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[发明专利]一种基于哈希词典和深度网络的音乐推荐方法-CN202310918889.0在审
发明人：俞扬;赵勐 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/635 文献下载
摘要：本发明公开一种基于哈希词典和深度网络的音乐推荐方法，对于一首歌曲，其预定的类别或风格已经有其先验的风格分类，一首歌曲能包含多种类型风格；通过计算机统计确定音乐的分类或类别，设用户听取某个音乐时间为t分钟，总共有N首歌，听取时间分别为t1,t2,..,tN分钟，得到一个矩阵B，其中元素Bi，j＝tj，代表用户i听取歌曲j的时长为tj分钟；矩阵B用于统计计算，根据听取时间的大小比较出用户听取时间最多的某类型歌曲。
一种基于词典深度网络音乐推荐方法

[发明专利]一种适配分层强化学习的自动分解游戏环境的方法-CN202110324418.8有效
发明人：俞扬;詹德川;周志华;徐寅 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本发明公开一种适配分层强化学习的自动分解游戏环境的方法，涉及到两个方面，一个是计算机视觉方面的弱监督语义分割技术，这一块为任务分解模块，另一个是强化学习中的分层强化学习的领域，这一块为策略训练模块。该方法能够大大降低强化学习的学习难度，以使得可以在更复杂的游戏环境中训练出更强大的游戏AI。这能够一方面提高游戏公司在设计游戏AI方面的生产力，另一方面也能够提高强化学习技术本身的适用性，使其能够进一步落地到更多的通用领域。
一种分层强化学习自动分解游戏环境方法

[发明专利]一种基于神经网络架构搜索的社交网络链路预测方法-CN202110566210.7有效
发明人：俞扬;詹德川;周志华;唐英杰 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开一种基于神经网络架构搜索的社交网络链路预测方法，包括以下步骤：步骤1，构建训练数据集；步骤2，利用神经网络架构搜索框架进行搜索，并对搜索框架进行改进；利用其搜索到的最优cell构建神经网络模型；步骤3，对社交网络进行链路预测。该方法可以自动探索更优的神经网络的结构，从而降低了在链路预测中人工设计神经网络的困难，并可以提高链路预测算法的预测效果。
一种基于神经网络架构搜索社交网络预测方法

[发明专利]模型训练、信息处理方法、装置、介质及电子设备-CN202210226729.5在审
发明人：俞扬;詹德川;周志华;于志华;陈雄辉;陈振军;吴奕男;黄方胜 -专利权人：南京大学;北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开涉及一种模型训练、信息处理方法、装置、介质及电子设备。方法包括：获取训练数据，包括参考运力在第一时段的第一状态信息、第一奖励信息及第二时段的第二状态信息；根据第一状态信息和第一奖励信息，通过目标模型预测第一时段的第一接单响应信息和第二时段的第二奖励信息；根据第二状态信息和第二奖励信息，通过模型预测第二时段的第二接单响应信息；以目标置信度参数与第一联合概率分布的乘积最小化为目标，对模型进行参数更新；若不满足训练截止条件，则返回获取训练数据的步骤；否则，获得奖励预测模型。这样，能在有较强确定性和选择偏差的数据集中重构出在反事实数据中具有良好泛化能力的奖励预测模型，使下游求解出正确的决策动作。
模型训练信息处理方法装置介质电子设备

[发明专利]基于动力学控制和随机化的交通流仿真方法-CN202110466328.2有效
发明人：俞扬;詹德川;周志华;薛云波;范彧 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于动力学控制和随机化的交通流仿真方法，包括如下步骤：创建若干相异的道路单元；配置每段道路起始导航点和结束导航点、模拟车辆和模拟行人的生成位置集合、速度限制以及限制可行区域的墙体；将各道路单元进行拼接，使驶出道路的结束导航点靠近驶入道路的开始导航点；随机从所有道路单元的模拟行人生成位置集合中选取初始化位置等步骤。本申请的有益之处在于提供了一种有效模拟车辆和行人相互作用关系的基于动力学控制和随机化的交通流仿真方法。
基于动力学控制随机化通流仿真方法

