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公开(公告)号：CN117032903A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311285975.9
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种仿真调试方法、装置、存储介质及电子设备。仿真调试方法包括：对目标业务场景进行建模，得到用于实现业务场景模型的仿真程序，并确定所述仿真程序中包含的各逻辑块；确定预设的各监控变量以及各逻辑断点；接收前端发送的调试指令，针对每个逻辑块，若执行针对该逻辑块的调试动作过程中触发逻辑断点，则暂停对后续的逻辑块进行调试，并将该逻辑块所触发的逻辑断点处对应的各监控变量值发送给前端；在用户根据各监控变量值判断调试未出现异常后，接收用户通过前端发送的继续调试指令，以继续执行针对后续逻辑块的调试动作，直至所有逻辑块均被调试完成，得到调试后的仿真程序。
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公开(公告)号：CN116484768A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310598800.7
申请日：2023-05-25
IPC: G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本说明书公开了一种系统动力学模型构建方法及装置，可以将用于构建系统动力学模型的各结构组件对应的配置代码语句和处理代码语句单独分割出来，可以使用户在需要构建系统动力学模型时，仅需要对各组件的主要参数进行配置，从而可以根据用户配置的参数实时生成由用户选定的指定编程语言编写的配置代码语句和处理代码语句，并基于生成的配置代码语句和处理代码语句构建系统动力学模型，进而可以提升系统动力学模型的构建效率。
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公开(公告)号：CN114943866A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210690666.9
申请日：2022-06-17
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于进化神经网络结构搜索的图像分类方法，主要解决现有技术中时间成本较高，分类精度较低的问题。本发明具体步骤如下：(1)利用标量编码对神经网络的网络块进行编码；(2)根据当前种群中的多样性和适应度情况自适应地调节交叉和变异概率；(3)通过交叉、变异操作生成子代种群；(4)利用基于衰老进化的环境选择操作，对种群进行迭代更新；(5)使用适应度最高的基因个体对应的神经网络对待分类的图像进行分类。本发明采用进化算法实现对神经网络的自动构建，具有针对图像分类问题精度高，时间成本低的优点。
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公开(公告)号：CN114861450B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202210556524.3
申请日：2022-05-19
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种基于潜在表示和图正则非负矩阵分解的属性社区检测方法，主要解决现有方法对于网络中丰富的属性信息利用不充分的问题。方案包括：1)输入网络数据；2)对数据进行处理，计算属性信息的亲和矩阵；3)定义并初始化两个转移矩阵；4)定义并初始化与拓扑图和属性图相关的三个非负矩阵分解因子矩阵；5)设置迭代，获取三个非负矩阵分解因子矩阵和两个转移矩阵的更新公式；6)循环迭代得到更新后的最终节点成员分布矩阵和最终属性类分布矩阵7)根据迭代更新得到的最终矩阵判别节点所属社区，得到社区检测结果并输出。本发明能够充分利用网络中丰富的属性信息，有效提高了社区分布检测的准确度。
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公开(公告)号：CN117494068B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311546925.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/27 , G06F18/241 , G06F18/2321 , G06N7/01 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T11/20
Abstract: 本说明书实施例提供的一种结合深度学习与因果推断的网络舆情分析方法及装置，确定目标事件，确定与所述目标事件相关的待分析事件和影响所述目标事件的网络舆情的相关事件，根据所述相关事件，构建所述相关事件的时间序列数据集，获取所述目标事件的网络舆情数据，将所述网络舆情数据输入到预先训练的分析模型，得到所述网络舆情的情感倾向表征值，根据所述时间序列数据集和所述情感倾向表征值，拟合所述情感倾向表征值关于所述时间序列数据集的曲线，根据所述待分析事件的发生时刻以及所述曲线，确定所述待分析事件对网络舆情的影响。通过该方法，在对网络舆情进行分析的基础上，确定了所述待分析事件是否对所述网络舆情产生影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117079479A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311344089.9
申请日：2023-10-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种时空预测的后继强化学习的交通信号控制方法及装置，通过引入显示的基于时空特性的交通状态预测，采用LSTM及GAT网络分别基于时间相关性、空间相关性预测未来的微观状态，智能体使用当前和预测状态进行最优决策，可以充分利用交通数据的时空相关性，提高路网的通行效率。同时，将后继特征与深度强化学习相结合，把任务的估计奖励和任务的预期特征进行分离，可以更方便地进行交通灯控制任务的转移，提升交通灯控制模型的训练速度，以及提高了交通信号灯控制的准确性和智能化。
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公开(公告)号：CN116883633A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311151151.2
申请日：2023-09-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于GIS模拟智能体移动及可调速的可视化方法和装置，包括：基于智能体的坐标在地图上创建所有智能体；设定周期，获取每个智能体在每个周期的坐标信息，比较当前周期与上一周期的坐标，确定智能体是否移动，若移动，则保存该智能体在当前周期的起始坐标和目标坐标；初始化移动智能体运动前的状态，设定运动速度和单周期运动步数并计算当前周期的运动时长和单步运动时长，从而计算当前周期移动智能体的运动路径；按照运动路径在地图上模拟智能体的移动；则每个移动智能体连续多周期的运动路径即可在GIS地图上模拟智能体的移动并可视化。本发明将带有地理坐标信息的智能体真实映射到GIS地图上；且移动过程可视化的速度支持灵活设置。
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公开(公告)号：CN115729714A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202310019276.3
申请日：2023-01-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/50
Abstract: 本说明书公开了一种资源分配方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例先获取部署在设备中的各功能体的参数，并基于各功能体的参数，构建进行资源分配的仿真环境并运行。在仿真环境中，模拟各功能体为执行目标任务所分配的系统资源，并确定按照各自分配的系统资源执行目标任务时产生的奖励值，以奖励值最大化为目标，调整各功能体为执行目标任务所分配的系统资源，得到目标资源分配方式。按照目标资源分配方式，通过设备执行实际的目标任务。此方法中，在实际执行目标任务之前，通过仿真环境，确定出各功能体在执行目标任务时分配的系统资源的分配方式，以采用合理的系统资源执行目标任务，既节省系统资源又能保证执行目标任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN114861450A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210556524.3
申请日：2022-05-19
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种基于潜在表示和图正则非负矩阵分解的属性社区检测方法，主要解决现有方法对于网络中丰富的属性信息利用不充分的问题。方案包括：1)输入网络数据；2)对数据进行处理，计算属性信息的亲和矩阵；3)定义并初始化两个转移矩阵；4)定义并初始化与拓扑图和属性图相关的三个非负矩阵分解因子矩阵；5)设置迭代，获取三个非负矩阵分解因子矩阵和两个转移矩阵的更新公式；6)循环迭代得到更新后的最终节点成员分布矩阵和最终属性类分布矩阵7)根据迭代更新得到的最终矩阵判别节点所属社区，得到社区检测结果并输出。本发明能够充分利用网络中丰富的属性信息，有效提高了社区分布检测的准确度。
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