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[发明专利]一种基于节点特征与图结构解耦的图表示学习方法-CN202310803416.6在审
发明人：周航;周斌彬;郑增威;周展 -专利权人：浙江大学;浙大城市学院
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/042 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于节点特征与图结构解耦的图表示学习方法，包括收集原始图结构数据并标记；对图中每个节点生成特征子图与结构子图；对于特征子图，使用注意力机制和图池化得到特征子图的表示；对于结构子图，对节点特征进行重初始化，并使用图同构网络和图池化得到结构子图的表示；将特征子图表示与结构子图表示进行加权融合；将最终的节点表示输入至编码器进行节点分类任务。本发明的有益效果是：本发明考虑了在图表示学习的过程中对节点特征信息和结构信息进行了解耦，使用基于子图采样的方法分别学习节点特征信息和结构信息，使其更加适应现有的图神经网络，具有更高的泛化性。
一种基于节点特征结构图表学习方法

[发明专利]一种基于多视角的物联网服务QoS动态预测方法-CN202210628926.X有效
发明人：陈垣毅;于鹏;林弋皓;王德志;郑增威 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L43/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多视角的物联网服务QoS动态预测方法，包括：记录用户使用物联网服务的QoS数值，形成QoS矩阵，将QoS矩阵分解为用户潜在特征矩阵、服务潜在特征矩阵和时间潜在特征矩阵，挖掘对应特征；对情景信息建模，挖掘用户邻域的情景特征和服务邻域的情景特征；利用时序空洞卷积网络，对时间序列进行因果卷积，提取用户服务交互的时序特征；融合多视角特征预测QoS值。本发明的有益效果是：本发明通过多个视角分别挖掘特征，并进行线性和非线性的融合，实现高效的动态物联网服务QoS预测；并且，本发明考虑物联网环境下QoS的实时变化性，结合多种相似度计算方法进行预测，预测结果的精确度较高。
一种基于视角联网服务 qos 动态预测方法

[发明专利]一种基于属性特征知识图谱的葡萄园害虫识别方法-CN202310689138.6在审
发明人： 郑增威;李彦臻;刘益;孙霖 -专利权人：浙江大学;浙大城市学院
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于属性特征知识图谱的葡萄园害虫识别方法，包括：构建葡萄园害虫属性特征知识图谱；采集葡萄园害虫图像，制作数据集；提取葡萄园害虫图像的MF特征和ViT特征；将属性特征、MF特征和ViT特征进行特征融合，将该特征输入ViT模型中训练，得到害虫预测类别。本发明的有益效果是：本发明提高了葡萄园害虫图像分类的准确性，引入了知识图谱约束，并利用深度特征模板图提取和匹配，增强了对小尺寸害虫图像的识别能力。
一种基于属性特征知识图谱葡萄园害虫识别方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的风险感知路径规划方法-CN202310752420.4在审
发明人：周斌彬;朱迪峰;郑增威 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度强化学习的风险感知路径规划方法，包括以下步骤：地图数据包括城市各道路的距离数据和风险值初始数据以及节点信息；构建IMADQN模型；给出出发点和目的地，利用IMADQN模型在预处理后的地图数据上运行，返回路径和沿途距离和风险消耗。本发明的有益效果是：通过多个神经网络对地图中部分存在规律的几种智能体的行为进行模拟，并不断更新神经网络群模块，模拟地图中的动态变化使其具有时效性，有效地将多种道路因素结合在一起，因而能从容地来解决道路信息多变的多目标路径规划问题，尤其适用于大地图的路径规划。
一种基于深度强化学习风险感知路径规划方法

[发明专利]一种基于图神经网络的融合多源群智感知的城市垃圾预测方法-CN202310077519.9在审
发明人：周斌彬;汪芷汀;鲍永枭;郑增威;周晓伟 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图神经网络的融合多源群智感知的城市垃圾预测方法，包括：采集特定城市的塑料垃圾分布数据、POI分布数据和气象数据，并对数据进行预处理；将采集的数据分别按时间依赖性和空间依赖性处理成两类数据集；构建整体模型，获取塑料垃圾对应时间地点的数量预测结果。本发明的有益效果是：对真实世界数据的实验验证了本发明的模型对全市垃圾预测有效，同时优于多个预测模型；本发明所提出的模型可以用于完善城市的垃圾管理体系，并为城市的塑料垃圾控制提供更好的指导。
一种基于神经网络融合多源群智感知城市垃圾预测方法

