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公开(公告)号：CN115396415A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211045149.2
申请日：2022-08-30
申请人： 烟台中科数据技术有限公司 , 烟台中科网络技术研究所
IPC分类号： H04L67/02 , H04L67/568 , H04L67/60 , H04L61/4511
摘要： 一种数据智能识别分发执行方法及系统，涉及数据处理和人工智能技术领域。本发明为了解决现有数据识别系统分发属地耗时长、不能自动向属地分发、分发准确率低的缺陷，采用采集取证模块对用户提交的数据进行采集；将采集到的数据进行分段得到分段矩阵；采用属地识别模块对分段矩阵进行识别；将识别结果通过数据分发模块按照区域进行划分，得到识别结果矩阵；根据识别结果矩阵中每列非零元素的个数自适应的开辟缓存空间，将数据分发至接收地管理模块。本发明主要用于对网络数据的识别并根据识别结果向属地进行分发。
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公开(公告)号：CN118430313A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410586389.6
申请日：2024-05-13
申请人： 烟台中科网络技术研究所
摘要： 本发明涉及车辆到站与离站技术领域，尤其涉及一种车辆实时到站与离开的判定方法，包括S1：获取车辆运行线路上的当前目标站点，记录为P；S2：实时获取所述车辆的GPS最新定位坐标，记录为G，其与所述P的距离值为D，所述G中含有上传时间T；S3：所述G与D组合形成数据S并按时间顺序存入队列Q1中；S4：依次比较所述Q1中相邻两个数据S中的D值大小；S5：初步判断到达点的数据S，并用St表示；S6：再次判断确认到达点St位于阈值F1范围内；S7：判断找出离开点的数据S，并用SL表示；本方法通过简单的逻辑比对计算，即可实时得到判定得到车辆到站与离站的结果，不需要依赖外部的配套硬件设施，适用场景更丰富。
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公开(公告)号：CN106815653B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201611182815.1
申请日：2016-12-19
申请人： 烟台中科网络技术研究所
摘要： 本发明涉及一种基于距离博弈的社交网络关系预测方法及系统，属于社交网络关系预测领域，能提高关系预测的速度和准确度。本发明先提取社交网络中所有节点和任意两个节点间的有向链接；选择其中一个节点作为目标节点，根据有向链接和有效交互模式得到该目标节点的局部结构、关系预测相关节点集合和交互子图；将关系预测相关节点集合中未与该目标节点直接连接的任一节点作为备选节点，根据交互子图得到到每个备选节点的社交距离向量；根据社交距离向量得到相对于每个备选节点的收益，据此得到该目标节点的关系预测结果，最终得到社交网络中每个节点的关系预测结果。用于高效准确进行社交网络关系预测。
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公开(公告)号：CN106817251B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201611207950.7
申请日：2016-12-23
申请人： 烟台中科网络技术研究所
IPC分类号： H04L12/24 , H04L12/751
摘要： 本发明涉及一种基于节点相似度的链路预测方法，包括以下步骤：对待分析的网络进行节点和链路表示；获取网络中两个没有直接链路连接的节点；读取所述两个没有直接链路连接的节点各自的邻居节点集合；对所述两个没有直接链路连接的节点各自的邻居节点集合取交集,得到共同邻居集合；将共同邻居集合视为子网，进行子网全局簇系数和子网中任意一个共同邻居节点簇系数的计算；根据子网全局簇系数和子网中任意一个共同邻居节点簇系数计算所述两个没有直接链路连接的节点相似度；根据计算得到的节点相似度进行链路预测。本发明在分析复杂网络局部结构中节点的相互关系时从簇系数角度出发，定义了基于局部簇系数的节点相似度计算新指标。
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公开(公告)号：CN106815653A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201611182815.1
申请日：2016-12-19
申请人： 烟台中科网络技术研究所
摘要： 本发明涉及一种基于距离博弈的社交网络关系预测方法及系统，属于社交网络关系预测领域，能提高关系预测的速度和准确度。本发明先提取社交网络中所有节点和任意两个节点间的有向链接；选择其中一个节点作为目标节点，根据有向链接和有效交互模式得到该目标节点的局部结构、关系预测相关节点集合和交互子图；将关系预测相关节点集合中未与该目标节点直接连接的任一节点作为备选节点，根据交互子图得到到每个备选节点的社交距离向量；根据社交距离向量得到相对于每个备选节点的收益，据此得到该目标节点的关系预测结果，最终得到社交网络中每个节点的关系预测结果。用于高效准确进行社交网络关系预测。
