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公开(公告)号：CN113850295B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110992718.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/23 , G06Q10/047 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种基于Weighted‑LeaderRank和GMM聚类的站点选址预测方法，通过地铁站打卡数据与出租车OD数据预测未来地铁线路以及对通过排序后的站点，选取最具代表性的几个地铁站，预测其未来周边站点选址位置。本发明将已建成地铁站点，站与站之间的客流量的关系转换成带权的有向图，然后基于该带权的有向图计算每个节点的Weighted‑LeaderRank值；筛选出处于地铁站点覆盖范围之外的出租车OD数据，对其数据进行GMM聚类，得到聚类结果即未来城市总体新建地铁站点的预测位置。通过提出一种模型评价方法，对模型设置不同的参数并对结果进行对比，最后得到最优的模型，并将其应用于预测代表性地铁站周边新建站点的位置。
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公开(公告)号：CN108536823A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810314923.2
申请日：2018-04-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种物联网感知大数据的缓存设计和查询方法，感知数据存储层，存储感知设备采集的原始感知数据；中观感知数据层，存储从原始感知数据中分析计算得到的小数据量不同粒度大小的较高价值密度数据，该层数据可满足大部分查询和统计；中间结果缓存层，存储从中观感知数据层和原始数据层查询和统计的中间结果、报表和查询条件；中观感知数据层接收查询请求，在已有数据上进行查询，并选择是否下发查询请求到感知数据存储层；再逐级汇总查询结果返回。本发明极大地减少了查询时计算所需数据量，减少了对原始感知数据存储的访问次数，提高查询返回的速度，达到近实时查询的效果。
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公开(公告)号：CN114023093B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110999635.7
申请日：2021-08-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/0968 , G06F16/2455 , G06F16/29 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种短距离畅通驱动的多车辆动态疏散方法。在基于短距离畅通保证的导航算法中，以A*算法为基础进行路线的搜索。在搜索的过程中，对于堵塞的路段，依据其距离车辆的距离去判断其堵塞权重，进而依据堵塞权重去对其真实长度进行扩长去模拟该路段堵塞，最后，能够返回一条在当前条件下的最优路径。对于基于路线多样性的多车辆疏散算法。主要通过两个步骤去划分车辆的疏散顺序。步骤1：利用短距离畅通保证的车辆导航算法去获取其行驶路径。步骤2：依据路线多样性原理，我们每一次去选择与前面已经疏散的车辆路线相似度最低的车辆进行优先规划。确保路网各个方向上疏散的车辆数量相对均匀。
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公开(公告)号：CN116307152A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310209521.7
申请日：2023-03-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种时空交互式动态图注意力网络的交通预测方法。属于交通预测技术领域，在本发明中首先提出了一个交互式学习模块，该结构将获取到的交通数据按照时间间隔进行交错下采样，通过交互式学习策略生成新的动态图，并同步捕获划分后的交通数据的时空依赖性。本发明还提出了一个动态图注意力模块，该模块在动态图生成模块的基础之上捕捉交通网络中动态变化的空间相关性。其中，动态图生成模块基于历史信息和输入数据生成动态图结构，该结构可以深层次地挖掘网络拓扑中的动态关联性。本发明在提高交通预测的准确性的同时缓解了交通压力，提高城市交通韧性。
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公开(公告)号：CN109389092B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811232518.2
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种局部增强多任务深度迁移超限学习机及个体鲁棒的面部视频疲劳检测方法，该方法包括数据的获取和预处理，用普通摄像头采集原始数据；数据的动静态结合特征表示；对数据进行动静态特征融合，分别提取图像序列静态特征和动态特征，再对动态特征和静态特征进行几何层面上的融合。在深度超限学习机中运用多任务机制，将关于疲劳检测设为主任务，其他面部识别种类设为子任务，通过主任务，子任务分开训练，合并识别，去除子任务对主任务的影响，提高网络对不同人疲劳检测的鲁棒性，在保证识别率的情况下达到了对不同人员鲁棒的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114023093A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110999635.7
