一种基于统计学习模型的停机位分配方法

    公开(公告)号:CN104751681A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201510102718.6

    申请日:2015-03-09

    IPC分类号: G08G5/00

    CPC分类号: G08G5/00

    摘要: 本发明公开了一种基于统计学习模型的停机位分配方法,采用先验概率预测模型,根据某航班历史飞行情况产生起飞时间差值概率集合、飞行时间差值概率集合、落地时间差值概率集合,从而预测该航班的到站时间概率分布以及停机坪指廊空闲度,从而进行航班停机位分配。本发明一种基于统计学习模型的停机位分配方法,基于指廊分配,有利于航班只做相近停机位的调整,缩短了旅客的步行距离,同时,方便对停机位使用情况的进行整体评估;基于概率分配,可以按照航班的计划落地时间概率进行分配,提高了停机位分配的准确性,降低了因航班延误导致的停机位调整次数,同时提高了旅客的满意度;综合提高了停机位的利用率,保证停机位资源的合理分配。

    一种跨平台的数据库访问方法

    公开(公告)号:CN103902677A

    公开(公告)日:2014-07-02

    申请号:CN201410108751.5

    申请日:2014-03-21

    IPC分类号: G06F17/30

    CPC分类号: G06F17/30926

    摘要: 一种跨平台的数据库访问方法,包括步骤:初始化统一查询语言UQL;编写统一查询语言UQL语句;对统一查询语言UQL语句进行预处理;判断是否进行语法判断;将相应语法形式化封装,生成XML表达式;解析XML表达式,获取相应参数;根据获取到的参数提取统一查询语言UQL语句的目标数据库类型、统一查询语言UQL语句的访问类型,选择对应的基础模块进行参数填充并执行;将执行结果形式化封装返回。本发明让内部的服务方法不再是一个个有针对性的具体方法实现,而是一个通用的解析执行模块,在iOS客户端,放弃以前直接调用服务方法的简单流程,通过数据访问语句来达到数据访问的目的。

    自适应字符切分及提取方法

    公开(公告)号:CN103488986A

    公开(公告)日:2014-01-01

    申请号:CN201310431987.8

    申请日:2013-09-18

    IPC分类号: G06K9/34 G06K9/32

    摘要: 自适应字符切分及提取方法,首先,将读入的图像进行倾斜矫正;然后,从中定位出表格左上角的坐标(x0,y0),并以此设置矩形框裁剪出图像;最后,进行单个字符的切分及提取。本发明结合多种二值化图像的效果,采用基于垂直方向投影和轮廓特征组合下的两种策略多次自适应切分及提取,提高了从图像中定位出来的字符串的切分率,并保证了提取出的待识别数字正确率在98%~100%。

    基于墙的建筑物的建模方法

    公开(公告)号:CN103488827A

    公开(公告)日:2014-01-01

    申请号:CN201310416464.6

    申请日:2013-09-12

    IPC分类号: G06F17/50 G06T17/00

    摘要: 本发明公开了一种基于墙的建筑物的建模方法,包括采集已知墙的信息,建立基于墙的梁系统的模型,根据上述的梁系统模型确定完成整体建筑物模型,根据上述的整体建筑物模型得出施工图纸用于指导施工,最终得到完整的建筑物实体。采用本发明建造的建筑物实体与采用传统的方法建造的建筑实体相比较,在施工过程中有效的避免了返工,工期大大缩短、可以有效的控制施工成本、并且其建筑物结构更加合理,每一根梁都具有均分载荷的功能,使得其结构更加稳定,具有额外的一些抗震能力。

    重复数据删除系统及其删除方法

    公开(公告)号:CN103177111A

    公开(公告)日:2013-06-26

    申请号:CN201310109231.1

    申请日:2013-03-29

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 重复数据删除系统及其删除方法,为分布式架构,主要由客户端、管理服务器和存储节点服务器组成;客户端主要用于接收用户保存文件/还原文件请求、切分文件/组合文件;管理服务器的主要功能有指纹值比对、维护指纹库、纠删码编码和数据压缩;存储节点服务器主要负责存储压缩后的数据块;客户端与管理服务器端、管理服务器与存储节点服务器端均通过局域网相连。用户通过客户端保存和还原文件。本发明对切分数据块进行纠删码编码和数据压缩,将压缩后的数据块分散存储到不同的存储节点服务器,一旦部分存储节点发生故障,可利用剩余存储节点中保存的数据进行文件还原,不仅提高了重复数据删除系统的可靠性,而且减少了存储空间的浪费。

