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[发明专利]基于聚类和循环神经网络的燃气流量预测方法及系统-CN202211667870.5有效
发明人：李中阳;章圣意;孙笑笑;俞东进;吕文洁;黄博祎;颜王亮 -专利权人：浙江苍南仪表集团股份有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类和循环神经网络的燃气流量预测方法及系统。该方法首先对燃气流量计上传的标况累积流量数据进行重采样、插值、差分等操作，构建标况流量增量序列数据集，通过分别提取工作日和节假日燃气流量计的流量使用特征，对不同燃气用户的使用情况进行聚类，对于每一类样本分别训练基于Seq2Seq框架的循环神经网络模型，并融合日期信息特征，对流量增量序列进行预测。本发明基于燃气流量使用数据，通过机器学习方法进行聚类，并通过流量使用特征对为未来的流量使用情况进行预测，具有准确度高、可扩展性强等特点，可以及时掌握流量使用走向，为相关人员提供指导。
基于循环神经网络燃气流量预测方法系统

[发明专利]一种基于深度强化学习的边缘内容缓存与推荐方法及系统-CN202310045386.7有效
发明人： 俞东进;吴桐;王东京;黄彬彬;石恩雅 -专利权人：杭州滨电信息技术有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L67/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的联合边缘缓存与推荐方法及系统，该方法首先构建移动节点模型计算用户之间的D2D传输速率、用户偏好和用户间的相似性。其次构建D2D传输模型，计算出传输时长、社会关系以及接触率。然后构建推荐和请求模型和内容服务提供商模型，内容服务提供商通过蜂窝链路将内容传输给用户。再然后构建优化目标函数，预测缺失的评分，并将内容缓存与推荐建模为马尔可夫决策过程。最后完成系统与环境的交互以及参数的更新。本发明获得更准确的评分预测，将联合内容缓存和推荐问题描述为非线性整数规划问题，保证内容缓存和推荐命中率的同时，使代理成本最小化，并帮助智能体获得近似最优解。
一种基于深度强化学习边缘内容缓存推荐方法系统

[发明专利]基于交通违法图像数据的车道线检测方法-CN202010244411.0有效
发明人：陈教;刘俊;林永杰;李万清;黄冬发;周诚彪;韦伟;俞东进;袁友伟 -专利权人：杭州诚道科技股份有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交通违法图像数据的车道线检测方法，属于图像处理领域。该方法的具体步骤为：S1：读入多张由同一交通违法抓拍设备沿相同视角拍摄到的交通违法图片，每张交通违法图片中均含有待检测的车道线；S2：分别对每一张交通违法图片进行车道线检测；S3：针对多张交通违法图片中的所有合并线段，再次进行聚类和多线段拟合，使每个类别的所有合并线段最终融合成一条车道线。该方法具有较好的实时性与准确性，能够大量节省原本标注各个设备下的车道线信息所需的人工成本，加快二次违法检测程序的运行。
基于交通违法图像数据车道检测方法

[发明专利]一种基于道路行车条件的智能驾驶员模型改进方法-CN202310318048.6在审
发明人：王东京;林莉洋;俞东进;张新;邓水光 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于道路行车条件的智能驾驶员模型改进方法，包括如下步骤：S1、数据采集；S2、通过数据筛选和处理，得到历史行车数据中一条道路上具有跟随行性的历史行车数据；S3、在Matlab中通过模型公式构建出跟驰模型以及跟驰模型运行的仿真环境；S4、将步骤S2中筛选出的训练数据输入至跟驰模型中，标定跟驰模型的参数值；S5、将训练好后的标定的跟驰模型参数值代入跟驰模型中，得到与当前道路实际情况相符的跟驰模型，并通过步骤S2得到的测试数据，测试与评估改进后的跟驰模型的有效性和优越性。该方法是一个能够针对不同的天气状况进行调整的基于智能驾驶员模型的改进模型。
一种基于道路行车条件智能驾驶员模型改进方法

[发明专利]基于优先队列的客户端自适应地图矢量线简化方法及系统-CN202211583851.4有效
发明人： 俞东进;万峰;王东京;李保;林莉洋;胡子昊 -专利权人：杭州滨电信息技术有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于优先队列的客户端自适应地图矢量线简化方法及系统。本发明针对现有基于线简化的轨迹压缩方法依赖于人工设置的距离阈值，并且无法提前确定轨迹的压缩率的问题，通过使用优先队列来选择特征点，并且在算法运行过程中不断判断是否达到目标压缩率，减小了为达到目标压缩率而使用不同距离阈值重复压缩过程导致的不必要的计算开销。
基于优先队列客户端自适应地图矢量简化方法系统

