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公开(公告)号：CN110895549B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910830330.6
申请日：2019-09-04
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC分类号： G06F16/28 , G06F16/2455 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了一种量化数据检索方法及系统，基于装载有SDCDS系统的非关系数据库，通过量化数据计算的原理，使数据在分布式场景下通过独立数据处理节点的高内存配置多线程检索数据单线程汇总数据，解决了基于非关系结构数据源中，因数据索引结构导致数据无法实现跨索引关联检索所产生的问题。使用本发明后，可以有效的根据量化数据在内存中实时运算达到跨索引检索的性能提高从而解决跨索引关系业务的实现。
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公开(公告)号：CN109472075B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201811281699.8
申请日：2018-10-30
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明实施例提供一种基站性能分析方法及系统。方法包括获取基站的状态数据，状态数据包括基站节点参数、系统环境参数和网络拓扑信息；根据基站节点参数、系统环境参数和网络拓扑信息进行动态模拟仿真，获得待测区域对应的信号覆盖图，并根据信号覆盖图识别出信号盲区；根据基站节点参数、系统环境参数和网络拓扑信息进行基站性能评估，获得待测区域中各基站对应的运行状态信息。系统用于执行上述方法，本发明实施例通过利用基站节点参数、系统环境参数和网络拓扑信息对待测区域中的基站进行模拟仿真及性能评估，获得对应的信号覆盖图、信号盲区和各基站的运行状态信息，从而能够更加精确的获知待测区域对应的通信系统的运行状态。
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公开(公告)号：CN109657547B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811347044.6
申请日：2018-11-13
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于伴随模型的异常轨迹分析方法，包括以下步骤：视频结构化系统进行人脸识别，得到人脸视频数据并进行预处理，然后通过频繁模型挖掘算法针对伴随人员进行伴随分析挖掘，得到伴随关系数据和伴随风险系数，伴随风险系数大于伴随人员风险阈值记录为风险伴随人员；通过无监督学习算法针对风险伴随人员的伴随关系数据进行伴随轨迹异常检测，基于风险伴随人员的异常轨迹通过自动特征工程算法训练有监督学习模型并进行风险伴随人员异常轨迹分析。本发明基于人脸视频结构化数据，结合伴随分析模型，在考虑人员伴随关系的基础上，通过异常轨迹检测算法分析异常轨迹，克服了仅从时间和位置角度构建模型在准确性和应用性较差的局限。
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公开(公告)号：CN109740804A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811584729.2
申请日：2018-12-24
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种水体质量预测方法、终端设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据瓦斯相关参数构建水体质量预测模型；初始化第一预定数量的输入向量的值，根据输入向量的值确定最优输入向量；根据次优输入向量的新值更新最优输入向量；将除最优输入向量之外的其他所有输入向量分为两组；分别计算第一组及第二组中所有输入向量对应的新值；对两组中所有新值进行寻优操作，根据寻优结果更新最优输入向量；将最优输入向量中值赋予水体质量预测模型，通过第二预定数量的样本数据对预测模型进行训练，并继续寻找最优输入向量直至达到预设条件后停止训练。本发明能够较好的预测水体质量，收敛速度快，为水资源管理提供依据。
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公开(公告)号：CN109739900A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811621598.0
申请日：2018-12-28
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC分类号： G06F16/2458
摘要： 本申请提供一种特征选择方法及装置，涉及数据挖掘领域。该方法包括对特征网络进行特征查找，得到由起始特征点至终止特征点之间的多条特征路径；根据每条特征路径中各转移路径的信息素计算得到每条特征路径的信息素累计量；从多条特征路径中选出至少一条目标特征路径，对每条目标特征路径的信息素累计量进行调整，并根据调整后的信息素累计量对每条目标特征路径中各转移路径的信息素进行调整，以对所述特征网络进行调整；对调整后的特征网络再次进行特征查找，直到特征查找次数达到第一阈值，输出最后一次特征查找得到的结果。在提高特征选择智能性的同时保证特征选择过程的可控性，并且提高了特征选择的处理效率以及特征选择结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109711451A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811565378.0