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公开(公告)号：CN118313413B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410741075.9
申请日：2024-06-11
申请人： 烟台大学 , 烟台中科网络技术研究所
摘要： 本发明涉及神经网络模型技术领域，尤其是涉及一种基于异构图神经网络的物联网链路预测方法及系统。所述方法，包括构建异构图，并对异构图进行特征表示；基于异构图构建客户端本地模型，包括利用动态注意力机制的图注意力网络构建客户端本地模型；输入异构图至客户端本地模型，并引入贝叶斯推理对异构图的特征进行线性变换；通过损失函数对输入异构图的客户端本地模型进行损失处理；计算客户端本地模型梯度，并对客户端本地模型梯度执行全局模型聚合，得到全局模型参数；将全局模型参数下发至客户端本地模型。通过本发明的技术方案提高链路预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106817251A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201611207950.7
申请日：2016-12-23
申请人： 烟台中科网络技术研究所
IPC分类号： H04L12/24 , H04L12/751
摘要： 本发明涉及一种基于节点相似度的链路预测方法，包括以下步骤：对待分析的网络进行节点和链路表示；获取网络中两个没有直接链路连接的节点；读取所述两个没有直接链路连接的节点各自的邻居节点集合；对所述两个没有直接链路连接的节点各自的邻居节点集合取交集,得到共同邻居集合；将共同邻居集合视为子网，进行子网全局簇系数和子网中任意一个共同邻居节点簇系数的计算；根据子网全局簇系数和子网中任意一个共同邻居节点簇系数计算所述两个没有直接链路连接的节点相似度；根据计算得到的节点相似度进行链路预测。本发明在分析复杂网络局部结构中节点的相互关系时从簇系数角度出发，定义了基于局部簇系数的节点相似度计算新指标。
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公开(公告)号：CN118313413A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410741075.9
申请日：2024-06-11
申请人： 烟台大学 , 烟台中科网络技术研究所
摘要： 本发明涉及神经网络模型技术领域，尤其是涉及一种基于异构图神经网络的物联网链路预测方法及系统。所述方法，包括构建异构图，并对异构图进行特征表示；基于异构图构建客户端本地模型，包括利用动态注意力机制的图注意力网络构建客户端本地模型；输入异构图至客户端本地模型，并引入贝叶斯推理对异构图的特征进行线性变换；通过损失函数对输入异构图的客户端本地模型进行损失处理；计算客户端本地模型梯度，并对客户端本地模型梯度执行全局模型聚合，得到全局模型参数；将全局模型参数下发至客户端本地模型。通过本发明的技术方案提高链路预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112015840A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010888538.6
申请日：2020-08-28
申请人： 烟台中科网络技术研究所
IPC分类号： G06F16/29 , G06F16/2457 , G06F16/2455 , G01S19/42
摘要： 本发明公开了一种厂区内工作车辆GPS轨迹数据过滤方法，包括如下步骤：S1、接收GPS数据，按GPS数据中的时间进行排序并存储至缓存；S2、按照时间顺序，从缓存中读取下一个待过滤的GPS数据；S3、判断当前GPS数据是否是第一个数据，若是，执行步骤S5，否则执行步骤S4；S4、判断当前GPS数据中的坐标与临时基准点坐标的距离D是否大于阈值A并且小于阈值B，若是，则将临时基准点坐标对应的GPS数据作为过滤后的数据进行存储，否则，丢弃临时基准点坐标对应的GPS数据；S5、将当前GPS数据中的坐标记为临时基准点坐标，返回步骤S2。本发明的厂区内工作车辆GPS轨迹数据过滤方法适用于作业范围受限、采集速度频繁、作业路径复杂的场景，可消除轨迹中的墨点现象。
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公开(公告)号：CN115690087A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211440788.9
申请日：2022-11-17
申请人： 山东工商学院 , 烟台中科数据技术有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/30
摘要： 本发明公开了一种基于YOLO的可回收物分类方法，包括：构建分类网络模型；所述分类网络模型以YOLOv5网络作为基础网络，采用CSPDarknet53框架，在其基础上将原有的损失函数更换为SIoU；将原有的激活函数更换为Meta‑ACON，激活函数Meta‑ACON与Conv2d、Batch Normalization结合为CBMA组件；并引入Transformer Encode结构，在与原有C3基础上形成C3TR层；对所构建的分类网络模型进行训练；将待测图片或视频流输入到训练好的分类网络模型里，获取检测结果。本发明有效提升了可回收物的分类检测精度，降低误检漏检概率，高效实现可回收物的分拣。
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