[发明专利]基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法-CN202211505338.3有效
发明人：王东京;陈建江;俞东进;张新;向正哲 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，包括如下步骤：步骤1、得到长期嵌入序列和短期嵌入序列；步骤2、通过长期嵌入序列和短期嵌入序列得到更新的长期嵌入序列和短期嵌入序列；步骤3、将更新的长短期嵌入序列中最后一个物品的嵌入向量作为用户的长短期动态兴趣，通过加权计算得到用户的长短期静态兴趣；步骤4、将长短期动态兴趣和长短期静态兴趣进行拼接然后进行非线性变化得到用户的长短期进化兴趣；步骤5、通过逐元素求和得到用户的动静态兴趣和进化兴趣；步骤6、进行加权求和到融合的用户兴趣；步骤7、计算融合兴趣与所有物品嵌入的乘积作为每个物品的推荐得分，该方法实现更准确的用户个性化序列推荐。
基于用户复杂模式兴趣提取建模序列推荐方法

[发明专利]基于决策树和多元辅助信息的高速公路流量预测方法-CN202210588240.2有效
发明人：李保;王东京;沈航;万峰;于涵诚;俞东进;张煜;裴洋 -专利权人：浙江省机电设计研究院有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开一种基于决策树和多元辅助信息的高速公路流量预测方法。本发明首先建立多尺度时间跨度的多元辅助信息时间序列，使用多元信息感知的LSTM模型学习流量、天气等信息的特征表示，然后构建具有多元信息的时间序列，使用梯度提升决策树进行模型的训练，提高高速公路场景下流量预测的准确度。本发明使用真实的高速公路微波车检器和气象检测仪数据集构建了多元信息的数据集，使用滑动窗口综合考虑多种影响交通流量的特征因子，并且使用基于梯度提升决策树的模型对高速公路场景下的流量进行预测，具有更高的准确率。
基于决策树多元辅助信息高速公路流量预测方法

[发明专利]区域燃气用量预测方法、系统、设备及物联网云平台-CN202211667911.0有效
发明人：李中阳;孙笑笑;俞东进;黄明;吕文洁;黄博祎;叶春毅 -专利权人：浙江苍南仪表集团股份有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种区域燃气用量预测方法、系统、设备及云平台。本发明能够根据用户指定区域和日期预测整个区域内所有燃气用户未来用气量，预测过程中采用空间地址匹配技术提取了区域内所有入网的燃气用户，然后通过对用户进行分类并结合统计学抽样，从用户整体中抽取代表性的样本用户来各自进行预测，从而大大降低了模型预测所需的计算量和计算资源消耗。整个预测方法和系统可以搭载与云平台上，云平台通过物联网技术接收所有入网燃气用户的燃气流量计量设备上传的燃气流量数据，同时对外提供与用户进行交互的接口。因此本发明可应用于对城市或者其他区域的整体用气总量进行提前预测，从而满足城市内燃气调度对于用气量预测的需求，保证供气稳定。
区域燃气用量预测方法系统设备及物联网平台

[发明专利]能源时序数据预测系统、平台及智能终端设备-CN202310291881.6在审
发明人：孙笑笑;黄博祎;李中阳;叶春毅;俞东进 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种能源时序数据预测系统、平台及智能终端设备。针对能源量的多元时间序列预测，该系统中通过数据在线采集模块采集实时能源量数据并构建时间序列，然后在需要进行预测时由输入序列提取模块提取最新的多元时间序列段，再通过预先经过训练的多元时间序列预测模型进行预测。该能源时序数据预测系统对于不同形式的能源量预测均具有普适性。本发明可为电力、天然气等能源数据提供一种通用性的平台，进而对外提供预测服务。且该平台可以与相应的智能终端配合，实现预测任务的实时发布、查询以及可视化显示。
能源时序数据预测系统平台智能终端设备

[发明专利]一种基于多活跃区域感知网络的下一个兴趣点推荐方法-CN202310454568.X在审
发明人：孙笑笑;黄博祎;蔡政;俞东进 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多活跃区域感知网络的下一个兴趣点推荐方法。该方法充分利用用户行为轨迹在空间上的聚集性，通过分析用户的历史活动轨迹对用户的活跃区域中心进行筛选，并根据距离进行划分、聚合，实现活跃区域内长期稳定的用户偏好特征的获取。同时该方法基于邻居地区的负样本采样方法，通过用户的活动区域对兴趣点进行筛选，充分利用地理位置特性，获取信息更加丰富的样本信息。本发明基于用户的历史签到数据以及其他多模态信息，通过深度学习方法构建网络模型，提取用户偏好特征来预测当前用户下一个最有可能访问的地点，具有准确度高、可扩展性强等特点，可以及时掌握用户行为走向，为用户行为轨迹预测人员提供指导。
一种基于活跃区域感知网络下一个兴趣推荐方法

