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[发明专利]基于复杂信息项数据的司法文书的结构化分析方法及系统-CN202310904474.8有效
发明人：王乐凯;李嵩;彭功仁;陈宝龙;周海龙;周超;陆佃杰 -专利权人：北明成功软件（山东）有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了基于复杂信息项数据的司法文书的结构化分析方法及系统，该方法包括以下步骤：对原始司法文书中文本数据进行数据清洗；对文本进行基础处理；从关键信息中提取案件相关的实体信息；识别关键信息中描述实体信息的关键事件；分析关键信息中关键事件之间的关联关系；将提取的实体信息、关键事件及关联关系按照设定的分类体系进行归类；评估不同司法文书之间的相似程度；将结构化数据整合，形成可视化报告。本发明将提取的实体信息、关键事件及关联关系按照设定的分类体系进行归类，得到结构化数据的过程中，利用改进K‑means算法帮助用户更好地处理高维度数据和非球形簇等问题，提高聚类的质量和准确性。
基于复杂信息数据司法文书结构化分方法系统

[发明专利]一种基于时空图神经网络的人群拥堵预测方法及系统-CN202310548803.X在审
发明人：王天宇;刘弘;陆佃杰;吕蕾 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于时空图神经网络的人群拥堵预测方法及系统，涉及人群疏散计算机仿真领域，建立疏散场景模型，并对疏散场景进行区域划分；对疏散过程进行时段划分，获取各时段各区域的行人速度，判断各时段各区域的拥堵状态；基于疏散场景模型、各时段各区域的行人速度及拥堵状态，建立各时段的疏散场景知识图谱，并根据各时段的疏散场景知识图谱，构造时序时空图；以时序时空图为输入，通过由图卷积网络和门控循环单元构成的时空图神经网络，预测未来时段各区域的行人速度，根据行人速度判断区域拥堵状态；本发明通过获取行人速度判断各时段各区域的拥堵状态，基于构建的时序时空图，预测各个区域的行人速度，进而得到最终的拥堵状态。
一种基于时空神经网络人群拥堵预测方法系统

[发明专利]基于残差网络的人群运动疏散仿真方法及系统-CN201911183252.1有效
发明人：张桂娟;姚珍珍;陆佃杰;刘弘 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本公开公开了基于残差网络的人群运动疏散仿真方法及系统，获取待进行人群疏散仿真的视频；从待进行人群疏散仿真的视频中，提取实际的群体内聚性特征和实际的群体集群性特征；基于实际的群体内聚性特征，将待进行人群疏散仿真的视频中的人群划分为若干个实际群组；针对每个实际群组，将当前实际群组中每个实际个体的运动特征和实际的群体集群性特征作为训练好的残差网络的输入值，训练好的残差网络输出当前实际个体下一时间步的预测速度；根据当前实际个体下一时间步的预测速度，生成人群疏散的仿真动画，对人群运动疏散速度进行引导。实验结果表明，该方法能够真实地模拟人群运动过程，并且训练的人群仿真框架可以适用于不同的场景。
基于网络人群运动疏散仿真方法系统

[发明专利]一种融合数据驱动与强化学习的人群疏散仿真方法和系统-CN201811382707.8有效
发明人：张桂娟;姚珍珍;陆佃杰;刘弘 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合数据驱动与强化学习的人群疏散仿真方法和系统，所述方法包括：获取真实视频数据，根据视频数据进行人群追踪；根据运动相似性对人群进行群组划分，并获取各群组的路径信息；初始化场景信息和人群位置，将所述人群进行群组划分；根据视频中群组的路径信息，结合强化学习训练最优策略，实现场景中群组的路径规划；根据各群组的路径信息生成群组内个体的路径；进行个体间碰撞检测，并与视频数据中人群运动进行实时耦合，实现人群运动仿真。本发明能够在动态环境中逼真地仿真人群的社会行为，在体现人群的自组织现象的同时减少对真实数据量的依赖，为人群疏散方案的制定提供借鉴。
一种融合数据驱动强化学习人群疏散仿真方法系统

[发明专利]基于知识和情绪双重驱动的人群疏散仿真方法及系统-CN201911377258.2有效
发明人：张桂娟;田泽娜;陆佃杰;刘弘 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本公开公开了基于知识和情绪双重驱动的人群疏散仿真方法及系统，包括：获取当前个体原有的知识量；根据当前个体原有的知识量和当前个体从邻居个体获取的知识量，计算出当前个体现有的知识量；根据当前个体原有情绪值和当前个体受周围邻居个体影响的情绪值，计算当前个体现有情绪值；根据当前个体的运动速度、当前个体的初始速度、当前个体的现有知识量、当前个体的邻居个体的初始速度、当前个体的邻居个体的现有知识量，计算当前个体的无碰撞速度；根据当前个体的无碰撞速度，进行人群疏散模拟仿真运动。更加直观地展现疏散效果。
基于知识情绪双重驱动人群疏散仿真方法系统

