专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种复杂产品设计系统-CN202210652986.5在审
  • 王儒;黄禹;王国新;魏竹琴 - 北京理工大学
  • 2022-06-09 - 2022-09-02 - G06F40/186
  • 本发明公开一种复杂产品设计系统,涉及复杂产品设计技术领域,其中决策过程模板检索模块用于根据输入的设计问题检索决策模板;决策过程模板修改模块用于当检索出的决策模板可重用时,根据设计指标对检索出的决策模板进行修改,得到修改后的决策模板;决策过程实例创建模块用于当检索出的决策模板不可重用时,在决策过程模板模块中重新创建与设计问题匹配的决策模板;决策过程模板修改模块还用于对与设计问题匹配的决策模板或修改后的决策模板进行一致性检查,得到符合一致性的决策模板;决策过程实例创建模块还用于利用知识工具模块对符合一致性的决策模板进行求解,生成设计对象的设计方案。本发明可以描述设计人员在设计决策过程中的过程行为。
  • 一种复杂产品设计系统
  • [发明专利]养护决策的全过程可视化方法-CN202211320818.2在审
  • 王建生;孟天奇;许贺;白鸿羽;刘翌辰 - 中国路桥工程有限责任公司
  • 2022-10-26 - 2023-03-28 - G06F16/26
  • 本发明提供一种养护决策的全过程可视化方法,包括:养护数据可视化、养护数据预处理过程的可视化、养护决策过程的可视化、养护决策方案的可视化和养护决策效益可视化。本发明针对现有道路养护管理过程中的养护数据使用状况不明显、决策过程过于依赖隐式的数学模型、决策效益难以得到有效验证的问题,提供了一种养护决策的全过程可视化方法,实现对道路养护决策过程的可视化监控与管理,实现道路精准化、智能化、可视化的养护运营与管理,以实现更高效的养护管理决策以及更精益的道路管理成本。
  • 养护决策全过程可视化方法
  • [发明专利]基于实验的出行方式选择心理决策过程信息获取方法-CN201310296571.X有效
  • 秦焕美;关宏志 - 北京工业大学
  • 2013-07-13 - 2013-11-27 - G06F17/50
  • 本发明涉及一种基于实验的出行方式选择心理决策过程信息获取方法,属于城市交通行为分析领域,包括以下步骤:应用行为调查方法进行了出行方式选择心理决策过程实验设计,借鉴过程追踪技术的思想,进行出行方式选择心理决策过程实验实施过程设计,结合过程搜索界面记录信息搜索过程实验数据。运用统计分析的方法提取出行者心理决策过程信息。本发明可以用来获得出行者在进行出行方式选择决策时的心理决策过程信息,可用于从决策过程上分析出行方式选择行为,其应用将有助于从更深层次上分析出行者方式选择行为机理和认识出行行为规律,获得的决策过程信息数据和深入分析
  • 基于实验出行方式选择心理决策过程信息获取方法
  • [发明专利]一种企业决策管理信息服务系统-CN202110227104.6在审
  • 文恭权 - 沈阳达达香科技有限公司
  • 2021-03-02 - 2021-05-07 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种企业决策管理信息服务系统,包括身份识别模块,防护模块,数据处理模块,查询模块、显示模块和决策模块;所述身份识别模块用于对参与决策管理人员的身份识别;所述防护模块用于对决策过程决策管理人员实现保护;所述数据处理模块是对不同企业运作系统中的众多数据的处理;所述查询模块用于决策管理人员对处理后数据的提取和查询,辅助决策过程。本发明结构设计合理,通过通过身份识别模块、防护模块和决策模块可设置匿名等方式对决策过程决策人员实现保护;其次,通过数据处理模块、查询模块和显示模块保证在决策过程中便于决策管理人员对所决策问题提供数据等信息
  • 一种企业决策管理信息服务系统
  • [发明专利]用于支持决策做出过程的方法和系统-CN201610168976.9在审
  • J·R·科茨洛斯基;M·P·佩龙;C·A·皮克奥弗;V·萨拉普拉 - 国际商业机器公司
  • 2016-03-23 - 2016-10-12 - G06Q10/06
  • 本公开涉及用于支持决策做出过程的方法和系统,具体实施例涉及支持决策做出过程。该方法生成表示决策做出过程的图。该图包括多个节点和连接节点的多个边。所述节点表示对所述决策做出过程的全局决策做出贡献的局部决策。每个节点与用于建模所述局部决策的一个或多个参数相关联。每条边与用于定义由所述边连接的两个节点之间的关系的一个或多个参数相关联。该方法至少部分地基于所述节点和边的参数对所述图进行模拟,以导出决策做出过程的输出全局决策。该方法从用户接收对用于所述图的所述节点和边的至少一个参数的改变,并且至少部分地基于改变的所述至少一个参数对所述图进行模拟,以确定所述决策做出过程的输出全局决策改变。
  • 用于支持决策做出过程方法系统
