的路径生成方法、电子设备和存储介质，包括：对用户终端进行数据采集，得到用户的实际行驶数据和目的地信息，其中；通过预先训练好的轨迹生成模型对所述实际行驶数据进行分析，得到多个候选点位；根据当前用户的出行控制策略从所述目的地信息中确定优先目的地，将多个候选点位与所述优先目的位置信息进行距离分析，选取离所述优先目的地最近的候选点位作为用户的下一个运动点位；通过点位生成控制量对下一个运动点位进行信息补全，得到预测轨迹数据并发送给用户。本申请通过深度学习模型为用户提供最佳的道路导航信息，同时结合用户目的地进行优选，最终得到最近点作为用户前往目的地的最优的下一点行驶位置。

公开(公告)号：CN116662629B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202310963185.5

申请日：2023-08-02

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  丁东辉 ,  肖劼 ,  胡始昌

IPC: G06F16/909 ,  G06F16/906 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23213

Abstract: 本申请涉及一种基于时序聚类的充电曲线检索方法，其中，该方法包括对充电曲线数据进行数据预处理，得到预处理后的充电曲线数据；对预处理后的充电曲线数据进行聚类处理，得到不同类别的目标充电曲线簇；确定实时充电曲线与不同目标充电曲线簇的相似度，基于相似度得到目标充电曲线。解决了基于输入的充电功率曲线，如何快速检索到与其最相似的目标充电功率曲线的问题，能够大幅减少检索目标充电功率曲线的计算量，提高检索效率，实现实时计算。