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公开(公告)号：CN118896627A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410988988.0
申请日：2024-07-23
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明实施例提供一种社区养老服务中心的路线生成方法及系统，属于数据挖掘技术领域。所述路线生成方法包括：获取待服务的节点的属性信息；根据所述属性信息构建约束条件；根据所述约束条件初始化每个粒子的位置和速度；判断当前是否满足结束条件；在判断当前不满足结束条件的情况下，计算每个粒子的适应度；更新每个粒子的速度和位置；执行局部搜索操作；更新每个粒子的适应度；根据更新的所述适应度确定每个粒子的个体历史最优位置和群体历史最优位置；更新惯性权重和迭代次数，并返回执行判断当前是否满足结束条件的步骤；在判断当前满足约束条件的情况下，将所述群体历史最优位置对应的粒子作为最优解输出；根据输出的粒子生成路线。
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公开(公告)号：CN117474721A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311206954.3
申请日：2023-09-18
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06Q50/14 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06F17/16
摘要： 本发明实施例提供一种游客自动分类和导游匹配旅行团的方法及系统，属于数据挖掘技术领域。所述方法包括：获取游客的第一需求信息；根据所述第一需求信息计算对应的第一权重；根据所述第一权重构建游客关系矩阵；根据所述游客关系矩阵对游客进行分类，以得到多个旅行团；获取每个旅行团的第二需求信息；根据所述第二需求信息计算对应的第二权重；获取导游的能力指标信息；根据所述能力指标信息构建导游判断矩阵；根据所述导游判断矩阵确定加权规范决策矩阵；确定每个旅行团的最优解和最劣解；分别计算每个导游到最优解和最劣解之间距离；根据加权规范决策矩阵和所述距离计算综合潜力指数；按照所述综合潜力指数的大小关系为每个旅行团匹配导游。
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公开(公告)号：CN110957046B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN201911116645.0
申请日：2019-11-15
申请人： 合肥工业大学
发明人： 顾东晓 , 赵旺 , 梁昌勇 , 王晓玉 , 杨雪洁 , 苏凯翔 , 陆文星 , 赵树平 , 欧阳纯萍 , 刘永彬 , 李晓玥 , 鲍超 , 丁庆秀 , 解玉光 , 苗夏雨 , 周晨 , 张波达
IPC分类号： G16H50/70
摘要： 诊疗决策的准确度。本发明提供一种医疗健康案例知识匹配方法和系统，涉及数据处理技术领域。本发明首先获取医疗健康案例数据和外部标注性特征信息，并对所述医疗健康案例数据和所述外部标注性特征信息进行预处理；对经过预处理后的医疗健康案例数据进行特征选择处理，得到关键特征；再基于遗传算法获取关键特征的特征权重；基于所述特征权重和Pearson参数r法获取初步案件相似度；最后基于所述初步案件相似度和所述经过预处理后外部标注性特征信息获取最终案例相似度，基于最终案例相似度得到相似医疗健康案例。本发明引入外部标注性特征信息，能有效(56)对比文件Shi, CY (Shi, Chongyang);Lai, LJ(Lai, Linjing);Fan, J (Fan, Jing);Bai, Y(Bai, Yu) .“Similarity Model Based on CBRand FCA”《.2016 17th IEEE/ACISInternational Conference on SoftwareEngineering, Artificial Intelligence,Networking and Parallel/DistributedComputing (SNPD) 》.2017,全文.王观玉等“.案例系统特征权值优化算法的仿真研究”《.计算机工程与应用》.2013,秦彩杰等.一种基于F-Score的特征选择方法《.宜宾学院学报》.2017,(第06期),第4-8页.武璠菲.“牙齿正畸病例相似性分析方法研究及应用”《.中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 医药卫生科技辑》.2019,第16-18页.