[发明专利]基于分段图卷积和时间注意力机制的天然气流量预测方法-CN202310291882.0在审
发明人：孙笑笑;叶春毅;李中阳;黄博祎;俞东进 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分段图卷积和时间注意力机制的天然气流量预测方法。该方法的设计了一种基于分段图卷积和时间注意力机制的多元时间序列预测模型，模型的分段图卷积层基于余弦相似度构建分段图结构，通过分段图卷积提取成对变量之间变化的序列间相关性，模型的时间膨胀卷积层提取序列内部的时间特征并对序列进行降维，模型的输出部分设计了一个基于两阶段注意机制的时序模式增强模块，用于聚合序列内时序模式。利用训练后的该多元时间序列预测模型，可实现对燃气时间序列未来某个时间步的预测，且具有较高的预测精度。
基于分段图卷时间注意力机制天然气流量预测方法

[发明专利]基于图神经网络与元数据的个性化服务推荐方法-CN202211233361.1有效
发明人：翁和;王东京;张新;俞东进;陈建江 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络与元数据的个性化服务推荐方法。通过对用户的历史服务交互记录以无向图的方式建模，该图表达了用户与服务的交互行为以及服务与服务、服务与其元数据之间的关系；图神经网络根据当前图中节点之间的连接关系，计算得到每个节点的特征表示向量；再使用线性变换、注意力机制等方法对不同类型的节点各自进行融合计算。本发明从服务、供应商、类别三个角度细化了用户选择服务时的主要动机并将用户的服务偏好发展趋势归纳为长期、短期以及动态三个部分，以应对用户偏好的多变性；元数据的引入丰富了服务的特征表示，能在冷启动以及数据稀疏的情况下，依旧实现关于服务的精确推荐。
基于神经网络数据个性化服务推荐方法

[发明专利]一种基于图表示学习的代码克隆检测方法-CN202211605460.8在审
发明人： 俞东进;杨全鑫;陈信;陈洁;徐忆航 -专利权人：杭州滨电信息技术有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F8/75 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图表示学习的代码克隆检测方法。本发明针对代码语义克隆，即Type‑IV克隆，设计了一种基于图的代码克隆检测模型，该模型结合了图注意力网络GAT和边收缩池化EdgePool，同时，本发明构造出一种并行节点内部注意力机制PNIAT，将源代码中解析出的控制流图CFG或程序依赖图PDG转换为标准的图神经网络GNN输入数据，然后将其输入由图注意力网络GAT和边收缩池化EdgePool构建的图神经网络中，输出对应的图嵌入表示，最后采用基于双向长短期记忆网络BiLSTM构建的解码器将成对的图嵌入表示并行解码，得到代码克隆检测的批量检测结果。
一种基于图表学习代码克隆检测方法

[发明专利]一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法-CN202211634971.2在审
发明人：王东京;万峰;俞东进;张新;邓水光 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法，以在线应用记录的用户交互日志为数据源，获取用户的完整历史交互序列以及对应类别序列，首先在个性化程度上分别捕获用户长期的稳定兴趣和短期的动态兴趣，然后利用服务类别信息捕获用户的从众兴趣。该方法针对基于隐式解耦表征学习的方法依赖于人工设置的潜在兴趣个数，难以适应不同应用场景，且没有考虑不同在线应用服务类别因素的问题，分别基于完整序列、最近序列和类别序列学习用户的长期兴趣、短期兴趣和从众兴趣，避免人工设置潜在兴趣个数的弊端，并考虑不同在线应用类别因素的影响，捕获用户的从众兴趣作为推荐结果可解释性的基础，帮助应用提供商有针对性的调整推荐策略。
一种基于表征学习神经网络服务推荐方法

[发明专利]基于自然语言处理的业务流程合规性检查方法、终端及平台-CN202310111947.9在审
发明人：孙笑笑;杨思青;赵辰莹;俞东进 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自然语言处理的业务流程合规性检查方法、终端及平台。该方法能够从监管文件中提取语义信息，并从多个角度对业务流程模型进行合规性检查。这种方法能够在设计阶段评估流程模型存在的不合规模式，帮助企业在早期阶段检测出违规，防止流程后续执行的潜在违规行为，从而节省企业的精力、时间和财政资源。
基于自然语言处理业务流程合规检查方法终端平台

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