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[发明专利]一种基于CRNN算法的OCR高考招生指南智能采集方法-CN202310718354.9在审
发明人：赵龙霄;马红光;李想;邵杰;王新鑫 -专利权人：北京化工大学;安徽萃文科技有限责任公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CRNN算法的OCR高考招生指南智能采集方法，属于计算机视觉技术领域，包括如下步骤：S1：文件获取与预处理，将PDF拆分成图片文件并对文件进行输入前预处理；S2：通过图像预处理模块对S1中输入的图片文件进行识别前预处理；S3：构建基于CRNN算法的OCR模型，对S2输出的经过预处理的图像进行识别并形成文本数据；S4：通过结构化数据生成模块对S3中形成的文本数据进行信息抽取，最终形成与数据库格式相同的结构化数据。本发明采用上述步骤的一种基于CRNN算法的OCR高考招生指南智能采集方法，能够有效的提高高考志愿填报数据的采集效率，同时能够保证大部分数据质量，加快进度的同时能够使后续的工作更加简单。
一种基于 crnn 算法 ocr 高考招生指南智能采集方法

[发明专利]一种基于SVM算法的平台用户付费行为预测方法-CN202310723583.X有效
发明人：赵龙霄;马红光;李想;邵杰;王新鑫 -专利权人：北京化工大学;安徽萃文科技有限责任公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVM算法的平台用户付费行为预测方法，属于付费预测领域，包括以下步骤：S1、获取平台用户访问日志，并形成数据集；S2、对步骤S1获取的数据集中的原始数据进行预处理；S3、构建基于SVM算法的模型；S4、调取平台用户操作日志，通过基于SVM算法的模型预测结果。本发明采用上述一种基于SVM算法的平台用户付费行为预测方法，基于大数据分析、数据挖掘、机器学习，并采用SVM算法，提高了用户付费行为预测精度，更适合精准运营，达到提高运营人员生产力、降低企业成本、增加企业收入的目的，同时在预测的过程中，可捉到对用户付费有影响的一些关键因素，有利于对平台的内容的设计开发。
一种基于 svm 算法平台用户付费行为预测方法

[发明专利]一种基于遗传算法的智能走班排课方法-CN202310723576.X在审
发明人：赵龙霄;马红光;李想;邵杰;王新鑫 -专利权人：北京化工大学;安徽萃文科技有限责任公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06Q10/1093 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的智能走班排课方法，属于智能排课领域，包括以下步骤：S1、采用个体优化的方式产生初始课表，并将其进行二进制编码，获得初始预排课表种群；S2、采用遗传算法计算初始预排课表种群的适应度，并选择适应度值最小的课表作为最佳课表；S3、判断当前最佳课表对应的适应度是否达到预期期望值；若是，则输出当前最佳课表；若否，则将当前最佳课表进行交叉、变异后，返回步骤S2，直至适应度达到预期期望值，输出对应的最佳课表。本发明采用上述基于遗传算法的智能走班排课方法，基于大数据分析、数据挖掘、机器学习，在有限的教学资源条件下，能够最大程度的满足排课中的约束条件，实现智能排课。
一种基于遗传算法智能走班排课方法

[发明专利]一种基于AdaBoost算法的公交调度优化方法-CN202310693805.8在审
发明人：赵龙霄;马红光;李想;邵杰;王新鑫 -专利权人：北京化工大学;安徽萃文科技有限责任公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AdaBoost算法的公交调度优化方法，属于公交调度技术领域，包括如下步骤：获取公交运行、学校开学状态、天气的历史数据，并建立原始数据集；S2、对获取的原始数据进行预处理；构建基于AdaBoost算法的模型；输入待预测日期的信息，通过AdaBoost模型预测结果，输出公交车线路运行时间内不同站间、不同发车时间的运行时间；根据预测结果，对公交车发车时刻表进行调整。本发明采用上述步骤的一种基于AdaBoost算法的公交调度优化方法，能够根据公交历史运行数据和环境数据预测将来日期下公交在站点之间的运行时间，并以此为依据进行调度，从而解决公交集簇问题。
一种基于 adaboost 算法公交调度优化方法