-
公开(公告)号：CN114239931B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111453903.1
申请日：2021-12-01
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/0834 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法实现物流仓储装车调度的方法及装置，涉及动态调度和组合最优化领域，该方法包括获取物流仓储系统中各门店的物流数据信息，以及各门店的经纬度，计算得到各门店之间的车程以及物流仓储中心至各门店的车程；设定选择策略，同时改进信息素的更新规则以改进蚁群算法数学模型，得到改进后的蚁群算法数学模型；采用改进后的蚁群算法数学模型进行货车的动态调度，实现物流仓储装车调度的优化。本发明能够提高物流仓储的工作效率。
-
公开(公告)号：CN116883314A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310638754.9
申请日：2023-06-01
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏网络的配电箱电路设备自动识别方法及系统，将密集目标检测模型迁移至电路设备识别，构建了基于Transformer解码器思想的目标检测模型，解决电路设备自动识别及电路设备状态监测，实现过程包括图像特征提取，得到多尺度特征图的输出；准备提议候选框及提议特征；特征融合，包括将提议候选框及提议特征分别作为动态实例交互头的输入进行后续操作，生成最终的学习特征；获取分类和回归结果，包括在得到交互头生成的最终学习特征后进行分类和回归，生成目标分类和最终预测框，进一步修正预测框的位置，以得到配电箱电路设备自动识别结果。本发明针对智能电路信息建设，为电路设备自动转化CAD电路图、无人机监测设备状态等提供技术支撑。
-
公开(公告)号：CN115762719A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211630094.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G16H20/70 , G06F18/2321 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种基于组合模型的心理测评真实性评估方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤4。本发明可以自动评估线上心理测评的真实性，辅助及时正确地获取心理健康状况信息，提高了评估效率和自动化水平，降低了对统计对象和校标的依赖，提高了测评数据的利用率，同时采用两种模型的组合评估，引入了答题时间和答题选项两项评估依据，增强了评估的效果。
-
公开(公告)号：CN112288152B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011138157.2
申请日：2020-10-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于蚁群算法和多目标函数模型的应急资源调度方法，属于数据分析的研究范畴，涉及蚁群算法，匈牙利算法，最优路径，资源调度等技术领域，主要针对地震期间应急资源调度方案的选取，构建两点间最优路径选择模型以及多目标函数数学模型，采用蚁群优化算法，匈牙利算法进行数据的分析训练，利用已经训练好的模型得到最优化的应急资源调度方案。本发明的优点：在时间效率为第一要务的情况下能够考虑到路径费用尽可能小，并且还可以细化应急物资运输的特点——时效性、伤亡性和经济性等并将它们用权重区分重要程度，能够得到总体最为合理的调度方案。
-
公开(公告)号：CN107832306A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711216768.2
申请日：2017-11-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/277 , G06F17/2765
Abstract: 本发明属于自然语言处理中的相似文档挖掘问题，涉及到词嵌入表达、文档关键词提取、文档嵌入表达、高维空间中最近邻快速计算等技术领域。本发明提出了一种基于Doc2vec的相似实体挖掘方法。通过实体的描述文档，使用Word2vec词嵌入表达、TFIDF文档关键词提取、使用Doc2vec将实体描述文档转换为连续稠密的向量，使用Balltree数据结构，高效的挖掘相似实体。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107294775A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710428743.2
申请日：2017-06-08
Applicant: 国网江西省电力公司信息通信分公司 , 南京南瑞集团公司 , 国家电网公司 , 武汉大学