  • [发明专利]一种基于深度强化学习的不平衡分类决策树生成方法-CN202110500508.8在审
  • 温桂铉;吴开贵 - 重庆大学
  • 2021-05-08 - 2021-07-09 - G06N5/00
  • 本发明提供一种基于深度强化学习的不平衡分类决策树生成方法,包括以下步骤:步骤(1):数据预处理;对数据集D包含特征进行依次编号,同时把数据集归一化到[0,1]区间并且提取每个特征的p分位数;步骤(2):决策树生成过程的状态空间表示;对决策树中的决策节点以及决策树整体进行向量表示;步骤(3):决策树生成过程的动作空间表示;把决策树生成过程中节点位置选择、节点操作选择、划分特征选择以及划分阈值选择对应到马尔可夫决策过程中的动作空间;步骤(4):利用常见的不平衡分类评估指标设计奖励函数;步骤(5):把决策树生成过程建模成标准的马尔可夫决策过程,并运用已有的深度强化学习算法进行求解最优生成策略和决策树结构。
  • 一种基于深度强化学习不平衡分类决策树生成方法
  • [发明专利]ETL过程并行决策方法及装置-CN201510272060.3有效
  • 李青海;简宋全;侯大勇;邹立斌;许飞月 - 广东精点数据科技股份有限公司
  • 2015-05-25 - 2018-10-19 - G06F17/30
  • 本发明为一种ETL过程并行决策方法及装置,所述方法包括:步骤a,输出带有操作信息的ETL过程脚本文件并初始化并行参数表;步骤b,执行带有所述操作信息的所述ETL过程脚本文件并将执行信息记录在所述并行参数表中;步骤c,分析所述并行参数表并为每个操作的并行方式做决策,将决策结果写入所述并行参数表中,更新所述操作信息;步骤d,根据所述并行参数表执行带有更新后的所述操作信息的所述ETL过程脚本文件,实现ETL过程的并行这样,就可以为各种不同的ETL过程自动提供并行方法,加快了ETL过程的执行速度。
  • etl过程并行决策方法装置
  • [发明专利]一种基于全程供应链的铁路物流信息系统-CN201510068881.5在审
  • 闫军;范越;蒋兆远 - 兰州正远科技有限公司
  • 2015-02-10 - 2016-10-05 - G06Q10/08
  • 本发明公开了一种基于全程供应链的铁路物流信息系统,所述供应链管理层包括订单、合同、门到站的配送、仓储、装载加固、运力调度、站到站运输、货物跟踪、站到门配送服务等管理决策过程,并与计算机协同工作层保持实时的管理协调,所述决策层按照任务可分解为多阶段决策过程,包括订单管理决策、合同管理决策、物流配送管理决策、仓储管理决策子、装载加固管理决策、物流调度管理决策、运力调度管理子系统、货物跟踪管理决策、客户关系管理决策、费用结算管理决策。本发明通过建立全程供应链的铁路物流信息系统,将供应链管理层分类进行管理决策,并且通过决策层按照任务分解为多阶段决策过程,有效的提高了供应链的供应速度,提高了铁路物流信息的发展。
  • 一种基于全程供应铁路物流信息系统
  • [发明专利]基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统和方法-CN202010255876.6有效
  • 范雯娟;宗阳;周琪琦;邵凯宁 - 合肥工业大学
  • 2020-04-02 - 2022-09-30 - G16H50/20
  • 本发明提供一种基于马尔可夫决策过程的辅助决策系统和方法,涉及辅助决策技术领域。本发明包括用于获取病患信息和医疗资源信息的信息获取模块,用于基于病患信息和医疗资源信息构建马尔可夫决策模型的决策模型构建模块,和用于基于马尔可夫决策模型选取病患的最佳治疗方案的方案选取模块。本发明通过方案选取模块中的马尔可夫决策模型为慢性肾脏病患者选取最佳的治疗方案,不仅为医护工作者提供了精确的计算机辅助决策,有效避免了现有技术中根据临床经验主观的为患者选择治疗方案的过程中因主观因素而致选择的治疗方案存在一定的误差
  • 基于马尔可夫决策过程辅助系统方法
  • [发明专利]一种基于强化学习的异步群体决策系统及方法-CN202310733149.X在审
  • 唐长兵;钟丽琴;鲍峥;胡兆龙;林飞龙 - 浙江师范大学
  • 2023-06-20 - 2023-09-05 - G06N20/00
  • 本发明属于群体决策技术领域,公开了一种基于强化学习的异步群体决策系统及方法,构建一个基于强化学习的异步群体决策系统框架,并明确该系统内各过程的功能;应用强化学习从参与者集合中筛选出一组历史平均表现最优的子集构成决策者集合;设计一个异步决策过程,并对其具体子步骤给出介绍;确定说明决策质量的评价指标;对不满足指标的决策偏好,设计一个自动调整共识算法调整决策者的偏好。本发明结合了群体智能的思想,应用强化学习筛选决策者,并通过一个异步的决策过程完成群体决策任务,最后,一个自动调整共识算法被用来调整决策者的偏好。
  • 一种基于强化学习异步群体决策系统方法

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