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公开(公告)号：CN116596248A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310584506.0
申请日：2023-05-19
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/083 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06F18/214 , G06F18/21
摘要： 本发明提供了基于门控循环单元的物流需求预测方法和系统，涉及物流需求预测领域。该方法包括：获取特征数据；将所述特征数据输入至预先训练完成后的门控循环单元网络模型，并获取所述预先训练完成后的门控循环单元网络模型输出的目标数据，作为物流需求结果；其中，所述预先训练完成后的门控循环单元网络模型对所述特征数据的处理过程包括：基于特征注意力机制和时序注意力机制对所述特征数据进行处理。基于上述处理，引入注意力机制，使得预先训练完成后的门控循环单元网络模型在众多输入的特征数据中聚焦于更为关键的信息，不仅可以解决信息过载问题，也可以提高数据处理的效率和对目标数据预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115018526A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210466609.2
申请日：2022-04-27
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06Q30/02 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06Q50/14
摘要： 本发明实施例提供一种基于在线评论的旅游消费者市场细分分析方法，属于旅游分析领域。所述方法包括：获取在线数据评论；对所述在线数据评论进行分词处理，以将所述在线数据评论中的每个语句评论分为多个词语；获取所述词语中的名词词语；获取所述在线数据评论中的新词词语。该方法可以通过获取网上的在线数据评论，并对在线数据评论进行进一步的分析和归纳，以将旅游消费者划分为不同细分市场，进而可以对消费者进行更加精细化的分析。
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公开(公告)号：CN114997625A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210576803.6
申请日：2022-05-25
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明实施例提供一种基于老年人满意度的护理人员调度方法及系统，属于养老服务技术领域。所述方法包括：响应于老年人发起的服务请求信号，采集对应老年人的需求服务信息；根据收集到的需求服务信息所提供服务时间窗构建符合老年人实际需求的满意度函数；基于所述符合老年人实际需求的满意度函数构建护理人员调度模型；基于改进后的混合粒子群算法进行所述护理人员调度模型求解，获得对应的护理人员调度方案；将所述护理人员调度方案发送到各护理人员端。本发明方案相对于现有护理人员调度方法获得调度方案所需的护理人员数量更少、总路程更短。
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公开(公告)号：CN113537576A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110711109.6
申请日：2021-06-25
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明实施例提供一种用于预测上市企业财务困境的方法及系统，属于上市企业的财务困境预测领域。所述方法包括：获取历史上市企业的财务数据和非财务数据以及上市企业历史的财务困境状况；从财务数据中获取第一类指标以及第二类指标；从非财务数据中获取股吧评论语调、年度报告语调和管理层讨论与分析语调；将第一类指标、第二类指标、股吧评论语调、年度报告语调和管理层讨论与分析语调关联以形成历史数据集；采用历史数据集训练预设的CatBoost模型；获取当前上市企业的财务数据和非财务数据；将当前上市企业的财务数据和非财务数据输入CatBoost模型中以确定上市企业的财务困境状况。该方法及系统能够精准地对上市企业的财务困境状况作出预测。
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公开(公告)号：CN111144622A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911242644.0
申请日：2019-12-06
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明实施方式提供一种用于规划快递员投递路线的方法、系统及存储介质，属于智能物流技术领域。所述方法包括：形成初始的快递投递方案并初始化迭代次数；采用扰动法更新所述快递投递方案；采用插入改进法更新所述快递投递方案；计算更新后的所述快递投递方案的目标值；判断迭代次数是否大于或等于预设的阈值；在判断所述迭代次数小于所述阈值的情况下，更新所述迭代次数，再次采用扰动法更新所述快递投递方案，并执行所述方法的相应步骤；在判断所述迭代次数大于或等于所述阈值的情况下，选取目标值最小的所述快递投递方案作为最佳的投递路线。该方法、系统及存储介质确定的最佳投递方案能够提高快递员的工作效率。
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公开(公告)号：CN107730056B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201711172799.2
申请日：2017-11-22
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进NSGA‑II算法的应急物资模块化调度方法，包括：1、依据约束条件生成初始种群及其基因变量；2、对种群进行交叉、遗传生成子代种群；3、将父、子代种群合并，并对合并种群进行快速非支配排序；4、计算染色体邻域集合，并采用淘汰机制，选取新父代种群；5、重复步骤2、3与4，直至到达最大迭代次数；6、选取种群的所有非支配解作为最优调度方案。本发明能得到救援物资模块化调度的最优方案，从而能降低救援成本、提高救援效率、保证救援工作及时有效的开展。
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公开(公告)号：CN110991724A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911183145.9
申请日：2019-11-27
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明实施方式提供一种用于预测风景区客流量的方法、系统及存储介质，属于数据的预测技术领域。所述方法包括：获取风景区的多列数据；定义注意力权重种群；对多列数据进行加权；将加权后的多列数据输入GRU神经网络中以得到对应的预测值；分别计算每个预测值与对应的标准值的误差；从加权后的多个多列数据中筛选出误差最小的前两个多列数据；分别从筛选出的两个多列数据的注意力权重中随机选取出一个权重值；进行基因重组；进行基因突变；更新注意力权重种群；更新迭代次数；判断迭代次数是否大于或等于预设的阈值；输出误差最小的注意力权重作为最优解；将最优解加入GRU模型中以预测风景区客流量。该方法可以提供风景区客流量的预测精度。
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