Inventor： 杨济海 , 伍小生 , 彭汐单 , 李东 , 刘杰 , 王华 , 付萍萍 , 蔡志民 , 王国欢 , 巢玉坚 , 胡游君 , 邱玉祥 , 吕顺利 , 邓伟 , 施健 , 马远东 , 陆涛 , 刘洋 , 杨旭斌 , 张璐璠 , 邓永康 , 李石君 , 余伟 , 李宇轩 , 李敏 , 陈雪莲 , 付晨
IPC: H04L12/24 , H04L12/751
Abstract: 本发明属于网络优化问题，涉及电力通信网络中的业务路由分配方案的优化，特别涉及基于层次分析法和遗传算法的通信网优化方法。本发明从电力通信网络总体风险度和节点与业务风险均衡度出发，采用了层次分析法，结合定性与定量方法，把复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据，从而提出了评价通信网络好坏的一个标准。再以此标准为目标，采用改进的遗传算法，提出了新的编码方式和变异方式，解决了传统遗传算法二进制编码对此问题表达能力不足的问题，对通信网进行优化。
-
公开(公告)号：CN103136330A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310001463.5
申请日：2013-01-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种基于微博平台的用户可信度评估方法，基于全球著名的微博平台，如Twitter,新浪微博，腾讯微博等，针对信息可信度进行研究，提出采用用户可信度评估模型来评估用户的可信度，为全球的微博用户识别微博平台上海量信息的真伪提供了关键性的理论依据以供同行参考，并提出了重要的应用价值供广大微博用户运用。本方法可广泛应用于微博平台上的信息可信度评估方面，主要包括微博平台上的用户可信度，主题专家的探测，广告投放效果的实际价值等等，在一定程度上为微博用户在信息化时代准确的识别微博上海量信息的真伪奠定了重要的基础。
-
公开(公告)号：CN103117891A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310019660.X
申请日：2013-01-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于社交网络上可信度研究体系中的用户可信度的研究范畴，涉及一种微博平台上的僵尸用户探测方法，建立模型解决微博平台上的僵尸用户的探测问题，把僵尸用户的探测这一抽象的问题，与用户可信度的评估问题紧密的结合起来，通过建立起僵尸用户评估得分模型和僵尸用户概率判定模型，并且在僵尸用户概率划分模型中建立起一系列阈值，用于界定僵尸用户的级别。通过僵尸用户评估得分模型和僵尸用户概率判定模型的结合对微博平台上的用户一一进行僵尸用户的甄别。
-
公开(公告)号：CN119180920A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411173543.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 武汉大学
Inventor： 余伟 , 万晓霞 , 董性平 , 王皓 , 李石君 , 陈登杰 , 康沛森 , 罗晓轩 , 周晓颖 , 梁文静 , 颜芝怡 , 王硕 , 李宇轩 , 曾天佑 , 万豪杰 , 李一帆 , 唐千千 , 郝若晨 , 卢可
Abstract: 公开了一种电子海图生成方法、装置、设备及存储介质，属于数据处理技术领域，该方法包括：从多个数据源中获取第一数据，第一数据包括目标区域的地形数据和海洋数据；根据第一数据中每个要素的数据属性，将每个要素标注为符合IHO标准的特征，得到第二数据，要素的数据属性包括点特征、线特征和面特征；对第二数据中，特征为深度区域的数据以及特征为测深点的数据进行概化处理，面特征包括深度区域，点特征包括测深点；对概化处理后的第二数据进行符号化处理和渲染处理，得到第一电子海图。该方法能够能够减少生成的电子海图中存在数据冗余和误差的情况。
-
公开(公告)号：CN114581991B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210219980.9
申请日：2022-03-08
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了基于面部表情动态感知的行为态度识别方法，包括S1、面部图像预处理：通过表情图像脸部定位对人脸检测与定位，用于在图像中找到人脸的确切位置后，进行脸部裁剪，彻底排除其他干扰信息，并通过图像增强突出图像中的人脸；S2、建立面部时序特征演化模型；S3、依据面部动态时序特征的答题态度判别。本发明通过人工智能技术来分析面部表情，实现行为态度的识别，能有效的理解用户的真实内心感受，可广泛应用于婚姻关系预测、交流谈判、教学评估等业务中，尤其对于国家安保工作，通过分析人的表情可以发现他的真实意图，及时制止危险分子的不法行为，对于犯人是否说谎、是否有暴力行为等都可以有很好的预测，从而保护国家长治久安。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
77
records
(took 0.021 seconds)
