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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114896507A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210592677.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q10/04 , G07C9/20
Abstract: 本发明公开一种基于时空结构的地铁路径推荐方法，首先使用改进的基于时空结构的路径搜索算法找到可行路径集，在搜索过程中，当搜索至时间可达的中转站时，利用中转站后各个方向的站点数与站点度之和进行对比，判断是否有继续遍历此路径的必要；然后通过调查城市的平均运输站数，使用范围内站点的进站人数和出站人数估算当前站点两个相反方向上的车内乘客，并引入史蒂文斯定律拟合乘客的对拥挤情况的内心满意度，计算路径中每个站点的拥挤程度。最后，利用拥挤程度对搜索出来的可行路径进行排序，并将拥挤度最小的可行路径推荐给用户。本发明减少了路径发现时的无效搜索，且能从刷卡数据中计算各方向的车内人数，提高了计算拥挤度的精确性，为乘客提供更快速更准确的出行依据。
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公开(公告)号：CN110222023B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910492176.6
申请日：2019-06-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/182 , G06F16/174 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开一种基于Spark与蚁群优化的多目标并行属性约简方法，将云计算Spark并行技术与智能蚁群算法相结合的思路引入到粗糙集理论属性约简中，此基础上利用信息增益率作为启发信息，对被选属性与每代最优解进行冗余检测的创新策略，使得算法能够快速收敛于全局最优解，可有效避免冗余属性添加到约简集合的可能以及消除了起始属性随机选择所造成的冗余性。此外，在计算启发信息时采用了一种多目标并行求解策略，可同时求解多个属性相对于当前属性的启发信息，时间复杂度由O(|n2|)降至O(|n|)。
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公开(公告)号：CN114896507B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210592677.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q10/047 , G07C9/20
Abstract: 本发明公开一种基于时空结构的地铁路径推荐方法，首先使用改进的基于时空结构的路径搜索算法找到可行路径集，在搜索过程中，当搜索至时间可达的中转站时，利用中转站后各个方向的站点数与站点度之和进行对比，判断是否有继续遍历此路径的必要；然后通过调查城市的平均运输站数，使用范围内站点的进站人数和出站人数估算当前站点两个相反方向上的车内乘客，并引入史蒂文斯定律拟合乘客的对拥挤情况的内心满意度，计算路径中每个站点的拥挤程度。最后，利用拥挤程度对搜索出来的可行路径进行排序，并将拥挤度最小的可行路径推荐给用户。本发明减少了路径发现时的无效搜索，且能从刷卡数据中计算各方向的车内人数，提高了计算拥挤度的精确性，为乘客提供更快速更准确的出行依据。
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公开(公告)号：CN110222023A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910492176.6
申请日：2019-06-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/182 , G06F16/174 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开一种基于Spark与蚁群优化的多目标并行属性约简方法，将云计算Spark并行技术与智能蚁群算法相结合的思路引入到粗糙集理论属性约简中，此基础上利用信息增益率作为启发信息，对被选属性与每代最优解进行冗余检测的创新策略，使得算法能够快速收敛于全局最优解，可有效避免冗余属性添加到约简集合的可能以及消除了起始属性随机选择所造成的冗余性。此外，在计算启发信息时采用了一种多目标并行求解策略，可同时求解多个属性相对于当前属性的启发信息，时间复杂度由O(|n2|)降至O(|n|)。
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公开(公告)号：CN111950687A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010878636.1
申请日：2020-08-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合局部对立学习与社会蜘蛛算法解决最小属性约简的方法，该方法在迭代开始阶段提出一种相似度约束使种群中的个体保持一个较好的状态，在迭代过程中，引入对立学习，设计局部对立学习策略扩大搜索范围，加快收敛速度；进一步的，采用冗余检测机制对全局最优解进行冗余检测，尽可能保证最小属性约简。本发明所述方法在多数情况下可以找到有效最小约简，具有更短的运行时间，同时具有较快的收敛速度；并且随着数据集的增大，也可以表现出较好的性能。
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