-
公开(公告)号：CN118069797B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410157178.0
申请日：2024-02-04
Applicant: 河海大学 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的防洪调度规则问答推荐方法及系统，所述方法包括：从调度规则官方文档中抽取收集防洪调度规则信息，并构建防洪调度规则图谱，为大语言模型提供外部可召回数据；过滤用户问题，防止大语言模型对调度规则以外的问题进行回答；将用户问题按照意图分类；使用图谱查询方法根据意图分类结果使用不同模型权重以生成对应的防洪调度Neo4j图谱专用的CQL查询语句进行数据召回查询；使用推荐生成方法根据从图谱中召回的调度信息，为用户生成出包含规则推荐回答；微调训练大语言模型，强化防洪调度规则推荐过程中各环节处理问题的准确性，提高问答质量。本发明以较低的成本显著提升了大语言模型在防洪调度领域的应用能力。
-
公开(公告)号：CN118069797A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410157178.0
申请日：2024-02-04
Applicant: 河海大学 , 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的防洪调度规则问答推荐方法及系统，所述方法包括：从调度规则官方文档中抽取收集防洪调度规则信息，并构建防洪调度规则图谱，为大语言模型提供外部可召回数据；过滤用户问题，防止大语言模型对调度规则以外的问题进行回答；将用户问题按照意图分类；使用图谱查询方法根据意图分类结果使用不同模型权重以生成对应的防洪调度Neo4j图谱专用的CQL查询语句进行数据召回查询；使用推荐生成方法根据从图谱中召回的调度信息，为用户生成出包含规则推荐回答；微调训练大语言模型，强化防洪调度规则推荐过程中各环节处理问题的准确性，提高问答质量。本发明以较低的成本显著提升了大语言模型在防洪调度领域的应用能力。
-
公开(公告)号：CN119596895A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411506836.9
申请日：2024-10-25
Applicant: 河海大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种通信‑控制联合系统中的决策信息时效性评估方法，本发明基于通信系统的决策时效性要求和通信、决策模块相互独立的特点，构建了由通信和决策模块共同组成的通信‑控制联合系统；本发明基于此类系统的信息传输路径和传统信息时效性性能指标AoI构建了新的性能指标决策年龄AoD，用于评估决策的时效性；本发明在采用传统通信系统和随机决策系统组成的通信‑控制联合系统中，基于AoD的定义，围绕系统中部分决策的特殊性，利用拆分计算的方式，在通信‑控制联合系统中获取了平均峰值AoD指标。基于此指标，本发明可以在考虑决策行为特性的同时评估系统中的决策信息时效性能。
-
公开(公告)号：CN119545539A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411493124.8
申请日：2024-10-24
Applicant: 河海大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/1273 , H04W72/1268 , H04W72/50 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于用户流量需求预测和深度确定性策略梯度的动态频谱分配方法，本发明在通过正交频分多址通信的无线网络中，针对在同一基站范围内的无线网络用户进行频谱分配，对于无线网络频谱利用率不足的问题，通过引入人工智能技术来预测用户流量信息来帮助优化频谱分配问题。预测部分，采用transformer模型架构来进行预测，以此保证长时间序列下的准确性；在网络优化算法部分，采用深度确定性策略梯度模型，通过利用强化学习在全局优化问题上的优势，将实际总吞吐量作为优化目标，实现更好的频谱分配效果，提高吞吐量和通信效益。
-
公开(公告)号：CN119378631A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411405258.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多出口神经网络的出口设置方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：将神经网络抽象为若干逻辑层和一个最终出口分支，量化逻辑层、出口分支的推理开销，构造多出口神经网络任务推理的出口设置优化问题，并进行近似表示；根据抽象化的神经网络模型，通过在不同逻辑层插入出口并使用视频任务进行训练的方式确定每一出口分支的权重，在训练好权重的模型上逐帧推理视频任务，获取关键信息反应视频任务的推理难度以及连续帧之间的关联性；将原近似后的优化问题转换进行转换并利用基于蚁群算法的搜索方法求解新的优化问题。本发明的退出规则与出口设置方法能有效减少多出口神经网络推理任务的预期时延。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114143796B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111197443.0
