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公开(公告)号：CN116562737A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310591685.0
申请日：2023-05-24
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0832 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06F16/27 , G06F16/25 , G06N3/006 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种碳中和目标下基于区块链的冷链物流溯源方法及装置，准确采集冷链物流运输车辆及其司机的信息，获取所接受的订单信息；在考虑多种成本约束下，通过蚁群算法计算出低碳化的最优货物运输路线并将该路线与订单信息一并打包上链；应用RFID设备和GPS定位技术，实时获取冷链运输车的位置和车舱温度并上传至区块链网络，对冷链运输过程进行实时监控；当检测到订单完成后，修改订单和车辆状态，完成冷链运输订单。本发明应用区块链透明公开、不可篡改、可溯源的特性对冷链运输过程进行实时的有效监管，通过蚁群算法计算冷链运输路线最小成本，优化得到低碳、合理的货物运输路线，能够在冷链物流过程中实现科学监管以及低碳化运输。
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公开(公告)号：CN115659003A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211088536.4
申请日：2022-09-06
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/9035 , G06Q10/0832 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于动态多任务图卷积的冷链多温混配推荐方法及装置，对货源信息和车源信息标签作标记处理和定义，得到标签空间和标签集合，由途径路线得到动态更新数据集；利用PMI分别基于冷链货源信息标签集合和冷链车源信息标签集合计算标签权重，构建货源关联图、车货源关联图以及动态更新关联图；将货源与车货源关联图输入GAT，通过计算注意力相关系数更新节点邻域新特征集合，输入GCN使用新权重得到关键特征表示，再通过Softmax分类选择推荐合适温度。本发明使用图注意力网络和图卷积神经网络结合多任务动态更新方法对分类有重要的作用和意义，普遍适用于动态匹配选择冷链物流中货源信息和车源信息，提高运载效率，减少运输成本以及空车率。
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公开(公告)号：CN115660689A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211373033.1
申请日：2022-11-03
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链金融诈骗的用户行为监测方法及装置，包括以下步骤：步骤1，接收各终端发送的用户行为数据；步骤2，云端数据集成，并将接收到的数据进行预处理操作；步骤3，将预处理好的数据进行上链操作；步骤4，计算金融用户的初始安全系数值和加权安全系数值，使用智能合约技术，判断链上数据的初始安全系数值和加权安全系数值是否超过预设的阈值，并判断风险类型，进而将预警信息推送到管理员系统中。本发明通过区块链向监管系统提供可靠的金融用户行为数据；通过智能合约判断并产生相应的预警信息并发送之监测系统，提用户行为监测的效率和可靠性；通过对该金融数据上链进行共识处理，提高了数据存储的准确性和安全性。
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公开(公告)号：CN115600945A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211092866.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 淮阴工学院(CN)
IPC: G06Q10/0832 , G06Q30/0201 , G06F16/33 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度的冷链配载用户画像构建方法及装置，先对原始的冷链配载数据集预处理；将预处理后的冷链配载数据集输入到FNet模型中，提取冷链配载数据特征；使用DTM模型、TMKGE模型提取冷链配载数据集中的主题词；对FNet模型提取的结果及DTM模型、TMKGE模型提取到的主题词使用WordNet进行标签相似度计算，根据相似度计算结果扩展补充FNet模型提取结果，完成冷链配载用户画像的标签提取；依据最终标签提取结果，获得模型的标签提取，进而构建冷链配载用户画像。本发明能够有效地提取数据的动态主题及共享信息，有效地扩展冷链配载数据的标签，解决冷链配载用户画像建模中标签特征不全面的问题。
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公开(公告)号：CN115659003B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211088536.4
申请日：2022-09-06