申请日：2021-08-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08G1/0968 , G06F16/2455 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种短距离畅通驱动的多车辆动态疏散方法。在基于短距离畅通保证的导航算法中，以A*算法为基础进行路线的搜索。在搜索的过程中，对于堵塞的路段，依据其距离车辆的距离去判断其堵塞权重，进而依据堵塞权重去对其真实长度进行扩长去模拟该路段堵塞，最后，能够返回一条在当前条件下的最优路径。对于基于路线多样性的多车辆疏散算法。主要通过两个步骤去划分车辆的疏散顺序。步骤1：利用短距离畅通保证的车辆导航算法去获取其行驶路径。步骤2：依据路线多样性原理，我们每一次去选择与前面已经疏散的车辆路线相似度最低的车辆进行优先规划。确保路网各个方向上疏散的车辆数量相对均匀。
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公开(公告)号：CN111210633A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010083361.2
申请日：2020-02-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的短时交通流预测方法属于交通预测领域。本发明首先使用卷积神经网络提取交通流的空间特征；然后使用引入注意力机制的门控循环单元提取时间特征，通过注意力机制计算不同时刻交通流特征的重要性，使模型更关注重要性大的特征；接着利用交通流数据的周期特性提取周期特征；最后融合所有特征进行预测。该方法解决了现有预测方法无法充分利用交通流数据时空特征的缺点，提高了交通流的预测精度，可以更好地解决短时交通流预测问题。
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公开(公告)号：CN107832319A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710468786.3
申请日：2017-06-20
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/2785
Abstract: 本发明公开一种基于语义关联网络的启发式查询扩展方法，其步骤为：1)在语料库的基础上，结合本体中抽取的概念，建立关联图；2)在所述关联图和查询的基础上，通过启发式查询扩展，得到关联语义上的扩展式查询。本发明可以保证查询扩展的合理性和准确性。该发明的最终结果可以提供给相关领域的用户使用，例如应急救援、图书推荐等领域，可以真实地反映用户需求的结果。
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公开(公告)号：CN119599823A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411650648.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种动态社交网络下基于令牌的影响力用户选择方法，包括：1、获取社交网络中用户的信息以及用户间的关系信息，将用户间的亲密程度生成为网络中边的权重，搭建整个社交网络模型；2、社交网络中每个用户会根据自身原本影响力产生一定数量令牌；3、通过迭代机制，令牌在每轮不断产生后根据网络节点关系和自我影响力规则分发给邻居用户；4、社交网络用户吸收的令牌数量代表了该用户的影响力；5、通过最终收敛判断，选择出合适的z种子集；6、通过IC扩散模型验证结果种子集的效果。本发明使用令牌为介质，从分布式角度解决了社交网络的影响最大化问题，提出了一种用户选择模型，并且适应大规模和动态变化的网络场景，同时成本较小。
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公开(公告)号：CN117195010A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310928620.0
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06Q10/083 , G06F16/215 , G06Q50/28
Abstract: 本发明公开了一种基于混合聚类算法进行物流中心选址的方法，包括以下步骤：步骤1、将MeanShift算法的寻找密度极值点的过程与DPC算法分配非密度极值点的过程结合起来，控制聚类的数量；步骤2、对物流中心数据进行数据清洗；步骤3、根据应用数据，借用第三方地图平台，得到真实路网站点距离数据矩阵。步骤4、根据步骤1结合真实路网站点距离数据矩阵A；步骤5、建立聚类密度极值点和最大快件数量数据的联合模型，通过最大化算法，使得快件数量在阈值T内最大化，站点到该密度极值点的距离之和最小。步骤6：将处理后的MS‑DPC算法与联合模型融合，通过模型训练与测试，最终得到物流中心地址的预测结果。本发明解决目前混合聚类算法可能会出现的误归类问题。
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