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[发明专利]敏感电力用户电压暂降保险机制确认方法-CN201810188285.4在审
发明人：肖先勇;陈韵竹;汪颖;李长松;郑子萱 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-03-07 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种敏感电力用户电压暂降保险机制确认方法，包括以下步骤：在决策主体的决策方案及决策属性的基础上构建决策主体对决策方案的多属性决策矩阵，并将多属性决策矩阵转化为规范化矩阵；所述决策属性包括保费、净收入、赔付额、风险承担度；计算决策属性权重；计算所有决策主体对决策方案的决策值；决策值排序，判断可行性最强的决策方案。利用两阶段多目标决策方法，融合多种属性信息，优化方案偏好度得到属性权重，解决了权重主观性强的问题，评估各主体对不同机制的偏好度，将各主体分散的评价信息进行归纳统一，明确可行性强的电压暂降保险机制，提高其可保性并增强各方对保险机制的认可度，减小各方损失，提高保险机制的可行性。
保险机制电压暂降决策属性决策主体决策权重多属性决策矩阵电力用户偏好度多目标决策规范化矩阵评价信息属性信息敏感两阶段主观性构建减小排序归纳融合认可评估转化优化统一

[发明专利]一种针对于虚拟小镇场景的人群决策行为仿真方法-CN202210513755.6在审
发明人：温志刚;李永;吴岳辛;张宸宇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种针对于虚拟小镇场景的人群决策行为仿真方法。该方法包括：虚拟小镇中的个人利用人群决策行为仿真模型的仿真参数、决策效用和决策因子对所有目标点计算快速决策机制效用，得到对于每个目标点的默认效用和广告效用的快速决策机制效用值，如果有目标点的快速决策机制效用值超过了动态快速决策机制阈值，则个人决策选取该目标点；否则，行人对所有目标点计算理性决策响应，得到每个目标点的理性决策响应值，如果有目标点的理性决策响应值超过了理性决策机制阈值，则个人决策选取该目标点。本发明设计了适用于虚拟小镇的整体决策流程，有助于虚拟小镇的经营者对目标点的种类和位置进行合理的规划。
一种针对虚拟小镇场景人群决策行为仿真方法

[发明专利]一种用于理解深度学习模型目标分类决策机制的决策树生成方法-CN202010271181.7有效
发明人：王念滨;柳扬;张耘;王红滨;周连科;张毅;厉原通 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：一种用于理解深度学习模型决策机制的决策树生成方法，它属于深度学习模型的决策机制理解技术领域。本发明解决了在现有基于决策树的深度学习模型决策机制理解方法中需要对深度学习模型进行特殊处理，产生的理解效果有限，且现有方法复杂，对模型决策机制的理解造成影响的问题。将贡献分布矩阵作为输入，利用平均贡献值差异作为划分标准，递归地分区生成模型的决策树，再对生成的决策树进行剪枝、验证最终得到最优解释树。本发明可以应用于深度学习模型的决策机制理解。
一种用于理解深度学习模型目标分类决策机制决策树生成方法

[发明专利]一种基于因果干预的决策方法-CN202310416964.3有效
发明人：刘克新;吕金虎;赵心舟;王田;张宝昌;张钰雯;池程 -专利权人：北京航空航天大学;中国信息通信研究院;中国科学院数学与系统科学研究院
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于因果干预的决策方法，属于机器动作决策技术领域。本发明利用环境的观测信息和待寻找目标的目标信息，得到不同的表征作为因果注意力机制模块的输入，输入到果注意力机制的样本内注意力机制和跨样本注意力机制两个子模块中获得决策指令。本发明使用因果注意力机制作为因果干预的实现，能够很好的解决传统的决策方法存在受到混淆因子影响的问题。本发明的决策方法收敛速度快、准确率高以及在未知环境下决策成功率高。
一种基于因果干预决策方法

[发明专利]基于好奇心机制和优先经验回放机制的自适应控制方法-CN202310175691.8在审
发明人：骆祥峰;肖文文;谢少荣;陈雪 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于好奇心机制和优先经验回放机制的自适应控制方法，所述决策方法利用传感器获得多源感知数据，将感知数据输入训练好的自适应决策模型，由自适应决策模型输出自适应决策；所述自适应决策模型包括以下部分：卷积神经网络，输入感知数据，得到感知特征向量；好奇心机制和优先经验回放机制，分别输入感知特征向量，获取语义特征融合向量；评估网络和演示网络，分别输入语义特征融合向量，输出自适应决策。
基于好奇心机制优先经验回放自适应控制方法

