公开(公告)号：CN118446244B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202410660022.4

申请日：2024-05-27

Applicant: 武汉大学 ,  广西泰绘数智科技有限公司

Inventor： 陈是睿 ,  谭喜成 ,  李超鹏 ,  段元河 ,  黄义文

IPC: G06N3/006 ,  G06Q10/047 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供基于免疫多目标进化算法的多卫星观测规划方法及装置，包括获取受灾区域格网对应的各个卫星传感器的感知覆盖机会集合，设定每条染色体代表一个多卫星感知覆盖机会组合，染色体上的每个基因位代表一个具体卫星传感器选取的感知覆盖机会且将该感知覆盖机会覆盖受灾区域格网的数量作为对应基因位的值，根据各个基因位的值获取整个种群中每条染色体对多目标的适应值，排序整个种群，对染色体进行免疫操作，更新后再次基于适应值排序，从排序后的种群中输出适应值为预设情况的染色体作为最优备选方案。本发明能够在应急环境下从多个卫星传感器的众多感知覆盖机会中规划出对受灾区域的覆盖程度、成本、时间等多个目标均达到最好的方案。

公开(公告)号：CN118586602A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410825856.6

申请日：2024-06-25

Applicant: 武汉大学

Inventor： 陈是睿 ,  谭喜成 ,  章傅铠 ,  尹升鹏 ,  樊星宇

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q10/047 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供基于演化计算的公路选线规划方法、装置、设备及介质，包括对预修建公路以起点和终点的直线路径作为原始路径，以原始路径为中心线，获取中心线周边的缓冲区，以设在起点和终点之间且经过周边的缓冲区的路径作为标准路径，同时以设在起点和终点之间且随机生成的路径作为随机路径，将原始路径、标准路径、随机路径基于遗传算法进行更新得到新路径，获取原始路径、标准路径、随机路径、新路径的成本，基于成本获取适应度，选取适应度最高的路径作为最终选择路径。本发明对于预修建公路，能够从众多路径得到成本最低的路径，不需要手动规划，工作量较小不容易出现偏差。

公开(公告)号：CN119250252A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411062125.7

申请日：2024-08-05

Applicant: 武汉大学

Inventor： 章傅铠 ,  谭喜成 ,  陈是睿 ,  尹升鹏 ,  樊星宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供基于粒子群算法的温室气体监测站点布局优化方法及装置，包括获取观测网的第一温室气体通量场栅格数据并插值得到第二温室气体通量场栅格数据，从第二温室气体通量场栅格数据中抽取n个格网安放监测站点且获取n个格网一一对应的第一足迹场矩阵，将n个第一足迹场矩阵合并成观测网的第二足迹场矩阵，获取第二足迹场矩阵的总体效率，直到达到最大迭代轮数，将总体效率最高的第二足迹场矩阵对应的n个格网作为n个最终格网安放监测站点。本发明通过插值为监测站点布局优化提供更精细的数据支持，且通过合并各个监测站点的足迹场矩阵再计算总体观测效率，提供了对解质量的评价，使监测站点位置更准确。

公开(公告)号：CN118446244A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410660022.4

申请日：2024-05-27

Applicant: 武汉大学 ,  广西泰绘数智科技有限公司

Inventor： 陈是睿 ,  谭喜成 ,  李超鹏 ,  段元河 ,  黄义文

IPC: G06N3/006 ,  G06Q10/047 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供基于免疫多目标进化算法的多卫星观测规划方法及装置，包括获取受灾区域格网对应的各个卫星传感器的感知覆盖机会集合，设定每条染色体代表一个多卫星感知覆盖机会组合，染色体上的每个基因位代表一个具体卫星传感器选取的感知覆盖机会且将该感知覆盖机会覆盖受灾区域格网的数量作为对应基因位的值，根据各个基因位的值获取整个种群中每条染色体对多目标的适应值，排序整个种群，对染色体进行免疫操作，更新后再次基于适应值排序，从排序后的种群中输出适应值为预设情况的染色体作为最优备选方案。本发明能够在应急环境下从多个卫星传感器的众多感知覆盖机会中规划出对受灾区域的覆盖程度、成本、时间等多个目标均达到最好的方案。

公开(公告)号：CN118296115A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410239038.8

申请日：2024-03-04

Applicant: 武汉大学

Inventor： 乐鹏 ,  陈是睿 ,  李皓

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F40/35 ,  G06F16/36 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明提出了一种知识图谱多阶推理增强问答方法及计算机可读介质。本发明通过大型语言模型进行提取、语义嵌入模型转换，得到用户问题的每个主题实体的语义特征向量；获取大型语言模型的知识图谱，结合知识图谱得到大型语言模型的知识图谱中每个三元组的语义特征向量；通过余弦相似度模型计算以及相似度排序得到，文本生成大模型的知识图谱中排序后多个节点、大型语言模型的知识图谱中排序后多个三元组；进行推理链条的初始化，得到初始的推理链条、推理链条的每个初始实体；构建更新后的推理链条，每个链条的长度增加；使用大型语言模型评估现有推理链条是否有能力回答输入的问题。本发明利用推理链条深入溯源，实现大模型与知识图谱最大化融合。