[发明专利]基于群体情绪识别的人群疏散引导机器人-CN202110419174.1有效
发明人：王一博;吕林蔚;吕慧雯;杜林楠;张桂娟;陆佃杰 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于群体情绪识别的人群疏散引导机器人，包括安装控制模块、检测模块和人脸检测与情绪识别模块的机器人本体；检测模块获取视野中人群的面部表情信息和面部数量信息，传递给人脸检测与情绪识别模块，根据面部数量信息进行人群稀疏判断，判断出人群的稀疏程度并对面部表情信息进行群体情绪识别，分别为积极、自然和消极；如果人群情绪为积极情绪，则按默认移动速度运动引导人群，同时播报出口距离和方向信息；如果人群情绪为消极，通过控制模块调整机器人移动速度，在播报出口距离和方向信息的同时，启动定位追踪并播放安抚情绪的语音，直至人群转为积极情绪，停止追踪并回到默认移动速度。
基于群体情绪识别人群疏散引导机器人

[发明专利]基于鸡群算法和社会力模型的人群疏散仿真方法及系统-CN202010143026.7有效
发明人：刘弘;张桂娟;陆佃杰;吕蕾;吕晨 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开公开了一种基于鸡群算法和社会力模型的人群疏散仿真方法及系统，包括获取疏散场景参数特征，创建疏散场景模型，在疏散场景模型中，进行全局路径规划，得到疏散场景的出口数量；根据出口数量，对疏散场景模型内的人群采用鸡群算法进行分组，得到各群组的引领者、子群引领者以及子群跟随者；根据各群组中个体的角色，采用相应的社会力模型动态规划个体的运动路径，进行人群疏散仿真。针对人群疏散中的小群体现象，采用鸡群算法对疏散人群分类，并且对分类后的人群采用不同的社会力模型进行疏散；真实的反映疏散人群的各种关系，并在引领者的引领下进行疏散，提高疏散效率。
基于算法社会模型人群疏散仿真方法系统

[发明专利]基于阿诺德情绪模型的人群疏散仿真方法及系统-CN201811518679.8有效
发明人：张桂娟;王梦思;田泽娜;陆佃杰;刘弘 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本公开公开了一种基于阿诺德情绪模型的人群疏散仿真方法及系统，所述方法包括以下步骤：初始化场景信息、人群信息和人群中个体的情绪信息；基于阿诺德情绪理论模拟个体情绪产生和情绪感染；结合个体情绪、个体理性程度和事件类型建立个体行为决策模型；将个体情绪和个体行为决策与人群运动计算相耦合；将人群运动计算结果进行渲染得到人群疏散仿真动画。本公开通过对情绪产生和情绪感染过程进行仿真，并利用情绪因素进行人群运动选择，更真实地模拟疏散过程中个体的行为。
基于阿诺德情绪模型人群疏散仿真方法系统

[发明专利]一种车联网中最小化同步信息年龄的方法、设备及介质-CN202211505997.7在审
发明人：田杰;李英豪;龚亚梅;刘庆德;李腆腆;边际;陆佃杰 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04W4/46 文献下载
摘要：本申请提供一种车联网中最小化同步信息年龄的方法、设备及介质，所述方法包括：构建系统模型，所述模型包括车联网移动通信网络中的车辆用户和通信网络模型，所述车辆用户划分为多个车辆用户对，构建车联网移动通信网络中的通信网络模型；构建车联网移动通信网络中车辆用户对的同步信息年龄模型；构建问题模型，所述问题模型为最小化所有车辆用户的平均同步信息年龄的优化问题；基于多智能体深度确定性策略梯度算法求解所述优化问题，优化车辆用户的发射功率和信道选择策略。该方法同时考虑了车辆用户发射功率及信道选择对信息同步性的影响，且利用多智能体深度确定性策略梯度算法解决同步性问题，提高了收发车辆间信息传输的同步性与时效性。
一种联网最小化同步信息年龄方法设备介质

[发明专利]车辆边缘计算网络中的任务卸载方法及系统-CN202010717870.6有效
发明人：田杰;刘爽;支媛;边际;陆佃杰 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请公开了车辆边缘计算网络中的任务卸载方法及系统，获取车辆初始卸载比特数及单价，建立边缘服务器的效用函数；获取车辆到车辆所选择的边缘服务器之间的数据传输速率、车辆到车辆所选择的边缘服务器之间计算任务所产生的时延和使用边缘服务器计算资源所需要的费用，建立车辆的效用函数；根据边缘服务器的效用函数，建立最大化边缘服务器效用的优化问题；根据车辆的效用函数，建立最大化车辆效用的优化问题；基于斯坦伯格博弈理论对优化问题进行求解，得到均衡点所对应的车辆选择变量、卸载比特数变量和边缘服务器收取单价的最优解；基于均衡点所对应的车辆选择变量、卸载比特数变量和边缘服务器收取单价的最优解，实现车辆任务的卸载。
车辆边缘计算网络中的任务卸载方法系统

