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[发明专利]基于深度游走和集成学习的用户行为预测方法及系统-CN202010524285.4有效
发明人：陈佐;吴志良;杨胜刚;朱桑之;谷浩然;杨捷琳 -专利权人：湖南湖大金科科技发展有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度游走和集成学习的用户行为预测方法及系统，本发明对原始数据集中存在的重复、异常和冗余等问题进行了预处理工作，从预处理后的数据集中提取出能够反映消费者行为习惯和偏好程度的统计信息和活跃度信息，以此为用户构建用户画像，然后通过从用户购买商品的社交网络图结构进行随机漫步(Ramdon Walk)得到新的行为序列，然后在用Word2vec模型得到用户每个行为的上下信息加入到机器学习模型中去训练学习，提高了模型的预测可靠性和预测精度。
基于深度游走集成学习用户行为预测方法系统

[发明专利]奖励策略配置方法、装置、电子设备、存储介质及产品-CN202110785290.5在审
发明人：南征;谷浩然;张斌 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供一种奖励策略配置方法、装置、电子设备、介质及产品，所述方法包括：预测各用户得到的单均策略，以及在单均策略下的做单量；对各个用户得到的单均策略以及在单均策略下的做单量进行拟合处理，得到高单均策略下各用户的预估做单量、各个用户在预估做单量时的总策略；在预算额度下，确定各用户的目标单均策略以及在目标单均策略下的做单量；根据各用户在预估做单量时的总策略、目标单均策略以及在目标单均策略下的做单量，从预设候选奖励策略集中，为各用户选择满单奖励策略；将所述为各个用户选择的满单奖励策略作为给对应用户配置的奖励策略。本发明为不同接单能力的司机分配个性化的奖励策略，提高了司机的接单效率以及平台的成交量。
奖励策略配置方法装置电子设备存储介质产品

[发明专利]一种基于非平衡工控数据集的入侵检测方法及系统-CN202011169483.X有效
发明人：王一鹏;谷浩然;赖英旭;刘静;孙墨童;毛北逢 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非平衡工控数据集的入侵检测方法，以待检测的工控网络流量为输入进行数据格式的结构性转化，将网络上数据格式转化为灰度图像格式，制作出流量灰度图像；以转化的流量灰度图像作为输入，判断待分类的数据中是否存在少数类样本的；以分类特征向量集作为输入，利用数据填充补齐方法进行分类特征向量的填充和流量灰度图像的格式补齐，得到经过制作和填充后的扩充流量灰度图像；以扩充流量灰度图像作为输入，采用深度学习入侵检测方法进行入侵检测的训练和分类检测。本发明能够有效的提升入侵检测精度和提升模型检测的鲁棒性，从而解决由于工控数据的负面特点而带来的不利于入侵检测工作进行的影响。
一种基于平衡数据入侵检测方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的入侵检测及语义决策树量化解释方法-CN202011169481.0有效
发明人：赖英旭;孙墨童;王一鹏;刘静;谷浩然;毛北逢;王昊辰;朱星宇 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的入侵检测及语义决策树量化解释方法，将流量数据转换成流量灰度图像作为输入，对增加了可解释性的卷积神经网络进行训练，并用检测集对训练后的模型进行检测；利用类激活图构建攻击细节图像并输入训练后的卷积神经网络模型提取聚类特征进行聚类，计算检测到的异常样本与各类攻击聚类中心的距离，利用该距离建立决策树；计算语义匹配率为建立的代理决策树赋予语义意义，并利用该匹配率对语义决策树的解释效果进行量化评价。本发明对比多个模型及其改进后模型的检测性能与可解释性能，建立语义决策树对效果最优的模型进行解释，并设计语义匹配率对解释效果进行量化评价。
一种基于卷积神经网络入侵检测语义决策树量化解释方法

[发明专利]网约车订单调度仿真方法、装置，以及电子设备-CN202110051302.1在审
发明人：邱瀚;谷浩然;张斌 -专利权人：汉海信息技术(上海)有限公司
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种网约车订单调度仿真方法，属于计算机技术领域，有助于提升订单调度仿真的准确性。所述方法包括：获取按照调度时间由先至后顺序排列的N组历史压单组数据；将第一组所述历史压单组数据，作为当前压单组数据，对当前压单组数据执行目标调度策略，确定该当前压单组数据中包括的订单和运力的调度结果；根据调度结果，更新该当前压单组数据的后一组历史压单组数据，并将更新后历史压单组数据，作为当前压单组数据，跳转至执行对当前压单组数据执行目标调度策略，确定当前压单组数据中包括的订单和运力的调度结果的步骤，直至完成第N个历史压单组的调度仿真；根据前述得到的所有调度结果，确定目标调度策略的仿真结果。
网约车订单调度仿真方法装置以及电子设备