[发明专利]基于非补偿决策机制的深度推荐系统框架的构建方法-CN202010773726.4有效
发明人：林琛;沈晓麟 -专利权人：厦门大学
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：基于非补偿决策机制的深度推荐系统框架的构建方法，涉及机器学习。提供可全面提高推荐的性能，弥补深度神经网络作为黑盒缺乏可解释性的缺点，更符合消费者普遍采用的决策规则的一种基于非补偿决策机制的深度推荐系统框架的构建方法。包括以下步骤：1)收集并处理评分数据集；2)对非补偿决策机制进行深度神经网络化，建立NeuralNCR模型；3)利用NeuralNCR模型对评分数据集进行还原，产生Top‑N推荐。应用非补偿决策机制的深度推荐算法可以全面提高推荐的性能。同时，弥补了深度神经网络作为黑盒缺乏可解释性的缺点，更符合消费者普遍采用的决策规则。
基于补偿决策机制深度推荐系统框架构建方法

[发明专利]基于自主推荐机制的决策案例模块推荐实现方法-CN202211259610.4在审
发明人：杜忠华;金超;皮丕文;陈立德;董一舟;姜鑫 -专利权人：上海东方明珠数字电视有限公司;中电科数智科技有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自主推荐机制的决策案例模块推荐实现方法，包括以下步骤：Step1基于基础数据库，依据事件处理机制，生成决策案例模板，对决策案例模块进行分类管理，形成案例模板平台；Step2根据事件情况从所述案例模板平台中提取具体的决策案例模板，获得待验证推荐方案；Step3对所述待验证推荐方案通过自主推荐机制比对评估，获取最优推荐方案。通过本发明解决城市治理过程中决策案例人工浏览选择低效率问题、城市治理过程中决策案例由于行业壁垒选择困难的问题。
基于自主推荐机制决策案例模块实现方法

[发明专利]一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法-CN202011227792.8有效
发明人：于东晓;陈姝祯;李峰;陶又铭;李冬;马超;刘荫;俞俊 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于差分隐私机制的边缘智能电网协作决策方法，包括以下步骤：初始化边缘智能电网系统；边缘智能电网节点通过差分隐私机制对自己选择的决策方案进行加噪处理；边缘智能电网节点将经过加噪处理的决策方案通过随机游走方式传递给其它电网节点；每个边缘智能电网节点根据上一阶段传来的所有的决策方案选择一个决策方案作为候选决策方案；每个边缘智能电网节点根据最新观测的随机信号质量确定是否采用候选决策方案。该方法通过随机游走、差分隐私机制保护的方法，使得各电网节点通过协作决策实现电网整体决策过程最优，并且在一定程度上保证了电网中每个节点的本地决策数据的隐私安全，满足差分隐私的要求。
一种基于隐私机制边缘智能电网协作决策方法

[发明专利]一种基于大数据的辅助决策方法-CN201910780689.7在审
发明人：杜乐 -专利权人：武汉东湖大数据交易中心股份有限公司
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了大数据技术领域的一种基于大数据的辅助决策方法，包括数据收集模块、数据分类模块和数据识别模块，建立大数据库后提出决策需求，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在关键字组合完成后，对大数据库进行关键字识别判断，完成关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制；本发明通过在大数据库的基础上通过数据分类模块将大数据库中的数据分类形成决策机制，根据决策机制的特征建立关键字调用模块，通过数据识别模块识别数据进行关键字组合，在关键字组合完成后，对大数据库进行关键字识别判断，完成关键字组合后通过关键字调用模块选取解决问题需要的决策机制，确定决策方法，实现快速精准定位，快速出具结果。
大数据库决策机制数据识别模块关键字调用数据分类模块关键字识别模块选取大数据数据收集模块辅助决策快速精准数据分类决策

[发明专利]一种基于虚拟现实的交通场景模拟实验平台和方法-CN201910684034.X有效
发明人：王建强;黄荷叶;涂茂然;郑讯佳;许庆;李克强;杨奕彬;田锋 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：所述交通场景模拟平台包括：所述仿真场景控制模块(1)、人机交互机制决策模块(2)、网络通信仿真模块(3)和操纵输入接口(4)，所述仿真场景控制模块(1)、网络通信仿真模块(3)、操纵输入接口(4)与所述人机交互机制决策模块(2)连接，在所述人机交互机制决策模块(2)中具有预先封装好的虚拟驾驶人特性；所述人机交互机制决策模块(2)模拟真实驾驶人或虚拟驾驶人以及其他交通要素对于各种场景的行为决策，并进行人‑车‑路联合运行虚拟仿真
一种基于虚拟现实交通场景模拟实验平台方法

