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公开(公告)号：CN114116778B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202111130449.6
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国电子口岸数据中心成都分中心 , 成都信息工程大学
IPC: G06F16/2452 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种数据库查询优化方法，设计物理优化空间，获得多组查询指令；根据多组查询指令，为查询语句生成多组执行计划将多组执行计划编码为多组特征向量集；根据多组执行计划的多组特征向量集，设计预测模型来获得多组执行计划的多个预计执行时间；根据多组执行计划的多个预计执行时间，设计采样方法来选择一组执行计划；将选择的执行计划发送到执行器，获得真实执行时间，进而将选择的执行计划的特征向量集、预计执行时间和真实执行时间作为数据样本来训练预测模型，最终提升查询性能；本发明解决了传统的查询优化器生成较差的执行计划，最终导致查询性能不佳的问题。
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公开(公告)号：CN116562625A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310535578.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 中国电子口岸数据中心成都分中心 , 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0831 , G06Q10/083 , G06F18/2415 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/31 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的海关企业风险评估方法，采集海关企业信息作为元数据集，对元数据集进行预处理，将元数据集划分为结构化数据与非结构化数据进行存储；利用获取的结构化数据建立海关企业质检数据库；利用企业质检信息命名实体识别模型从非结构化数据中提取关键信息，进一步扩充海关企业质检数据库；基于海关企业质检数据库检索海关企业名称获得的检索结果，利用检索结果建立海关企业风险评估模型；将海关企业质检数据库中的数据作为训练样本，用于更新海关企业风险评估模型的参数；利用更新参数后的海关企业风险评估模型为海关企业设定企业风险标签。本发明解决了传统海关风险评估无法准确评估新注册企业风险等级和操作复杂等问题。
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公开(公告)号：CN111460332B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010336442.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 罗佳 , 陈亮 , 肖月强 , 元昌安 , 范勇强 , 冉先进 , 彭京 , 甘戈 , 孙科 , 宋学江 , 覃晓 , 李斌勇 , 许源平 , 郑皎凌 , 张吉烈 , 张永清
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06F17/18 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于用户生活轨迹的社会关系评估方法，具体为：采集若干用户的生活轨迹，将其分为训练集和测试集，并计算训练集中两两用户之间的轨迹相似度；根据训练集中用户关系构建地理位置因子图中的节点；分别构建基本特征因子函数、二元相似度因子函数和三元相似度因子函数；并根据因子函数构建地理位置因子图的全局概率分布模型；对全局概率分布模型进行训练，根据全局概率分布模型并通过最大和积传播算法对测试集中未知标签进行预测，得到社会关系评估结果。本发明提出了使用用户的轨迹相似度来表示用户位置信息间的关联，借助用户的位置关联预测用户之间的社会关系，使用户间社会关系的预测和识别更加精准。
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公开(公告)号：CN111259133A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010054209.1
申请日：2020-01-17
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省金科成地理信息技术有限公司 , 成都探码科技有限公司
Inventor： 乔少杰 , 韩楠 , 沈杰 , 宋学江 , 程维杰 , 魏军林 , 张小辉 , 丁超 , 肖月强 , 陈文林 , 李斌勇 , 张吉烈 , 张永清 , 何林波 , 元昌安 , 彭京 , 周凯 , 余华 , 范勇强 , 冉先进
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种融合多信息的个性化推荐方法，该方法包括采用word2vec算法和FM算法获得用户与项目的相似度，采用RippleNet算法得到用户与项目的预测点击概率，采用动态融合算法得到预测评分，基于预测评分为用户提供个性化推荐列表。本发明将知识图谱与评论内容作为多源数据，并使用不同算法对数据进行处理，并采用动态融合方法进行有效结合，为用户提供更精准的个性化推荐服务，能够实现更好的推荐效果，并且可以有效地解决数据稀疏带来的推荐准确性降低的问题。
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公开(公告)号：CN110969260A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911007816.6
申请日：2019-10-22
Applicant: 成都信息工程大学 , 泸州市城投智慧科技发展有限责任公司
Inventor： 乔少杰 , 刘定祥 , 孙科 , 韩楠 , 魏军林 , 张永清 , 许源平 , 彭珍妮 , 王伟 , 元昌安 , 冉先进 , 范勇强 , 彭京 , 周凯 , 黄萍 , 郑皎凌 , 何晓曦 , 李斌勇 , 覃晓 , 张吉烈