[发明专利]文字图像超分辨率重建方法、系统、终端设备及存储介质-CN201810722617.2有效
发明人：俞苏杭;胡磊;俞扬;朱安;韦天健;徐克 -专利权人：南京览笛信息科技有限公司
申请日： 2018-07-03 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种文字图像超分辨率重建方法、系统、终端设备及存储介质，通过将待处理文字图像输入至预设图像特征提取模型，获得与所述待处理文字图像对应的当前低级特征层，所述预设图像特征提取模型反映文字图像与低级特征层的映射关系；将所述当前低级特征层输入至残差网络块组中，获得新的特征层，所述残差网络块组由若干串联的残差网络块组成；将所述新的特征层进行上采样，对上采样后的特征层进行特征提取，获得重建后的超分辨率文字图像，能够有效防止梯度消失现象，并且提升了网络性能，进而提取出图片更深层次的特征，使网络具有更强的学习能力，能够加快文字图像超分辨率重建的速度，提高了文字图像重建的精确度。
文字图像分辨率重建方法系统终端设备存储介质

[发明专利]一种语言模型训练方法、装置、设备和存储介质-CN202310914142.8在审
发明人：王鹏远;庞竟成;陈雄辉;俞扬 -专利权人：南栖仙策（南京）高新技术有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种语言模型训练方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：将预设无标签问题样本输入至初始语言模型中的答案生成子模型中，得到模型输出答案；基于所述初始语言模型中的答案评价子模型和所述预设无标签问题样本的语言问题类型对所述模型输出答案进行评估，得到答案评估结果；基于所述答案评估结果对所述答案生成子模型进行更新，得到目标语言模型。本发明实施例的技术方案解决了现有无监督语言模型训练方法训练出的语言模型适用场景单一的问题，可以使训练后的语言模型在各种语言类型问题中也能有良好的适用性，丰富语言模型的适用场景，提高语言模型的通用性。
一种语言模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种反馈控制系统变化的预警方法、装置、设备及介质-CN202211356764.5有效
发明人：罗凡明;俞扬;庞竟成;曹星辰;杨思航;李立和;秦熔均;薛正海;陈雄辉;王建树;许天 -专利权人：南栖仙策（南京）高新技术有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种反馈控制系统变化的预警方法、装置、设备及介质。该方法包括：在对目标反馈控制系统执行实时反馈控制的过程中，获取与目标反馈控制系统匹配的实时反馈控制轨迹集；利用预先训练的反馈控制系统识别器生成与实时反馈控制轨迹集对应的实时环境特征向量，并计算实时环境特征向量与目标反馈控制系统的基准环境特征向量之间的差异值；当差异值大于设定阈值时，对目标反馈控制系统进行反馈控制系统变化的预警。通过采用上述技术方案，能够基于反馈控制系统识别器在反馈控制系统中快速识别反馈控制系统变化，并对反馈控制系统变化进行预警，能够有效提高反馈控制系统变化预警的灵敏度。
一种反馈控制系统变化预警方法装置设备介质

[发明专利]反馈控制方法、通用反馈控制器、训练方法、可读存储介质、计算机程序产品及系统-CN202211371321.3有效
发明人：庞竟成;俞扬;罗凡明;曹星辰;杨思航;李立和;秦熔均;陈雄辉;许天;王健树;薛正海 -专利权人：南栖仙策（南京）高新技术有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种反馈控制方法、通用反馈控制器、训练方法、可读存储介质、计算机程序产品及系统，该控制方法包括：获取并运行反馈控制系统；获取反馈控制系统的系统状态；将系统状态输入至预先训练的时序模型中，获取与系统状态匹配的当前系统特征向量；根据系统状态和当前系统特征向量，得到相应的控制量并输出；执行控制量，同时将控制量反馈至时序模型；返回执行获取反馈控制系统的系统状态的操作，直至反馈控制系统的待控量当前值达到待控量目标值。本发明实施例的技术方案可以快速识别不同反馈控制系统之间的系统特征差异，有效地分辨不同的反馈控制场景，提升了反馈控制器的通用性，能够灵活响应反馈控制需求。
反馈控制方法通用控制器训练可读存储介质计算机程序产品系统

[发明专利]一种在群组上的隐外生变量发现方法-CN202310567161.8在审
发明人：俞扬;周志华;祁欣桐;陈雄辉;周琳钧;黄方胜 -专利权人：南京大学;北京三快在线科技有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06Q10/083 文献下载
摘要：本发明公开一种在群组上的隐外生变量发现方法，适用于配送场景的预测，根据系统记录获取所需的内生变量数据集，并获得辅助变量；根据内生变量、辅助变量和隐外生变量情况构建网络；在拥有相同隐外生变量且独立采样的同质群组上，进行隐外生变量发现；获得隐外生变量结果和转移模型。本发明解决了配送场景中存在不可观测的隐外生变量的问题，该问题会造成配送场景无法准确进行转移预测，通过对隐外生变量的发现，填补缺失数据，我们可以更加准确地模拟配送场景，提高模型的预测能力，进而提升用户的配送体验。
一种群组上外生变量发现方法

