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公开(公告)号：CN118245610A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410331864.5
申请日：2024-03-22
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/279
摘要： 本发明公开了一种基于生成式大模型的事件过程图挖掘方法，包括：构造事件抽取Prompt，通过生成式大模型抽取出文本中存在的事件；构造时间先后关系判断Prompt，通过生成式大模型判断不同事件之间的时间先后关系；构造时间直接关系判断Prompt，对时间先后关系为BEFORE和AFTER的事件通过生成式大模型判断事件之间是否存在时间直接关系，若是，则保持标签不变，否则将标签更改为VAGUE；基于事件节点出入度进行事件的时间先后关系拼接，构建完整的事件过程图。本发明的过程图能够以更全面、直观的方式对事件过程的执行逻辑进行表示，同时基于节点出入度进行事件关系拼接，通过节点的入度、出度，制定并行网关与排他网关，增加过程图的解释性。
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公开(公告)号：CN118152934A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311653793.2
申请日：2023-12-05
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种不平衡指标约束下的深度学习二分类方法，提出了一种基于不平衡指标的简单且高效的模型训练策略。该种训练策略是在传统分类模型训练的每个epoch训练阶段进行模型的偏差调整，从而发现最佳模型。该方法包括：在不平衡数据集上使用传统方式训练深度模型并更新参数若干次；基于用户指定的不平衡指标纠正模型分类层的偏差并评估模型；定义模型的不平衡状态，以准确地量化模型的不平衡程度；基于用户不平衡指标的偏差纠正方法，能高效地将模型优化到指定的不平衡状态；基于用户不平衡指标的最佳模型不平衡状态高效搜索方法；基于传统方式训练深度模型的过程中，进行偏差纠正以获得最佳表示层参数情况下的模型。
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公开(公告)号：CN116681389A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310604309.0
申请日：2023-05-26
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q10/0633 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/092
摘要： 本发明公开一种多目标约束下的生产业务流程优化方法，该方法包括以下几个步骤：首先对生产业务流程的两个不同版本进行结构和行为两方面的差异检测，固定相同部分不变，改变差异部分的组合，由此构建两个版本流程间所有可能的候选优化流程，然后引入强化学习中的Actor‑critic算法为每个候选优化流程进行最佳资源分配，接着设计候选优化流程的执行时间和费用衡量标准，最后从所有的候选优化流程中选出执行时间满足给定执行时间且执行费用最小的流程作为最佳优化流程；本发明的优点是：引入强化学习中的Actor‑critic算法求解得到最佳优化流程，以达到更高的执行质量，提高生产业务流程的优化效率。
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公开(公告)号：CN110321564B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201910605719.0
申请日：2019-07-05
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/279
摘要： 本发明公开了一种多轮对话意图识别方法，包括如下步骤：1)根据应用场景确定要识别的对话意图，并获取大量对话数据，人工找出对话数据中的对话块以及其对应的意图，进行语料标注；2)根据人工整理好的停用词表去除对话数据中的停用词；3)构建用于意图识别的句向量模型、BiLSTM‑CRF模型及StarSpace模型；4)由句向量模型、BiLSTM‑CRF模型和StarSpace模型实时获取对话数据，进行意图识别，输出最佳意图。本发明的有益效果是：意图识别高效，准确率高，泛化能力强，人工标注语料成本低。
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公开(公告)号：CN111008783B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201911231464.2
申请日：2019-12-05
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于奇异值分解的工厂加工流程推荐方法，包括：将正在建模的工厂加工流程“参考流程”及流程库中的所有工厂加工流程转化为对应的基于任务节点的过程结构树；提取流程库中每个加工流程对应TPST的m,n‑gram集合，其中一个m,n‑gram表示的是一个加工流程的部分结构和行为特征；对流程库中每个工厂加工流程的m,n‑gram集合取并集，建立基于流程库中所有加工流程的一个关联矩阵；对关联矩阵进行奇异值分解，根据分解结果将流程库中的流程分为若干类；在每一类流程中任取一个加工流程与“参考流程”进行相似度计算，相似度最高的流程所在的那一类中的所有流程都作为“参考流程”的推荐流程。本发明只需进行一次计算就能得到“参考流程”最的推荐流程，大大降低了计算空间。
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公开(公告)号：CN108805623B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810619440.3
申请日：2018-06-11
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06Q30/02
摘要： 一种快销产品供给预测方法，步骤如下：步骤1：对历史数据进行数据预处理操作；步骤2：构建随机森林模型对销量数据进行预测；步骤3：构建ARIMA模型对投放量数据进行预测。本发明属于时间序列预测(Time Series Forecasting)领域，主要解决快销产品在长期生产销售过程中，难以准确预测短期(一般为一周)的销量，并给出准确市场投放量的供给问题。我们提出了一种新颖的、高效的、误差较低的快销产品供给预测方法，通过使用这种方法，能根据历史销售数据，给出对应时间的供给数据预测。
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公开(公告)号：CN104931063B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201510212957.7
申请日：2015-04-29
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 浙江工业大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明公开了一种路径规划方法，属于数据处理技术领域。本发明通过获取车辆初始路径，接收第二用户的拼车请求，根据第一用户的拼车请求携带的乘车需求信息、第二用户的拼车请求携带的乘车需求信息、第二起点、第二终点和初始路径中每两个相邻节点之间的行驶距离，确定第二起点在初始路径中的行驶途经顺序和第二终点在初始路径中的行驶途经顺序，按照第二起点的行驶途经顺序和第二终点的行驶途经顺序，对车辆初始路径进行更新，得到拼车路径。由于能根据用户的需求，对用户的起点与终点位置进行筛选，筛选出满足条件的位置，从而在能够计算出最佳拼车路径的前提下，减少了计算量。因此，路径规划的效率较高。
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公开(公告)号：CN107121969B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710173011.3
申请日：2017-03-22
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开一种基于邻接矩阵的工厂制造流程模型差别检测方法。该方法包括以下几个步骤：两个用Petri网建模的工厂制造流程模型进行元素匹配(变迁匹配和库所匹配)，得到多种匹配方式；对于每一组匹配方式，将流程模型转换为对应的邻接矩阵，两个邻接矩阵相减得到差别矩阵；在所有的差别矩阵中，选择其中最优的差别矩阵来代表两个流程模型之间的差别。本发明的优点是：打破了只面向两个相似流程进行差别检测的局限性，将比较范围扩大到所有的流程模型，大大提高了实际的可用性。
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公开(公告)号：CN104978719A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510333199.4
申请日：2015-06-16
申请人： 浙江工业大学
CPC分类号： G06T5/00 , G06T5/003 , G06T5/50 , G06T2207/10004 , G06T2207/10016 , G06T2207/20012 , G06T2207/20021 , G06T2207/20182 , G06T2207/30232 , G06T2207/30236
摘要： 基于时空相关性的自适应交通视频实时去雾方法，包括：步骤1、估算时间片初始帧的车道空间区域、雾霾影响标志值T、初始透射率校正值X和透射率分布情况；步骤2、提取视频中的直线车道，确定一个有限的车道区域；步骤3、通过从原图像中找到雾霾干扰最小的区域，获取其中最亮的像素值作为大气光强；步骤4、划分空间范围，每一个空间范围都设定一个标定摄像头，用该摄像头拍摄的图像计算雾霾影响标志值T、图像对比度及初始透射率校正值，应用到该区域的其他摄像头；步骤5、获得每个图像块的最优透射率值的透射率分布，采用导向滤波对块状的透射率分布进行优化；步骤6、对车道空间区域部分的原图像像素值求解，还原出车道部分的无雾图像。
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