    一种基于AP切换的列车通信系统及通信方法

    公开(公告)号:CN102118813A

    公开(公告)日:2011-07-06

    申请号:CN201110024155.5

    申请日:2011-01-21

    IPC分类号: H04W36/08 H04W36/32

    摘要: 本发明公开了一种基于AP切换的列车通信系统及通信方法,包括依次通过无线通信的中心层、轨旁层及车载层,中心层包括分别通过主干网与服务器相连接的主无线控制器及从无线控制器,轨旁层包括在轨道旁线性分布的两个或两个以上AP,车载层通过STA与AP通信。本发明基于AP切换的列车通信系统及通信方法,首先从CBTC系统体系架构上进行了改进,在列车的控制中心层引入了无线控制器,简化了AP的功能配置,使得AP其他的功能配置往上移交,集中在无线控制器中实现;其次是设计了AP和STA的通信信道,无需使STA在探测阶段去寻找合适的信道。

    基于偏好多目标优化的云制造服务组合优化选择方法

    公开(公告)号:CN118018611A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410126543.1

    申请日:2024-01-30

    摘要: 本发明公开的基于偏好多目标优化的云制造服务组合优化选择方法,将云制造服务调度问题构建其多目标优化模型,再将用户对不同服务QoS指标的偏好权重作为间接偏好信息,利用人工神经网络对用户的偏好进行标定得到偏好向量,按照个体与偏好向量之间的角度划分种群,并让不同种群协同进化对模型求解。本发明的基于偏好多目标优化的云制造服务组合优化选择方法,采用进化多目标优化的求解过程,帮助用户找到一组满足其偏好的服务QoS组合,解决云服务组合优化问题,从而提高求解效率。

    一种基于NSGA-II算法的运动处方参数管理方法

    公开(公告)号:CN111859624B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202010584799.9

    申请日:2020-06-24

    发明人: 王磊 练兴杨

    IPC分类号: G06F30/20 G06F30/27 G06N3/126

    摘要: 本发明公开一种基于NSGA‑II算法的运动处方参数管理方法,具体步骤为:步骤1,确认运动项目并初始化处方参数;步骤2,建立运动处方数据模型并管理运动处方参数;步骤3,接收运动数据并记录每个运动强度时的秒级时间戳;步骤4,当用户执行完一次运动处方后,根据接收到的运动数据获取运动量和运动时长;步骤5,计算运动处方参数限定条件;步骤6,在运动参数限定条件下,利用NSGA‑II算法计算运动处方参数;步骤7,修改并生成新的运动处方;步骤8,在每次运动处方执行时,利用步骤3所采用的方法,收集新的运动数据,返回步骤4~步骤7,生成新的运动处方。本发明解决了现有技术中存在的运动处方管理缺乏自适应调整的问题。

    基于深度学习区别编码和非编码核糖核酸的方法

    公开(公告)号:CN113808671B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202111008365.5

    申请日:2021-08-30

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习区别编码和非编码核糖核酸的方法,具体为:从数据库中筛选出长度大于200nt的长非编码核糖核酸转录本序列和信使核糖核酸转录本序列,将筛选出的长非编码核糖核酸转录本序列和信使核糖核酸转录本序列进行类平衡处理,然后处理后的每一条转录本序列转化为k‑mer频率;构建卷积神经网络模型,将经类平衡处理后的长非编码核糖核酸转录本序列和信使核糖核酸转录本序列作为训练样本数据,将输入构建的卷积神经网络模型中进行训得到预测模型,将待区分的核酸序列输入到预测模型中得到区分结果。本发明解决了现有技术中存在的会受到不良基因注释和需要消耗大量的计算时间的问题。

    基于图注意力网络的POI推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN116955847A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310919421.3

    申请日:2023-07-25

    IPC分类号: G06F16/9536 G06Q50/00

    摘要: 本发明公开的基于图注意力网络和Transformer的POI推荐方法及系统,通过对用户和POI单独进行分析,分别获取用户之间的社交关系特征和POI之间的内在关系特征,并且根据目标用户的历史签到序列,捕获其签到序列中的序列特征和偏好特征,最终将上述一系列特征进行融合,并且经过预测层输入最终的推荐列表,得到排名前N的POI;本发明解决了现有POI推荐任务中POI和用户的表征不够准确的问题,能够显著改善下一个POI推荐任务的准确度。