[发明专利]基于网络结构搜索的视觉问答方法-CN202110464526.5有效
发明人：俞扬;詹德川;周志华;乔康;管聪;秦熔均;袁雷;张云天;胡毅奇 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于网络结构搜索的视觉问答方法，包括如下步骤：采用第一人工神经网络模型对原始图片进行特征提取；采用第二人工神经网络模型对文本信息进行特征提取；待搜索的网络结构框架为编码‑解码器框架，定义三种搜索算子供框架网络搜索，所述搜索算子的输入为基于所述原始图片或/和所述文本信息所提取的图像特征或文本特征；使用基于梯度交替优化策略搜索网络结构的架构权重和算子的操作权重；使搜索网络按照多分类的方法输出候选词向量，并选择概率最大的词向量作为答案输出。本申请的有益之处在于提供了一种能在更大的空间搜索出更好的效果的基于网络结构搜索的视觉问答方法。
基于网络结构搜索视觉问答方法

[发明专利]一种基于自动机器学习算法选择的文本分类方法-CN202110465097.3有效
发明人：俞扬;詹德川;周志华;方长婷;胡毅奇;李树桥 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种基于自动机器学习算法选择的文本分类方法，基于级联式自动机器学习的思想，从多种机器学习算法中为文本分类任务配置最优算法，包括：(1)采用文本向量嵌入方法将文本语料数据编码成向量表示，生成文本分类数据集；(2)利用多摇臂赌博机算法从多个机器学习分类算法中选择一个算法；(3)利用超参优化方法自动为所选择的算法搜索一组超参数；(4)基于搜索到的超参数初始化相应算法的超参，并在文本分类数据集上训练模型；(5)重复步骤(2)到步骤(4)，直到达到设定的迭代次数，将训练得到的多个分类模型中预测性能最好的模型用于文本分类任务。本方法能自动的为任务文本训练一个鲁棒的分类模型。
一种基于自动机器学习算法选择文本分类方法

[发明专利]一种基于强化学习的换热站控制方法-CN202310413177.3在审
发明人：俞扬;何佳飞 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于强化学习的换热站控制方法，本发明主要由两部分组成，第一部分为基于生成对抗式的方法学习换热站的仿真环境模型，第二部分则使用PPO强化学习的技术进行换热真的控制策略训练，从而得到一个很好的换热站控制方法。基于换热站的历史数据构建换热站的仿真环境模型，并采用生成对抗式的方法来学习这个仿真环境模型，使得仿真环境能够在历史数据没有出现过的状态下也能获得很好的仿真效果。接着利用生成对抗结构学到的仿真环境模型去用PPO强化学习技术训练控制策略，由于PPO强化学习技术的训练过程较为稳定、训练过程方差较小，得到的控制策略能够很好的完成设计奖励函数给出的控制目标，并且控制结果温度不会出现滞后。
一种基于强化学习换热站控制方法

[发明专利]基于随机网络预测误差的专家数据扩增方法和装置-CN202310049748.X在审
发明人：章宗长;俞扬;周志华;韩馥光 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于随机网络预测误差的专家数据扩增方法和装置，通过在机械臂专家数据上使用随机网络蒸馏方法训练预测网络，能够使用预测网络的预测误差判别与机械臂专家数据相似的数据，机械臂在目标任务的场景下进行一系列操作采样得到数据，根据预测误差筛选采样数据中与机械臂专家数据相似的部分，然后将筛选得到的数据对原始机械臂专家数据集进行扩增。本发明能在不与机械臂专家交互的条件下，通过机械臂在目标任务的场景下与环境交互采样数据并利用预测误差筛选与专家数据接近的数据，对原始机械臂专家数据集进行扩增，从而提升使用行为克隆训练的机械臂的策略的性能。
基于随机网络预测误差专家数据扩增方法装置

[发明专利]基于情节记忆的多智能体协同策略的训练方法和系统-CN202310294489.7在审
发明人：章宗长;俞扬;周志华;贺泉;徐嘉诚 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于情节记忆的多智能体协同策略的训练方法和系统，利用情节记忆方法，在收集训练数据时，记录各个机器人不同状态下经历的情节与对应累计回报，并将该情节与对应回报作为策略训练时机器人的额外目标。通过多机器人强化学习方法，使得各机器人能够在有限数据下快速学习高效协同策略，训练得到的机器人协同策略使智能体在决策时，既能考虑目前的状态价值函数，又能考虑到长期的情节回报，从而实现综合决策。本发明在实际场景中仅通过少量训练数据实现快速策略训练，以有效应对动态开放场景下的合作任务。
基于情节记忆智能体协策略训练方法系统

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