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公开(公告)号：CN116417123A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310345513.5
申请日：2023-04-03
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学医学院附属第一医院
IPC: G16H40/20 , G16H50/20 , G06Q10/087 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于医疗大数据的血液制品智能库存管理方法，涉及血液管理技术领域，包括：获取医院内各科室的用血需求量，确认各科室的血液制品紧缺程度；对各科室的用血需求量进行模糊聚类处理，获得输血科对每个科室进行血液制品分配的优先权重；以输血科血液制品的分配效益最大化为目标，构建血液制品分配优化模型，得到输血科与各科室之间的血液制品分配方案；基于血液制品分配方案和输血科的血液制品库存量，通过无线通信向监控中心实时进行库存血量预警。针对各科室的用血需求，本发明可以实现更加高效、智能的血液制品分配，提高血液的利用效率，保障临床用血需求和正常医疗秩序，避免因用血供需紧张导致的抢救不及时问题。
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公开(公告)号：CN116631586A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210119665.9
申请日：2022-02-09
Applicant: 浙江大学医学院附属第一医院 , 浙江大学
IPC: G16H40/20 , G16H10/60 , G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种医院红细胞最优化智能决策方法和系统，用于医疗领域，获取患者输血效果数据集，构建输血效果预测模型，并基于此，采用预测‑决策模型的构建方法，构建红细胞优化智能分配决策模型；将输血效果预测模型的输出结果、申请用血患者的特征数据、医院实际可分配的红细胞量输入红细胞优化智能分配决策模型，输出用血患者最优的输血量。基于大数据和算法模型的医院红细胞决策，具有精确、高效的特点，可以提高红细胞这一稀缺资源的有效利用率，可应用于指导临床科学、合理用血，缓解血液资源紧缺或浪费状况，适用于各类型医院的病房用血场景；模块化、可视化的设计便于医院血液分配决策者进行理解、分析与验证，辅助其进行决策。
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公开(公告)号：CN111178624B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201911369319.0
申请日：2019-12-26
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种新产品需求预测的方法，其特征在于：一种计算历史有售产品历史需求量与特征的相关性，根据相关性向量对历史有售产品进行聚类，新产品按照归类向量以某种归类机制归入某些类；用同一类里面，历史有售产品的需求量数据构建训练集，选取最近一段时间的训练数据用机器学习模型训练；分别用对应的类对新产品进行预测，将预测值组合后得到最终需求量预测值。通过本发明的新产品需求预测的方法，能够刻画出产品未来一月至两年的产品需求的动态演化，充分利用大数据背景下的全渠道、全链路信息，并能够很好的匹配机器学习的算法框架，所预测出的产品需求相对于传统方法有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN111178624A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911369319.0
申请日：2019-12-26
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种新产品需求预测的方法，其特征在于：一种计算历史有售产品历史需求量与特征的相关性，根据相关性向量对历史有售产品进行聚类，新产品按照归类向量以某种归类机制归入某些类；用同一类里面，历史有售产品的需求量数据构建训练集，选取最近一段时间的训练数据用机器学习模型训练；分别用对应的类对新产品进行预测，将预测值组合后得到最终需求量预测值。通过本发明的新产品需求预测的方法，能够刻画出产品未来一月至两年的产品需求的动态演化，充分利用大数据背景下的全渠道、全链路信息，并能够很好的匹配机器学习的算法框架，所预测出的产品需求相对于传统方法有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN106845732A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710090029.7
申请日：2017-02-20
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06Q10/047 , G06Q10/06311 , G06Q10/083 , G06Q10/08355 , G06Q50/28
Abstract: 本发明公开了一种卫星式物流配送方法，属于物流快递配送领域。在末级快递分拣中心，实施快递分拣、信息扫面录入系统，然后根据分类模块对快递进行分类。根据待派件的地理和路况信息设计快递车配送的最优路线和驻停点，分拣中心分配不同路线的快递配送车。待配送货物和卫星派件者上车以后，配送车按照规划的最佳路线行驶，卫星派送者。该配送方法能够以较低的成本实现最后一公里的派送，有效减小快递员等待时间、提高派件效率、快递点布设数量，从而降低快递的经济成本和环境成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113300855B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110570904.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明提出了一种基于可变策略的联盟链投票管理方法及系统，具体包括：1)通道策略的分类：共分为两种，一种为隐式策略，另一种为基于签名的策略。2)可变策略的具体实现：用户发起修改策略的提案请求；若待修改成的策略为基于签名的策略，先检测策略内容是否满足格式要求；再根据通道或者网络的当前策略，给需要审核的组织发送投票邀请或签名邀请；收到邀请的组织进行投票或签名；解析结果看是否满足当前通道策略的要求；若满足，即修改当前通道策略为待修改成的通道策略，否则，修改失败。
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公开(公告)号：CN114004513A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111301395.5
申请日：2021-11-04
Abstract: 本发明公开了一种需求预测方法、系统及存储介质，涉及机器学习的数据驱动决策技术领域，具体步骤为：提取产品属性特征和预测特征；根据所述产品属性特征，构建产品簇；对所述预测特征进行初步筛选，得到产品重要特征集；根据所述产品重要特征集结合所述产品簇进行二次筛选，构成二次筛选特征集；将所述二次筛选特征集输入机器学习模型中进行需求预测。在本发明中，将产品归为不同的产品簇，借助同一类别内其他产品的特征信息进行特征二次精选，可以在避免学习模型失效的基础上，有效地解决特征筛选失灵的问题，减少特征维数，从而提升高特征维度、小样本量需求预测效果，降低预测的误差成本。
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公开(公告)号：CN113300855A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110570904.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明提出了一种基于可变策略的联盟链投票管理方法及系统，具体包括：1)通道策略的分类：共分为两种，一种为隐式策略，另一种为基于签名的策略。2)可变策略的具体实现：用户发起修改策略的提案请求；若待修改成的策略为基于签名的策略，先检测策略内容是否满足格式要求；再根据通道或者网络的当前策略，给需要审核的组织发送投票邀请或签名邀请；收到邀请的组织进行投票或签名；解析结果看是否满足当前通道策略的要求；若满足，即修改当前通道策略为待修改成的通道策略，否则，修改失败。
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公开(公告)号：CN111242672A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201911393853.5
申请日：2019-12-30
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于增量算法的需求预测方法。该方法在提取特征后对特征进行差分处理，得到当前特征相对于历史特征的增量；对需求进行差分处理，得到当前需求量相对于历史需求量的增量需求；增量特征与初始特征构建特征矩阵；特征矩阵和增量需求构成训练数据；采用机器学习方法训练增量需求估计模型；利用学到的模型估计未来的增量，从而得到未来的需求预测。该方法通过预测需求增量，可以减少那些无法定量表征的因素对预测的影响，有效提升需求预测的准确度。
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公开(公告)号：CN114004513B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111301395.5
申请日：2021-11-04
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06F18/23 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种需求预测方法、系统及存储介质，涉及机器学习的数据驱动决策技术领域，具体步骤为：提取产品属性特征和预测特征；根据所述产品属性特征，构建产品簇；对所述预测特征进行初步筛选，得到产品重要特征集；根据所述产品重要特征集结合所述产品簇进行二次筛选，构成二次筛选特征集；将所述二次筛选特征集输入机器学习模型中进行需求预测。在本发明中，将产品归为不同的产品簇，借助同一类别内其他产品的特征信息进行特征二次精选，可以在避免学习模型失效的基础上，有效地解决特征筛选失灵的问题，减少特征维数，从而提升高特征维度、小样本量需求预测效果，降低预测的误差成本。
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