公开(公告)号：CN111353107A

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN202010222291.4

申请日：2020-03-26

申请人： 烟台大学

发明人： 周涛 ,  于自强 ,  童向荣 ,  徐金东 ,  潘庆先 ,  王莹洁

IPC分类号： G06F16/9537 ,  G06F16/951

摘要： 本公开提供了一种面向路网移动对象的连续k近邻查询方法及系统，属于计算机应用技术领域，根据获取的路网信息构建多层动态网格索引结构，获取路网中各个移动对象的实时位置信息，并根据获取的实时位置信息实时更新多层动态网格索引结构；根据预设移动对象近邻查询算法和更新后的多层动态网格索引结构，得到距离查询点最近的k个移动对象；本公开通过构建动态多层网格索引结构，并根据移动对象的实时位置信息进行更新，从而仅需要维护激活状态的网格及其子网格内的移动对象数量，极大的节省了维护成本；通过预设移动对象近邻查询算法与更新后的动态多层网格索引结构，减少了对非激活网格的查询，极大的提高了查询效率和准确度。

公开(公告)号：CN118841979A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202411311278.0

申请日：2024-09-20

申请人： 烟台大学

发明人： 刘兆伟 ,  温浩男 ,  刘延乐 ,  刘志中 ,  阎维青 ,  赵相福 ,  于自强 ,  宋永超 ,  李恒 ,  单垚

IPC分类号： H02J3/00 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/10 ,  G06N3/094 ,  G06F17/16

摘要： 本发明涉及模型运算技术领域，尤其是涉及一种基于多尺度异常检测的电力系统负荷预测方法及系统。方法，包括构建Transformer‑XL与生成对抗网络相结合的负荷预测模型；基于负荷预测模型对电力系统多源数据进行预测，得到负荷预测数据；基于多尺度卷积变分自编码器对电力系统多源数据进行异常检测，得到异常检测结果；将异常检测结果和负荷预测结果相融合，生成综合评分；根据生成的综合评分，利用贝叶斯优化自动调整关键超参数。本发明能够更好地处理电力负荷数据中的非线性和多维度变化，从而显著提升了负荷预测的精度。

公开(公告)号：CN117951396B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202311550650.9

申请日：2023-11-20

申请人： 烟台大学

发明人： 于自强 ,  赵浩宇 ,  陈国祥 ,  宋安邦 ,  徐雅婷 ,  朱慧

IPC分类号： G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/29 ,  G06Q10/047

摘要： 本发明属于路线规划技术领域，尤其涉及一种支持多关键词搜索的旅游路线规划方法及系统，包括获取用户查询的关键词，将道路网络建模为带权无向图；将带权无向图划分为若干个子图；从选定的查询起点所在子图开始扩展搜索至周围子图，直至找到k个候选兴趣点集合，计算每个候选兴趣点集合的最优候选路线及路线评分，得到基准路线集合；继续扩展搜索，更新基准路线集合，直至全部子图都被搜索；将更新后的基准路线集合作为全局最优的旅游路线集合推荐给用户。本发明在不对兴趣点序列到达顺序进行限定的情况下，考虑与查询关键词匹配的所有兴趣点，保证求得与查询关键词匹配的全局最优top‑k条旅游路线推荐给用户。

公开(公告)号：CN117951396A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311550650.9

申请日：2023-11-20

申请人： 烟台大学

发明人： 于自强 ,  赵浩宇 ,  陈国祥 ,  宋安邦 ,  徐雅婷 ,  朱慧

IPC分类号： G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/29 ,  G06Q10/047

摘要： 本发明属于路线规划技术领域，尤其涉及一种支持多关键词搜索的旅游路线规划方法及系统，包括获取用户查询的关键词，将道路网络建模为带权无向图；将带权无向图划分为若干个子图；从选定的查询起点所在子图开始扩展搜索至周围子图，直至找到k个候选兴趣点集合，计算每个候选兴趣点集合的最优候选路线及路线评分，得到基准路线集合；继续扩展搜索，更新基准路线集合，直至全部子图都被搜索；将更新后的基准路线集合作为全局最优的旅游路线集合推荐给用户。本发明在不对兴趣点序列到达顺序进行限定的情况下，考虑与查询关键词匹配的所有兴趣点，保证求得与查询关键词匹配的全局最优top‑k条旅游路线推荐给用户。

公开(公告)号：CN118861945A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411327885.6

申请日：2024-09-24

申请人： 烟台大学

发明人： 刘兆伟 ,  董济豪 ,  刘延乐 ,  宋永超 ,  姜岸佐 ,  李恒 ,  单垚 ,  刘志中 ,  赵相福 ,  于自强 ,  阎维青

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06F18/21 ,  G06N3/042 ,  G06Q50/06 ,  H02J13/00

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于卷积注意力网络的动态电力特征融合方法及系统。方法，包括获取电力数据；对获取的电力数据进行预处理；对预处理的电力数据进行初步分类后进行特征提取；构建基于时空图卷积注意力网络的电力预测模型；利用基于时空图卷积注意力网络的电力预测模型对提取的特征进行预测；利用Adam 优化器并基于学习率衰减策略对模型进行测试与验证。本发明在电力系统节点分类任务中显著提高了分类准确率。