申请日：2021-10-14
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种上行链路中信号传输性能的方法，包括以下步骤：步骤1、在无线网络上行链路中，有N个设备均匀分布在半径为D的圆形区域内，采用非正交哈希接入协议分别向圆形区域中心的基站发送信号，在给定间隙内基站接收设备发出的信号；步骤2、在同一时隙内，基站向信道中广播哈希难题，其中n个有传输信息需求的设备解决哈希难度后获得接入信道的权利，同时基站允许多个设备进行传输；步骤3、基站接收到不同设备的信号后进行动态SIC解码；步骤4、通过瞬时信干燥比计算得到信号传输的中断概率；步骤5、通过信号传输的中断概率计算得到信号的吞吐量。本方法计算时间被大幅缩减，缩减的程度随着网络规模的变大而增加。
-
公开(公告)号：CN113970926B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111149999.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息年龄的自动驾驶车辆编队的控制参数联合优化方法。本发明在一种基于无线通信的自动驾驶编队的CACC控制法则中，首次引入了信息年龄AoI，并分析了需要保证编队控制系统弦稳定性的AoI的要求；通信部分，在一种基于SCI控制信息的资源选择方案下，分析了编队内V2V通信的传输成功率，并基于该传输成功率推导了编队场景下，信息年龄AoI的分布概率；最后，结合AoI的要求以及AoI的分布概率，构建出车辆编队通信系统满足编队控制系统AoI要求的可靠性指标。基于此可靠性指标，本发明不仅可以联合分析车辆编队的控制和通信系统，并且可以给与控制系统相关参数合理性设定方面的重要指导。
-
公开(公告)号：CN117715193A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311685188.3
申请日：2023-12-08
Applicant: 河海大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/50 , H04L41/14 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种面向超密集网络场景的空口扩展现实业务调度方法，包括：获取当前时隙的系统状态；将当前时隙的系统状态输入训练好的深度强化学习模型中，得到微基站的资源分配给用户设备的动作；根据动作，对扩展现实业务进行调度；深度强化学习模型的获取方法包括：执行循环步骤，直至经验缓冲区存储的交互数据的大小达到预设值；从经验缓冲区中提取至少一部分交互数据作为训练样本；利用训练样本对深度强化学习模型进行训练，利用梯度下降法更新模型的网络参数，得到训练好的深度强化学习模型。将超密集网络场景下的资源调度优化问题建模成马尔科夫决策过程，综合考虑系统长期能量效率和网络的吞吐量，并将XR业务的特性考虑在限制条件中。
-
公开(公告)号：CN116980820A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210377712.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 河海大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/46 , H04W52/24 , H04W52/34 , H04W72/0453 , H04B17/309
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应发送频率选择与功率控制的S‑SPS机制优化方法。本发明在V2V通信场景中，所有的车辆需要周期性地发送数据包，当发射车辆需要选择信道资源发送数据包时，首先根据感知窗记录的RSSI信息计算CBR；接着基于CBR的发射频率选择算法选择合适的发射频率；然后根据S‑SPS机制选择合适的信道资源；最后根据功率选择算法选择合适的发射功率把数据包发送出去，接收车辆接收数据包并计算RSRP和RSSI更新感知窗，等待下一次数据包的发送。本发明在满足V2V通信网络的可靠性不降低的情况下，有效降低通信网络的发射功率并降低功耗。
-
公开(公告)号：CN116528196A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210062876.3
申请日：2022-01-19
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种面向异构车联网的联合网络接入和资源调度方法。结合部分可观测的马尔科夫决策过程(POMDP)理论，将异构车联网系统中车辆的网络接入和信道选择建模为一个联合优化问题，提出了一种基于多智能体强化学习(RL)算法和指纹特征辅助的联合网络接入和资源调度方法。通过运用该方法，可在满足用户设备在异构车联网系统中上行链路的服务质量请求的同时，实现最大化长期总的网络效用的目标。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
73
records
(took 0.068 seconds)