[发明专利]基于插值和积分的轨迹相似性计算方法-CN201910275272.5有效
发明人：陈垣毅;郑增威;陈文望 -专利权人：浙江大学城市学院
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于插值和积分的轨迹相似性计算方法，包括步骤：1)基于完备的双射函数将轨迹序列点映射到相同度量的大空间上；2)利用拉格朗日插值函数对已映射的轨迹序列点进行插值拟合得到拟合曲线；3)上述两个内容基础上，应用积分方法计算轨迹序列的相似属性。本发明的有益效果是：克服传统的点匹配算法的低准确率和对于噪声的不均匀采样率的弱抵抗性以及深度学习算法的效率问题。提出了应用拉格朗日插值结合积分的方法，放弃点匹配算法的动态计算方法，采用静态计算方法。定义一个相似性属性，将其“嵌入”每一条轨迹，避免重复计算任两条轨迹的相似性，极大降低了相似性计算的时间复杂度。
基于积分轨迹相似性计算方法

[发明专利]基于属性特征知识图谱的葡萄园病虫害细粒度识别方法-CN202211199718.9在审
发明人： 郑增威;孙霖;刘益;向正哲;何梦竹 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明涉及基于属性特征知识图谱的葡萄园病虫害细粒度识别方法，包括：制作葡萄园病虫害数据集；构建葡萄园病害虫属性特征知识图谱；提取输入虫害图像的颜色特征、全局纹理特征和轮廓特征，通过拼接操作得到传统特征向量；通过GPKG‑ViT网络提取输入训练虫害图像特征和测试虫害图像特征；将训练虫害图像特征或测试虫害图像特征输入分类层，得到预测虫害类别。本发明的有益效果是：本发明在深度学习网络中引入了知识图谱，通过细粒度属性特征和虫害实体关联特征信息的引入，实现了葡萄园虫害的细粒度识别，是一种高有效性、高普适性的方法。
基于属性特征知识图谱葡萄园病虫害细粒度识别方法

[发明专利]一种快速收敛且鲁棒的跨层网络方法-CN202210916260.8在审
发明人： 郑增威;赵晨惟;张建伟 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了提供一种快速收敛且鲁棒的跨层网络方法，基于前向纠错和快速收敛策略的跨层网络方法；包括算物理层和逻辑层的流量配置方案；物理层将逻辑层的计算结果作为输入，再次计算物理层流量配置方案；所述计算同时考虑背景流量的变化，并应用物理层快速收敛策略；逻辑层将上一轮的物理层计算结果作为输入，再次计算逻辑层流量配置方案；所述计算同时考虑用户的需求，并应用逻辑层的快速收敛策略。本发明首先考虑跨层网络中有可能出现的几种错误类型，使用前向纠正的方法各种网络错误进行主动纠错，最后提出快速收敛策略使网络可以在进入互动过程时快速收敛，提升时间敏感型应用的性能。
一种快速收敛网络方法

[发明专利]一种基于感兴趣文本域卷积神经网络提取保险合同关键信息的方法-CN201910025071.X有效
发明人：孙霖;王驰;张凯;季福乐;郑增威 -专利权人：浙江大学城市学院
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于感兴趣文本域卷积神经网络提取保险合同关键信息的方法，包括步骤：1)标注保险合同中的关键信息生成保险合同知识库；2)设计感兴趣文本域的卷积神经网络，包括卷积层、感兴趣文本域(TOI)池化层、全连接层与最终输出层；3)网络的训练需要两类样本；4)训练好的感兴趣文本域卷积神经网络在使用时还需要非极大值抑制算法(NMS)。本发明的有益效果是：本发明提出的感兴趣文本域卷积神经网络可以有效的解决保险合同标记中的元素重叠问题，显著优于基于概率图模型的现有方法，同时表明了本发明所提出的保险合同标注方法的优越性。
一种基于感兴趣文本卷积神经网络提取保险合同关键信息方法

[发明专利]适应不同网络环境的可靠流量调度方法-CN202210853798.9在审
发明人： 郑增威;赵晨惟;张建伟;蔡建平 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04L47/125 文献下载
摘要：本发明公开了一种适应不同网络环境的可靠流量调度方法，包括以下步骤：步骤S1，使用SDN控制器统计网络中各链路的错误率；步骤S2，计算各个错误场景的出现概率，并且进行剪枝；步骤S3，计算给定需求各个场景下的分段路由链路负载因子；步骤S4，使用线性模型计算流量分配方案；步骤S5，对方案进行配置，在发生网络错误时进行自动处理。本发明解决了传统流量调度方法无法在可用性和使用率之间找到较好平衡，造成资源浪费或者可靠性不足的问题，与同类方法在相同的可用性下，可以支持更大规模的需求，拥有更好的性能。
适应不同网络环境可靠流量调度方法

