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公开(公告)号:CN118018077B
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202410137322.4
申请日:2024-01-31
Applicant: 北京交通大学 , 赣州市智能产业创新研究院
IPC: H04B7/0456 , H04W12/03 , H04B17/309
Abstract: 本申请提供一种用于下行链路的预编码方法、通信系统及相关设备,所述方法包括获取所述通信信道的信道增益;基于所述信道增益,对所述多个通信设备进行分组,得到多个设备组;基于所述信道增益,确定所述设备组对应的叠加信号,以及确定所述设备组对应的通信信道的受窃听状态;基于所述受窃听状态,确定所述设备组对应的编码矩阵,并利用所述编码矩阵对所述叠加信号进行预编码,以得到所述设备组对应的编码信号,解决了现有技术中用于下行链路的预编码技术的通信资源利用率相对浪费的技术问题,节约了通信系统中的通信资源。
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公开(公告)号:CN118018077A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410137322.4
申请日:2024-01-31
Applicant: 北京交通大学 , 赣州市智能产业创新研究院
IPC: H04B7/0456 , H04W12/03 , H04B17/309
Abstract: 本申请提供一种用于下行链路的预编码方法、通信系统及相关设备,所述方法包括获取所述通信信道的信道增益;基于所述信道增益,对所述多个通信设备进行分组,得到多个设备组;基于所述信道增益,确定所述设备组对应的叠加信号,以及确定所述设备组对应的通信信道的受窃听状态;基于所述受窃听状态,确定所述设备组对应的编码矩阵,并利用所述编码矩阵对所述叠加信号进行预编码,以得到所述设备组对应的编码信号,解决了现有技术中用于下行链路的预编码技术的通信资源利用率相对浪费的技术问题,节约了通信系统中的通信资源。
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公开(公告)号:CN116862138A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310624540.6
申请日:2023-05-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/1093 , G06Q10/083 , G06F17/11 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种考虑职业健康的铁路乘务资源分配方法。该方法包括:以司机职业健康为导向,根据铁路运营规范确定乘务人员职业健康相关指标;分析铁路运输的排班规范和列车运行计划,生成乘务交路集合;将乘务人员插入乘务交路集合,建立多目标乘务排班模型,目标函数包括在满足乘务人员职业健康相关指标的要求下最大化铁路运输的生产运营效率;分层级求解多目标乘务排班模型的目标函数,得到运营效率最高的乘务交路方案和司机排班时刻表。本发明方法从司机职业健康角度出发来思考重载铁路乘务管理问题,衡量排班计划中,乘务人员职业健康状态,建立了以司机职业健康为导向,兼顾重载铁路运营效率,支出成本的多目标司机排班计划优化模型。
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公开(公告)号:CN119829397A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411937574.1
申请日:2024-12-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F11/34 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于系统要素分析的信息物理系统架构评估方法及系统,属于信息物理系统架构技术领域,本发明构建了架构评估指标、评估对象与评估方法的关系模式;基于设计服务场景目标与架构属性的架构多维特征提取方法对信息物理系统架构的系统架构特征进行提取;基于架构特征分析及解耦方法,对架构特征进行分解,构建架构评估指标集与系统要素参数集;实现了基于系统要素参数分析及对比评估方法,确定系统要素评估分数;实现了基于架构逻辑的综合性评估方法,确定系统架构综合性评估分数,实现了信息物理系统架构的综合性评估。
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公开(公告)号:CN119988597A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202411839941.4
申请日:2024-12-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F40/166 , G06F40/284 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种基于语义与业务特征融合的制度关联推荐方法及系统,属于文本关联分析技术领域,基于正则表达式对制度文件进行文本分割,提取条款语义特征;基于制度文件条款内容与外部业务信息关联需求,构建制度关联业务知识图谱,并使用Neo4j图数据库存储图谱数据;创建条款‑部门、条款‑岗位、条款‑专业三层制度业务知识网络,基于Node2Vec算法计算各层网络条款实体的图结构特征;对条款实体的语义特征和图结构特征向量进行融合,基于余弦相似度方法建立制度关联业务知识图谱中条款实体间的关联关系;基于Neo4j图数据库的Cypher查询语言实现制度条款关联推荐。本发明在确保降低计算复杂度和整合外部知识的前提下,使制度文本关联推荐更加精准。
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公开(公告)号:CN118260378A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410209398.3
申请日:2024-02-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/903 , G06F40/126 , G06F40/151 , G06F40/166 , G06F40/216 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型与语义融合的制度检索推荐方法及系统,属于自然语言处理技术领域,面向制度文件检索与推荐应用需求,构建制度文件知识图谱模式层;对制度文件进行统一格式转换,对制度文本文件进行文本分割,获得各条款和附件的文本文件;对各条款和附件文本进行关键词提取;构建制度文件知识图谱数据层,采用Neo4j图数据库规范化存储制度文件数据;基于检索词位置特征和用户特征构建精细化检索与推荐方法,实现制度检索与推荐应用。本发明提取各条款和附件内容及各条款和附件关键词提取,应用图数据库规范化存储制度数据,实现制度检索与推荐应用,能够实现在确保数据安全、节约计算资源的前提下提供高效精准的制度检索与推荐结果。
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