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公开(公告)号：CN118568241B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411038205.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06Q30/015 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的用户对话和画像的意图预测方法。本方法包括：首先，结合训练数据构建意图分析模型以优化用户对话和画像意图的预测效果；然后，训练用户反馈分类模型，将用户反馈类别分为低反馈和高反馈；接着，当用户与智能销售客服对话过程中发生低反馈时，对用户意图进行预测，得到意图关键词；最后，通过意图关键词检索相应的案例和解决方案，反馈给智能销售客服，以更好地服务客户。本发明不仅能够提升用户的购买率，同时也能提高用户的满意度，并且对于传统的智能销售客服的智能化提升有重要意义。
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公开(公告)号：CN118521189A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202411003363.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积‑长短期记忆‑注意力的原水浊度控制方法，包括原水浊度预测和聚合物加药控制两部分。原水浊度预测部分包括：首先，针对原水水质变化的历史数据，建立基于CNN‑LSTM‑Attention的沉淀池浊度预测模型；然后，根据实时获取的水质变化数据，实时预测未来1小时的原水浊度值。聚合物加药控制部分包括：利用历史数据，使用随机森林算法，构建聚合物加药量预测模型；根据浊度预测模型所预测的浊度值，如果其结果超过了设定的阈值，则使用聚合物加药量预测模型预测药品投放量。本发明解决了从投入聚合物到药品反应到浊度值上存在的滞后性问题，同时保证了浊度值能够始终处于可控范围内，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN118521189B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411003363.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积‑长短期记忆‑注意力的原水浊度控制方法，包括原水浊度预测和聚合物加药控制两部分。原水浊度预测部分包括：首先，针对原水水质变化的历史数据，建立基于CNN‑LSTM‑Attention的沉淀池浊度预测模型；然后，根据实时获取的水质变化数据，实时预测未来1小时的原水浊度值。聚合物加药控制部分包括：利用历史数据，使用随机森林算法，构建聚合物加药量预测模型；根据浊度预测模型所预测的浊度值，如果其结果超过了设定的阈值，则使用聚合物加药量预测模型预测药品投放量。本发明解决了从投入聚合物到药品反应到浊度值上存在的滞后性问题，同时保证了浊度值能够始终处于可控范围内，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN118568241A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411038205.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06Q30/015 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的用户对话和画像的意图预测方法。本方法包括：首先，结合训练数据构建意图分析模型以优化用户对话和画像意图的预测效果；然后，训练用户反馈分类模型，将用户反馈类别分为低反馈和高反馈；接着，当用户与智能销售客服对话过程中发生低反馈时，对用户意图进行预测，得到意图关键词；最后，通过意图关键词检索相应的案例和解决方案，反馈给智能销售客服，以更好地服务客户。本发明不仅能够提升用户的购买率，同时也能提高用户的满意度，并且对于传统的智能销售客服的智能化提升有重要意义。
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