[发明专利]一种基于多源信息融合的情感分类方法-CN201910682354.1有效
发明人：杨胜刚;陈佐;李新;田浩;杨申燕;朱桑之;谷浩然;杨捷琳 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多源信息融合的情感分类方法，步骤包括：S1.选取指定互联网平台中目标用户的部分评论数据并设置情感标签，按照相同或相似评分的评论数据具有情感类似关系进行标签传播，得到扩充后的标签数据；S2.基于多个情感词典提取词典情感信息，以及提取包括情感词共现信息、情感词极性信息、情感词对极性关系信息的情感信息，得到多源情感信息；S3.初始化情感词典后，不断迭代更新情感词典以不断逼近提取得到的多源情感信息，构建得到所需的情感词典；S4.基于构建得到的情感词典对所需用户的评论数据进行情感分类。本发明能够实现互联网商品评论数据的情感分类，且具有实现方法简单、分类效率以及精度高等优点。
一种基于信息融合情感分类方法

[发明专利]一种基于用户评分的情感词典构建方法-CN201910682361.1有效
发明人：杨胜刚;陈佐;李新;田浩;杨申燕;朱桑之;谷浩然;杨捷琳 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开一种基于用户评分的情感词典构建方法，步骤包括：S1.选取指定互联网平台中目标用户的部分评论数据并设置情感标签以进行标记，得到标签数据；S2.将每个目标用户的评论数据中具有相同或相似评分的评论数据标记为具有情感相似关系，并按照情感相似关系将情感标签进行传播，得到扩充后的标签数据；S3.基于扩充后的标签数据进行情感信息提取，构建得到所需情感词典以用于对指定互联网平台中用户情感进行分类。本发明具有实现方法简单、对标签数据依赖性低、构建效率以及精度高等优点。
一种基于用户评分情感词典构建方法

[实用新型]一种用于辅助测量河道表面流速的浮标装置-CN202120857593.9有效
发明人：汤璞;潘少群;谷浩然;陈林华;汪淑芬;杨东伟 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G01P5/18 文献下载
摘要：本实用新型涉及流速测量辅助装置技术领域，具体是一种用于辅助测量河道表面流速的浮标装置。其中包括填充重锤顶部固定连接有卡扣座；所述卡扣座内部嵌有连接卡扣，所述连接卡扣可在卡扣座内活动，所述连接卡扣与吊索一端焊接，所述吊索另一端与气囊底部铰接，所述吊索顶部设置有吊环，所述气囊顶部自中心向外间隔设置圆形标志和环形标志，通过气囊表面设置的圆形标志和环形标志防止目标丢失，所述吊索与气囊和填充重锤活动连接，避免水流湍急时填充重锤惯性导致气囊翻转，无人机不能识别圆形标志或环形标志，出现短暂性中断测量，不利于实时测量。
一种用于辅助测量河道表面流速浮标装置

[发明专利]基于混合采样与特征选择的高维度不平衡数据分类方法-CN202010524269.5在审
发明人：陈佐;易善涛;杨胜刚;朱桑之;谷浩然;杨捷琳 -专利权人：湖南湖大金科科技发展有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于混合采样与特征选择的高维度不平衡数据分类方法，本发明首先通过融合多个过滤器从多角度对信用卡欺诈数据集的特征重要性进行度量和评估并删除无关特征，避免了单一过滤器进行特征选择时效果不佳的问题，再结合SVM‑RFE特征选择算法删除冗余特征，进一步寻找最优特征子集，有效提高分类结果的精度；然后对数据集进行混合采样以平衡数据集，最后利用Stacking策略融合多个基分类器，实现了数据精准分类。本发明有效提高了高维度不平衡数据分类精度和可靠性。
基于混合采样特征选择维度不平衡数据分类方法

[发明专利]一种基于重采样粒子群优化的结构拓扑优化求解方法-CN201811137991.2在审
发明人：王晓慧;陈皓月;谷浩然 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于重采样粒子群优化的结构拓扑优化求解方法，可以实现对结构拓扑优化问题拓扑优化，具有更高的求解效率。主要步骤有：一、建立具体拓扑优化问题的优化模型；二、建立具体拓扑优化问题的适应度函数；三、根据适应度函数利用重采样粒子群优化进行求解；四、根据最优解求解目标函数最优值。本发明可以有效解决结构拓扑优化问题，对于相同拓扑优化问题在与传统粒子群优化和遗传优化进行比较后可以证明本发明中的方法可以得到更好的优化结果；本发明求解效率高，在多次求解的结果稳定性上本发明所述方法也具有优势；本方法简单实用，实施容易，具有推广应用价值。
求解结构拓扑优化拓扑优化粒子群优化重采样适应度函数求解效率结果稳定性传统粒子目标函数优化结果优化模型有效解决群优化最优解遗传优化

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