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，提供了一种不平衡数据过采样方法，基于三角形重心特点，包括：S1、获取样本集，并对所述样本集进行正负样本划分，得到正样本集和负样本集；S2、获取正样本集坐标点位信息，根据所述正样本集坐标点位信息生成均值中心点；S3、识别所述正样本集中每一正样本到均值中心点的马氏距离，按马氏距离大小对所述正样本进行排序得到正样本序列；S4、根据所述正样本序列对正样本集进行分组生成正样本组，识别所述正样本组的重心，将所述重心位置标记为新正样本；S5、将所述新正样本并入至正样本集得到新正样本集，重复步骤S2-S4，得到与负样本数量相平衡的正样本数量；通过上述方法，本发明解决了机器学习中的过拟合现象。
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公开(公告)号：CN109325625A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811141977.X
申请日：2018-09-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于二元高斯非齐次泊松过程的单车数量预测方法，属于数据挖掘预测技术领域，根据单车站点历史数据，利用泊松理论，建立非齐次泊松模型，并考虑环境参数的影响，建立最终的预测模型，对时间序列进行模拟并对单车数量进行修正，只需要单车站点历史的单车使用数据就能进行预测，不仅能够在相应数据获取受限的情况下，实现站点单车数量的预测，且可减小天气等不实时更新数据对预测结果的影响，显著提高站点单车在未来的一段时间内的数量预测的准确性和及时性。
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公开(公告)号：CN118070307B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202410189385.4
申请日：2024-02-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都红云鼎科技有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F18/241 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06Q40/12
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私计算的财务数据监管方法，该方法包括：对不同监管机构节点的财务数据信息表进行数据预处理并对财务数据进行加密操作；利用子节点预处理后的数据构建财务数据监管前后向传播基模型；利用子节点预处理后的数据构建财务数据监管梯度增强基模型；对财务数据监管梯度增强模型和前后向传播模型进行模型融合建立财务数据监管元模型，并上传子节点的财务数据监管元模型参数向量序列；中心节点聚合子节点上传的财务数据监管元模型的参数向量序列，更新中心节点财务数据监管大模型并向子节点共享更新后的财务数据监管大模型。
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公开(公告)号：CN119539461A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202311115198.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国电子口岸数据中心成都分中心
IPC: G06Q10/0635 , G06N20/00 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的进出口企业风险评估方法，包括以下步骤：根据历史监控数据构建企业风险概况数据库，统计各事项总数量；生成每类事项的时间权重以及风险权重；对企业总体事项计算各风险事项风险值；根据相应风险值划分企业的风险等级；计算企业风险在各个风险等级中的隶属度；根据隶属度矩阵判断该企业是否在合格范围并反馈。本发明通过历史监控数据、企业风险概况数据库、时间风险双注意力模块、企业风险评估模块、风险等级划分模块、一级模糊综合评价模型以及反馈模块实现了对目标企业的风险分析，从而可以根据目标企业的风险值判断该企业是否存在风险。
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公开(公告)号：CN118608307A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410800475.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 中国电子口岸数据中心成都分中心
Inventor： 乔少杰 , 李庆 , 余华 , 韩楠 , 陈权亮 , 周钰谦 , 黄萍 , 王邦平 , 何兵 , 相东升 , 樊瀚林 , 黄发良 , 彭昱忠 , 蔡宏果 , 祁飞 , 刘双侨 , 张秋燕 , 李家
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图神经网络的进出口企业财务风险预测方法，该方法包括采集和获取不同企业的财务数据，构建企业风险指标体系得到进出口企业长期财务风险预测数据集；对获取到的企业财务数据集进行预处理及清洗，得到风险预测训练和验证数据；将风险划分为企业内部和外部风险，以企业为节点提取公司财务指标多尺度特征，构建时空图神经网络；利用粒子群算法对时空图神经网络模型的参数和权重进行优化，得到企业财务风险预测结果；基于企业财务风险预测结果，构建进出口企业风险评价模型；本发明对企业所面临的风险进行预测，有利于进出口企业及时规避航海货运风险，避免遭受财产损失，帮助企业根据财务预警风险信号及时采取有效应对措施。
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公开(公告)号：CN109272056B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201811280097.0
申请日：2018-10-30
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于伪负样本的数据平衡方法及提高数据分类性能的方法，包括步骤：步骤1：正负样本分离，得到正样本集和负样本集；步骤2：计算得到负样本皮尔逊相关系数集合；步骤3：将伪负样本集和被挑选样本集初始化；步骤4：使用最大相关‑最小冗余方法计算权重，得到权重集合；步骤5：挑选出最大权重，更新伪负样本集和被挑选样本集；步骤6：重复步骤4和步骤5，直到挑选出伪负样本集；步骤7：将挑选出的伪负样本集并入正样本集，同时，从所述负样本集中剔除挑选出的伪负样本集；本发明首次提出并定义了伪负样本的概念，提出的算法可提高数据分类准确性，进而提高分类器性能，特别是在处理不平衡的生物信息数据方面优势明显。
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