公开(公告)号：CN118797541A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411288147.5

申请日：2024-09-14

申请人： 烟台大学

发明人： 王鹏 ,  郑阳 ,  刘兆伟 ,  刘志中 ,  阎维青 ,  赵相福 ,  于自强 ,  宋永超 ,  单垚

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2111 ,  G06F18/25

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于遗传算法的电能占用异常检测方法及系统。方法包括对用电测量数据进行数据预处理；利用统计和电气参数从用电测量数据中合成新特征；基于人工蜂群算法和遗传算法选择突出特征；利用去噪自编码器从电力消费数据的突出特征中提取高方差特征；将提取到的特征输入到支持向量机中检测电能占用异常行为。本发明通过集成大数据和遗传算法，提出了一种有效的电能占用异常检测方法及系统，该方法及系统能够显著提高检测非技术损失的效率。

公开(公告)号：CN116756437A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310770427.9

申请日：2023-06-27

申请人： 烟台大学

发明人： 于自强 ,  朱慧 ,  马永强 ,  王莹洁 ,  徐金东 ,  刘兆伟

IPC分类号： G06F16/9537 ,  G06F16/901 ,  G06F16/906

摘要： 本发明公开了一种道路网络指定区域的移动对象快速搜索方法及系统，涉及计算机应用技术领域。该方法步骤包括：将道路网路构建为图；将每个路口看作图上的一个顶点，路口之的路段看作相应顶点之间的边，路口之间路段的长度看作边的权重；将移动对象映射到图上；将图划分为多个具有边界约束性质的子图，其中边界约束性质使得对应子图能够直接被判定是否被查询范围覆盖；基于划分的子图构建双层索引结构；基于双层索引结构查询位于指定查询范围内的移动对象集合。相比于其他现有技术，本发明能够直接确定被查询范围完全覆盖的子图，避免了对被查询范围完全覆盖的子图进行内部探索，从而实现快速搜索指定范围区域内的移动对象。

公开(公告)号：CN112231591A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202011230261.4

申请日：2020-11-06

申请人： 烟台大学 ,  济南观澜数据技术有限公司

发明人： 于自强 ,  禹晓辉 ,  戴天伦 ,  童向荣 ,  徐金东 ,  王莹洁

IPC分类号： G06F16/9536 ,  G06F16/9535

摘要： 本发明公开了考虑社交网络用户群紧密度的信息推荐方法及系统，获取社交网络中待分析用户群中的所有用户；根据待分析用户群中的所有用户，构建图结构；将每个用户看作图结构的一个顶点，如果用户之间存在好友关系或关注关系，则表示用户所对应的顶点之间存在对应连接的边，用户之间互动的次数看作边的权重；基于图结构，获取顶点集合，查询顶点集合中任意两个顶点之间的最短距离；将任意两个顶点之间的最短距离加权求和，得到待分析用户群的关系紧密度；判断待分析用户群的关系紧密度是否大于设定阈值，如果是，则对待分析用户群中的每个用户进行信息推荐，即将待分析用户群中其他用户喜好的商品或服务推荐给当前用户；否则，不进行信息推荐。

公开(公告)号：CN118869356A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411327886.0

申请日：2024-09-24

申请人： 烟台大学

发明人： 刘兆伟 ,  蒋毅豪 ,  焦秀珍 ,  王鹏达 ,  阎维青 ,  赵相福 ,  刘志中 ,  于自强 ,  宋永超 ,  单垚

IPC分类号： H04L9/40 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的司法大数据网络入侵检测方法及系统。方法，包括获取司法大数据中的多源数据；对获取的多源数据进行数据预处理；将预处理后的多源数据进行数据集划分，得到训练集和测试集；建立基于深度学习的司法大数据入侵检测模型；利用司法大数据入侵检测模型对多源数据进行特征提取和特征降维；利用长短时记忆网络和贝叶斯线性层对降维后的特征进行预测，得到预测结果；本发明采用深度学习模型中的CNN组件自动学习司法大数据中的复杂模式和异常行为，无需依赖传统的、可能被APT规避的预定义规则，使模型能够捕捉到APT攻击的微妙迹象，从而提高检测的准确性和全面性。

公开(公告)号：CN118861961A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411354085.3

申请日：2024-09-27

申请人： 烟台大学

发明人： 刘兆伟 ,  刘文哲 ,  刘延乐 ,  阎维青 ,  刘志中 ,  孟振华 ,  赵相福 ,  于自强 ,  宋永超 ,  姜岸佐 ,  李恒 ,  单垚

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于LSTM‑VAE网络的电网数据异常检测方法及系统。方法包括获取智能电网数据；构建长短时记忆网络和VAE的LSTM‑VAE网络模型；利用智能电网数据对LSTM‑VAE网络模型进行网络训练；利用训练好的模型进行电网异常检测。本发明结合LSTM和VAE的优势，LSTM能够有效处理电网数据的时序性，捕捉故障前后不同时间点数据的变化趋势和规律；VAE则通过学习数据的潜在分布，更好地重构数据和检测异常。两者结合可以更准确地识别电网数据中的异常情况。