[发明专利]基于信息融合的联合收割机制造质量分析决策方法及系统-CN202010278249.4在审
发明人：苑严伟;高瑞遥;周利明;牛康 -专利权人：中国农业机械化科学研究院
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于信息融合的联合收割机制造质量分析决策方法及系统。分析决策方法由异源数据编组、零部件质量评估、性能风险评估、制造质量决策以及模板匹配库更新五级结构组成。分析决策方法利用信息融合技术对零部件质量数据分析结果进行决策级融合，并利用满意准则对联合收割机性能进行决策评估，从而为提高联合收割机制造过程质量管理水平提供决策支持。
基于信息融合联合收割机制造质量分析决策方法系统

[发明专利]工业园区综合能源系统优化运行方法、装置、存储介质-CN202110290189.2有效
发明人：周长城;白浩;袁智勇;雷金勇;郭作刚;叶琳浩 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供的一种工业园区综合能源系统优化运行方法、装置、存储介质，基于工业园区综合能源系统中引入的互动机制模型，共同构建优化决策模型；由于原有的互动机制通过博弈论原理和多代理技术描述工业园区多元主体在互动过程中的行为习惯和倾向，在此基础上引入碳交易机制后，能够进一步明确工业园区综合能源系统中的各参与主体的行为，为综合能源系统的优化运行提供量化决策依据；最后，将工业园区中各个用户的典型场景以及互动机制模型中各个用户参与互动的能力输入到优化决策模型中，对优化决策模型进行求解后得到的优化决策建议，能够较好的实现电力供需平衡，有效提升优化运行结果的准确性。
工业园区综合能源系统优化运行方法装置存储介质

[发明专利]基于规则引擎的业务决策方法、装置、设备及存储介质-CN202011435893.4有效
发明人：刘玉新;江青松;万仁刚 -专利权人：联通（浙江）产业互联网有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本申请提供一种基于规则引擎的业务决策方法、装置、设备及存储介质。首先根据预设事实确定规则引擎的规则库，其中每条业务规则包括至少一个业务条件以及对应的决策结果，业务条件对应的业务类型携带预设权重，能够准确体现业务条件的重要程度。决策结果携带对应的预设执行端和预设执行阈值能够对决策结论的可信度进行量化。根据各条业务规则确定规则引擎的规则匹配机制，以通过规则匹配机制表征业务条件与决策结果之间的匹配逻辑。基于规则引擎对待决策事实进行业务决策，以确定携带决策可信参数的目标决策结果。使得规则引擎能够满足决策结果可能存在不确定性的业务决策场景，提供了一种更为全面及完整的业务决策思路。
基于规则引擎业务决策方法装置设备存储介质

[发明专利]面向围捕任务的多无人机智能协同决策方法-CN202110736916.3有效
发明人：宗群;张睿隆;赵欣怡;窦立谦;张秀云 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及强化学习、传统控制和多智能体等领域，为提出一种面向围捕任务的基于多智能体确定性策略梯度和避障机制的多无人机智能协同决策方法，考虑状态部分可观测的特点、任务环境动态性与不确定性因素的影响，采用多智能体确定性策略梯度方法和避障机制，获得最优行动策略，达到多无人机智能协同决策的目的，本发明，面向围捕任务的多无人机智能协同决策方法，首先基于比例控制和避障机制建立初步决策方案，随后采用多智能体确定性策略梯度方法对初步决策方案进行评价改进，获得最优行动策略，最后，在线应用优化后的网络实时给出决策结果，完成面向围捕任务的多无人机任务决策。
面向围捕任务无人机智能协同决策方法

[发明专利]一种基于加权决策树的优化随机森林分类方法及系统-CN201710961077.9在审
发明人：陈靓影;徐如意;刘乐元;张坤 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2017-10-13 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于加权决策树的优化随机森林分类方法及系统，属于模式识别技术领域。该方法为采用自举法生成多个训练数据集；对每个训练数据集随机抽取特征集；训练决策树，并根据特征集的统计特性或决策树的性能为每个决策树分配投票权重；引入投票机制，加速随机森林的分类过程。本发明利用训练样本的统计特性或决策树的分类性能来分配决策树的投票权重，并利用投票机制加速决策进程，能有效提高随机森林的分类性能和分类效率。
一种基于加权决策树优化随机森林分类方法系统

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