[发明专利]基于情绪感染动态演化模型的人群疏散模拟方法及系统-CN202210994496.3在审
发明人： 陆佃杰;张桂娟;徐卫志;刘衡;陈静;张成铭;郭振华;霍吉东 -专利权人：山东海量信息技术研究院;山东师范大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开一种基于情绪感染动态演化模型的人群疏散模拟方法及系统，该方法包括：分别构建物理空间和信息空间中基于强关系和弱关系的情绪感染网络；确定信息‑物理空间中基于强关系和弱关系的情绪感染规则；基于情绪感染网络和情绪感染规则，结合平均场理论，构建信息‑物理空间中基于强关系和弱关系的情绪感染动态演化模型；采用有限差分法对情绪感染动态演化模型进行求解，得到任意时刻人群疏散过程中不同状态个体所占比例。本发明基于信息‑物理空间中人群个体间强关系和弱关系的情绪感染规则，构建情绪感染动态演化模型，能够真实反映出疏散过程中个体社交关系的动态变化情况，为人群疏散提供指导作用，辅助人群疏散。
基于情绪感染动态演化模型人群疏散模拟方法系统

[发明专利]基于人群混乱度的机器人辅助疏散最优干预方法及系统-CN202211034287.0在审
发明人： 陆佃杰;张桂娟;徐卫志;张传阳;田泽娜;郭振华;霍吉东 -专利权人：山东海量信息技术研究院;山东师范大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人群混乱度的机器人辅助疏散最优干预方法及系统，该方法包括：构建人群网络模型，通过人群混乱度量化人群运动的混乱程度；利用随机微分方程和标记时间点过程的方法对人群混乱的演化过程进行建模，构建人群混乱度演化模型；基于人群混乱度演化模型，将机器人辅助干预规划为随机最优控制问题，通过求解得到机器人的最优干预率，进而确定最优干预个体和干预时间。本发明通过引入人群混乱度来量化人群运动的混乱程度，并对人群混乱演化过程建模，将机器人辅助干预描述为一个随机最优控制问题，通过求解该问题确定最优干预个体和干预时间，以此实现机器人的最优干预。
基于人群混乱机器人辅助疏散最优干预方法系统

[发明专利]生物医疗命名实体识别方法及系统-CN202210969322.1在审
发明人：徐卫志;张晓冉;赵雅倩;陆佃杰;张桂娟;于惠;龙开放;孙胤泰;钟诚;李瑞琪 -专利权人：山东海量信息技术研究院;山东师范大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了生物医疗命名实体识别方法及系统；获取待识别的生物医疗语句；将生物医疗语句划分为生物医疗词汇、生物医疗字符；将生物医疗语句、生物医疗词汇和生物医疗字符，均输入到训练后的生物医疗命名实体识别模型中，输出生物医疗命名实体识别结果；训练后的模型，对生物医疗语句、生物医疗词汇和生物医疗字符，分别提取出字符的词嵌入特征、字符的偏旁特征、字符的部首特征、语法特征；将特征进行拼接处理得到第一拼接特征；对第一拼接特征进行自注意力机制处理得到处理后的第一拼接特征；将笔画特征与处理后的第一拼接特征进行拼接处理得到第二拼接特征；将第二拼接特征进行编码处理和解码处理得到生物医疗命名实体识别标签。
生物医疗命名实体识别方法系统

[发明专利]基于深度学习的中文命名实体识别方法及系统-CN202210937142.5在审
发明人：徐卫志;钟诚;陆佃杰;张桂娟;于惠;龙开放;孙胤泰;张晓冉;李瑞琪 -专利权人：山东海量信息技术研究院;山东师范大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的中文命名实体识别方法及系统；方法包括：获取待识别的字符串序列；将待识别的字符串序列中的每个字符均输入到训练后的中文命名实体识别模型中，输出中文命名实体识别结果；训练后的中文命名实体识别模型，工作原理包括：将输入的每个字符进行特征提取得到字符特征；将输入的每个字符进行笔画特征提取得到笔画特征；将每个字符的字符特征与笔画特征进行拼接，得到每个字符的第一拼接特征；将每个字符的第一拼接特征通过自注意力机制的处理，得到处理向量；将处理向量与每个字符中的单词信息进行拼接，得到每个字符的第二拼接特征；将第二拼接特征进行编码处理，得到编码向量；将编码向量进行解码处理，得到字符标签。
基于深度学习中文命名实体识别方法系统

[发明专利]一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法及系统-CN202011169890.0有效
发明人：张桂娟;石业鹏;陆佃杰;吕蕾;刘弘 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预的方法，所述方法通过自适应地调整人工干预强度来最大化干预收益，首先，通过建立基于随机事件的情绪感染模型，来分析人群情绪感染的过程，用事件发生强度来量化人群各个时刻的感染趋势和恢复趋势，据此可以投入有针对性的人工干预；其次，为了能准确的量化投入的人工干预，提出了一种基于霍克斯过程的干预模型，该模型可以根据人群事件发生强度的变化自适应地调整干预强度，并实时调控感染率和恢复率控制情绪感染；最后，为了兼顾成本和收益，投入最优的干预强度，本公开将其转化为一个最大收益率问题，并使用人工蜂群优化干预情绪感染情算法求得最优解。
一种人群疏散恐慌情绪优化干预仿真方法系统

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