申请日：2018-12-20
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有技术中在实际的公交车站点路线计算工作中，使用传统的统计计算方法找到的公交车路线并不理想的问题。该数据处理方法包括：获得多个位置点中的至少一个核心点；根据至少一个核心点计算多个位置点中对应的多个聚合区域中每个聚合区域的中心点；使用预设公式获得每个聚合区域的中心点中流量最大的中心点；将流量最大的中心点与转乘点连接；将该流量最大的中心点配置为新的转乘点；若新的转乘点不为终点，则跳转至执行使用预设公式获得每个聚合区域的中心点中流量最大的中心点的步骤；若新的转乘点为终点，则将被连线的中心点形成的连线确定为推荐路线。
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公开(公告)号：CN109685103A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811349729.4
申请日：2018-11-13
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
CPC分类号： G06K9/6223 , G06K9/6256
摘要： 本发明公开了一种基于广义K均值算法的文本多标记学习方法，包括以下步骤：预处理原始文本，得到训练样本集和测试样本集；根据训练样本集初始化字典D0并随机挑选K个样本，通过KSVD算法逐列更新字典D0中的样本直到满足迭代停止条件，得到欠完备字典D并将欠完备字典D中的样本作为多标记学习的标记向量；计算样本在欠完备字典D上的稀疏编码，以编码向量非零值索引位置的对应样本为样本多标记学习分类结果，以向量非零值大小为标记权重，完成标记排序。本发明充分挖掘标记之间的相关性，效果符合人类直觉认知习惯，自然感强、可解释性好，降低了计算存储开销和“维度灾难”的发生频率；同时对样本异常、缺失具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109213833A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811052418.1
申请日：2018-09-10
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，提供一种二分类模型训练方法、数据分类方法及对应装置。其中，训练集中的训练样本均为结构化数据，结构化数据中包括至少一个离散型特征，二分类模型训练方法包括：统计离散型特征的不同的特征值在训练集的正样本中出现的次数；基于离散型特征的特征值出现的次数与正样本的总个数的比值，计算离散型特征的特征值对应的编码值；将训练样本中的离散型特征的特征值替换为对应的编码值；利用更新后的训练样本训练二分类模型。结构化数据中的离散型特征被上述方法编码后，其特征值被转化为连续值，从而可以被现有的机器学习算法正确地处理，正常地用于训练二分类模型。同时，编码过程简单高效，不会导致维灾难问题。
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公开(公告)号：CN107122352A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710352450.0
申请日：2017-05-18
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于K‑MEANS、WORD2VEC的抽取关键词的方法，该方法通过归纳全局语义和各分支主题，利用WORD2VEC算法构建出空间向量，使用 K‑means算法剔除模糊词，计算质心距，聚类评估后得到高质量的关键词，并且通过提升权重值，实现词库的动态优化，使关键词提取具备学习进化能力。本发明抽取的关键词能够体现文档的内部分类主题，每一个关键字能够很好地的体现该分类，具有最终关键词质量高，适应性更广泛，结果更加准确等特点。
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公开(公告)号：CN109657361B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201811574454.4
申请日：2018-12-21
申请人： 成都四方伟业软件股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种瓦斯含量预测方法、终端设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据瓦斯相关参数构建瓦斯含量预测模型；初始化第一预定数量的输入向量的值，根据输入向量的值确定最优输入向量；将除最优输入向量之外的其他所有输入向量分为两组；分别计算第一组中的每一输入向量及第二组中每一输入向量对应的新值；对两组中所有新值进行寻优操作，根据寻优结果更新最优输入向量；将最优输入向量中值赋予瓦斯含量预测模型，通过第二预定数量的样本数据对预测模型进行训练得到误差值，并继续寻找最优输入向量直至达到预设条件后停止训练。本发明能够较好的预测瓦斯含量，对于煤矿生产安全具有重要意义。
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