[发明专利]一种基于图注意力网络贷款违约风险预测方法-CN202210596903.5在审
发明人：周斌彬;郑增威;金佳云;周航;周晓伟 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图注意力网络贷款违约风险预测方法，包括：采集贷款人数据并对贷款人数据进行预处理；将每个贷款人视为一个节点，计算节点相似度，并定义阈值δ确定节点所连接的边，再构建图结构；根据图结构，构建GAT模型，并根据GAT模型获取节点的特征，再使用全连接层获取网络贷款违约风险预测结果。本发明的有益效果是：本发明利用贷款人数据来构建贷款人之间的图注意网络，并通过图注意网络对应的GAT模型和全连接层获取网络贷款违约风险预测结果，充分考虑了贷款人之间的关系，并能够处理贷款人数据中的非线性结构，该预测结果具有较高的预测精度。
一种基于注意力网络贷款违约风险预测方法

[发明专利]面向边缘服务系统的长效高性能服务调度与资源分配方法-CN202210817875.5在审
发明人：向正哲;郑宇航;何梦竹;郑增威 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04L45/121 文献下载
摘要：本发明涉及面向边缘服务系统的长效高性能服务调度与资源分配方法，包括：将成本效益高的边缘服务供应问题建模为一个组合优化问题，旨在在边缘计算环境中，在成本和资源限制的约束下，尽量减少平均服务响应时间。本发明的有益效果是：本发明实现了在线环境中，在满足成本和资源约束的情况下，长效平均服务响应时间的最小化，进而在边缘服务器资源受限的情况下，提升了用户的使用体验。
面向边缘服务系统长效性能调度资源分配方法

[发明专利]一种用于植物工厂作物种植的智能环境控制方法-CN202210671302.6在审
发明人：陈垣毅;王德志;闫鹏全;郑增威 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于植物工厂作物种植的智能环境控制方法，包括：用马尔可夫决策过程对作物种植过程进行建模；构建智能环境控制算法的采样经验池，设计植物工厂采样学习策略；设计指导智能环境控制算法的奖励函数；使用智能环境控制算法学习环境控制策略，通过双通路机制输出环境控制策略。本发明的有益效果是：本发明提供的环境控制策略考虑了海量组合优化空间，且较为精细，进而植物工厂的环境控制效果较好，作物种植产量提升效果也较好。
一种用于植物工厂作物种植智能环境控制方法

[发明专利]一种用于边缘智能服务的跨设备目标检测计算重用技术-CN202210684942.0在审
发明人：陈垣毅;王德志;闫鹏全;郑增威 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于边缘智能服务的跨设备目标检测计算重用技术，包括：在边缘设备上部署目标检测服务，提取视频帧的静态背景和动态目标实体；在边缘设备的后台服务上根据替换算法提供缓存替换服务；在边缘服务器上管理多个边缘设备保存的数据，利用服务器上的缓存管理算法进行缓存管理服务，并跨设备地更新边缘设备数据。本发明的有益效果是：本发明通过利用简单、快速的传统方式结合缓存中轻量级检测模型的历史计算结果的方式来更好的实现边缘设备上的目标检测功能，并提高检测对环境变化的自适应能力，解决了深度学习模型因为很难针对特定环境进行特定的训练与部署，从而大大的增加训练与部署成本的问题。
一种用于边缘智能服务设备目标检测计算重用技术

[发明专利]一种用于植物工厂作物栽培的多源联邦环境控制方法-CN202210684946.9在审
发明人：陈垣毅;王德志;闫鹏全;郑增威 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于植物工厂作物栽培的多源联邦环境控制方法，包括：建立本地模型和全局模型；设计奖励函数；确定横向联邦学习模型的交互方式和交互协议；使用多源联邦环境控制算法得到环境控制策略。本发明的有益效果是：本发明通过横向联邦学习来从不同的植物工厂中抽取数据信息，考虑到了多种环境因素的组合优化，实现植物工厂中作物栽培的环境控制优化，并通过多通路控制策略的输出机制，将新本地模型策略、原本地模型策略和已有的专家策略进行比对，避免了新融合的本地模型早期策略的稳定性和实用性较差的问题。
一种用于植物工厂作物栽培联邦环境控制方法

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