公开(公告)号：CN118747508A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410224370.7

申请日：2024-02-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙哲 ,  王宇飞 ,  孙知信 ,  宫靖 ,  胡冰 ,  汪胡清 ,  赵学健 ,  徐玉华 ,  曹亚东

IPC: G06N3/043 ,  G06N3/006 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于优化鲸鱼算法的二型模糊神经网络模型的预测方法包括定义了一种二型模糊神经网络模型，该神经网络模型是由n个输入变量、一个输出变量和k条规则构成。如下图所示，该二型模糊神经网络模型是由注意力机制层、二型模糊映射层、规则触发层、模糊降型层、后件集合层以及结果输出层所组成的一种神经网络模型结构。本发明提出了一种优化的鲸鱼算法来对二型模糊神经网络模型中的前件以及后件参数进行搜索性能上的优化。该优化鲸鱼算法采用多个种群同时进化的策略，可以提高种群多样性，增强全局搜索能力，对于二型模糊神经网络模型中的参数辨识以及搜索具有很好地提升。

公开(公告)号：CN114677167A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210236265.6

申请日：2022-03-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙哲 ,  王宇飞 ,  孙知信 ,  赵学健 ,  汪胡青 ,  高婧 ,  胡冰

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q10/08 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提供一种物流企业用户流失的预测方法，包括以下步骤，S1：对于物流企业用户的原始数据集进行数据预处理，采用CDF累积分布函数进行数据转换，将数据进行无量纲化；S2：特征工程阶段处理：对数据集采用RF和CRITIC的方法来对数据进行特征提取和用户流失系数的评估；S3：用户流失的预测处理，采用BAS和SVM相结合的方法，使得到的局部和全局最优极值更加准确。本发明可实现物流企业对于用户流失的预测，防止用户流失。

公开(公告)号：CN114677167B

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202210236265.6

申请日：2022-03-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙哲 ,  王宇飞 ,  孙知信 ,  赵学健 ,  汪胡青 ,  高婧 ,  胡冰

IPC: G06Q30/0202 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q10/083 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06N5/01 ,  G06N3/006 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明提供一种物流企业用户流失的预测方法，包括以下步骤，S1：对于物流企业用户的原始数据集进行数据预处理，采用CDF累积分布函数进行数据转换，将数据进行无量纲化；S2：特征工程阶段处理：对数据集采用RF和CRITIC的方法来对数据进行特征提取和用户流失系数的评估；S3：用户流失的预测处理，采用BAS和SVM相结合的方法，使得到的局部和全局最优极值更加准确。本发明可实现物流企业对于用户流失的预测，防止用户流失。

公开(公告)号：CN117973966A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410137049.5

申请日：2024-01-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙哲 ,  王宇飞 ,  孙知信 ,  宫靖 ,  胡冰 ,  汪胡清 ,  赵学健 ,  徐玉华 ,  曹亚东

IPC: G06Q10/083 ,  G06Q10/0835 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了基于改进斑马优化算法的车货司机三方匹配方法及系统，包括：获取物流平台中车辆、货物、司机的数据信息；利用改进斑马优化算法，对平台获取的数据信息进行优化；根据所述改进斑马优化算法的输出结果，进行车货匹配和司机绑定。将不同体积类型的货物进行分阶段处理，构建配送收益最大化的车货匹配模型，并对物流平台下的司机进行约束，形成了三方匹配模型，充分利用货物阶段性以及剩余空间，能够满足现代物流配送以及运输发展的多样化和精细化需求，具有比较成熟的可实施性。