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/9035 , G06Q10/0832 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于动态多任务图卷积的冷链多温混配推荐方法及装置，对货源信息和车源信息标签作标记处理和定义，得到标签空间和标签集合，由途径路线得到动态更新数据集；利用PMI分别基于冷链货源信息标签集合和冷链车源信息标签集合计算标签权重，构建货源关联图、车货源关联图以及动态更新关联图；将货源与车货源关联图输入GAT，通过计算注意力相关系数更新节点邻域新特征集合，输入GCN使用新权重得到关键特征表示，再通过Softmax分类选择推荐合适温度。本发明使用图注意力网络和图卷积神经网络结合多任务动态更新方法对分类有重要的作用和意义，普遍适用于动态匹配选择冷链物流中货源信息和车源信息，提高运载效率，减少运输成本以及空车率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115600945B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211092866.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F17/00 , G06Q10/0832 , G06Q30/0201 , G06F16/33 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度的冷链配载用户画像构建方法及装置，先对原始的冷链配载数据集预处理；将预处理后的冷链配载数据集输入到FNet模型中，提取冷链配载数据特征；使用DTM模型、TMKGE模型提取冷链配载数据集中的主题词；对FNet模型提取的结果及DTM模型、TMKGE模型提取到的主题词使用WordNet进行标签相似度计算，根据相似度计算结果扩展补充FNet模型提取结果，完成冷链配载用户画像的标签提取；依据最终标签提取结果，获得模型的标签提取，进而构建冷链配载用户画像。本发明能够有效地提取数据的动态主题及共享信息，有效地扩展冷链配载数据的标签，解决冷链配载用户画像建模中标签特征不全面的问题。
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公开(公告)号：CN115967525A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211315507.7
申请日：2022-10-25
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H04L9/40 , H04L61/5046 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊网络的虚拟货币异常地址检测方法及装置，基于虚拟货币交易中的异常地址信息和正常地址信息，对两种类别地址进行特征查询，获取所查询地址的详细交易信息；针对异常地址和正常地址做样本类别不均衡处理，得到初始数据集；通过不同的时间窗口构建特征矩阵，并将其转换成热图格式得到样本数据集；构建胶囊网络，利用样本数据集对构建好的胶囊网络进行训练；随机选取部分虚拟货币地址，构建特征矩阵得到热图组成测试集，将测试集输入到训练好的胶囊网络中得到地址类别。本发明经过对虚拟货币交易中异常地址和正常地址的特征学习从而检测模糊类别地址的风险状况，能够解决区块链网络中虚拟货币地址风险状态模糊的问题。
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公开(公告)号：CN115618098A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211099276.0
申请日：2022-09-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/901 , G06Q10/0832 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识增强与空洞卷积的冷链物流推荐方法及装置。首先对用户、车源和历史交互信息进行数据清洗与整理，构建车源信息知识图谱G；然后构建L层图卷积网络，通过聚合和更新进行层层卷积，捕获车源项目的近邻信息，得到车源项目特征向量；接着在交互单元，对交互矩阵Y进行压缩操作，得到用户特征向量与实体特征向量，同时使用空洞卷积进行知识嵌入学习；最后将对用户特征向量与车源项目特征向量求内积，输出用户对车源项目的点击预测值。本发明方法通过多任务学习的方法，同时进行推荐与知识嵌入训练，挖掘车源项目的潜在特征，获得用户的偏好特征，有效地应对冷启动与数据稀疏的情况，增强推荐性能。
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公开(公告)号：CN114218380B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111471016.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/35 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的冷链配载用户画像标签抽取方法及装置，将带标签的文本集作为BERT模型的输入，并利用长短期记忆网络进一步提取特征；使用YOLO提取图片特征，将提取的双模态特征使用激活函数tanh与其他模态嵌入的关联表示进行补充，并将补充过后的双模态特征向量进行拼接，将其与双模态条件向量进行矩阵相乘，结果作为Softmax函数输入得到双模态交互注意力矩阵；将双模态交互注意力矩阵与被补充过的双模态特征拼接，将其作为全连接层的输入得到模态间交互特征和模态内部特征，最后输入至Softmax进行分类。本发明利用多模态特征融合算法对不同模态的用户特征合并融合，建立起不同模态间的交互关系，减少了抽取的噪声。
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