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[发明专利]一种计算决策路径的方法及分布式节点-CN201611270568.0有效
发明人：邓柯;黄勇;罗皓文 -专利权人：质数链网科技成都有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： H04L12/721 文献下载
摘要：本发明提出一种计算决策路径的方法，应用于分布式节点，该方法包括：将自身生成的新区块存储到自身决策树中；周期性地在区块链网络上广播当前时刻自身决策树信息；且接收其它分布式节点广播的决策树信息；在每次接收到其它分布式节点广播的决策树信息后，根据自身决策树信息和其它分布式节点广播的决策树信息，计算得到最佳决策路径；当到达设定的第二周期时，从自身计算得到的最佳决策路径，以及其它分布式节点计算得到的最佳决策路径中，选择一条最佳决策路径作为全局最优决策路径；根据所述全局最优决策路径，修正计算得到最新的最佳决策路径的计算方法。采用本发明技术方案，分布式节点能够计算得到正确的决策路径，且计算越来越准确。
一种计算决策路径方法分布式节点

[实用新型]一种边缘计算决策设备-CN202120819008.6有效
发明人：邓宇春;王煜东;荣亮 -专利权人：北京硕人时代科技股份有限公司
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06F1/18 文献下载
摘要：一种边缘计算决策设备，它包括：边缘计算决策机，边缘计算决策机安装于决策机箱内，在决策机箱的两侧设有散热机箱，在其中一个散热机箱的外侧设有电源机箱；决策机箱、两个散热机箱以及电源机箱组成边缘计算决策设备，边缘计算决策设备通过背板安装于固定面。本实用新型将独立的边缘计算决策机装配在决策机箱中，由于决策机在出厂时以完成预安装，在现场部署时，只需要将设备挂墙安装，电源接入电源机箱内，连接上网络即可完成现场的初始配置，不用额外施工布线；在决策机箱的左右配备散热机箱，避免决策机箱与电源机箱接触，有效解决了边缘计算决策机工作时的散热问题。
一种边缘计算决策设备

[发明专利]多轮群体决策中专家权重动态分配方法-CN202011562835.8有效
发明人：杨小军;徐忠富;贺正求;严长伟;周食耒;任丙印 -专利权人：中国人民解放军63892部队
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开一种多轮群体决策中专家权重动态分配方法，含有收集专家决策数据、计算决策数据质量、计算行为演化质量、计算专家权重、计算群体决策结果五个步骤。通过定量分析决策数据的不确定度和不一致度，计算得到决策数据质量；通过定量分析专家在第t轮和第t‑1轮决策数据的不确定度和期望的演化特征，计算得到行为演化质量；根据决策数据质量和行为演化质量计算得到专家权重；采用云模型的加权平均算法计算得到群体决策结果。所述方法利用云模型表示专家的决策数据，增强了定量计算决策数据质量和行为演化质量的简便性，同时提高了专家权重分配的合理性，促进了群体共识达成。
群体决策专家权重动态分配方法

[发明专利]决策树分箱计算优化方法、设备、介质和计算机程序产品-CN202011472615.6在审
发明人：陈振南;黄启军;陈瑞钦 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种决策树分箱计算优化方法、设备、介质和计算机程序产品，所述决策树分箱计算优化方法包括：获取目标决策树对应的内存存储数据和内存存储数据对应的索引表，其中，索引表至少包括一所述决策树分箱对应的节点分箱标签，进而基于各决策树分箱的大小，对各节点分箱标签进行分割，获得各分箱标签分割批次，进而依据索引表，提取各决策树分箱批次数据，进而基于各分箱标签分割批次对应的决策树分箱大小信息，分别为各决策树分箱批次数据匹配对应的并行计算线程数，进而基于各并行计算线程数，分别对各决策树分箱批次数据并行进行决策树分箱计算，获得目标决策树分箱计算结果。本申请解决了决策树分箱时计算效率低的技术问题。
决策树计算优化方法设备介质计算机程序产品

[发明专利]一种基于循环更新模式的决策树构建方法-CN201510277941.4在审
发明人：贾靓 -专利权人：常州大学
申请日： 2015-05-27 - 公布日： 2015-08-26 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于循环更新模式的决策树构建方法，对于给定决策表，使用基于其决策树时空复杂度的目标函数帕累托最优值与贝叶斯理论计算贝叶斯概率，根据贝叶斯概率修改给定决策表，使用基于决策树选择标准的计算方法构建所修改决策表的决策树，将决策树应用于信息系统进行自动决策并自动记录决策过程。在系统运行一段时间后，根据所记录决策过程的数据，计算对应决策表每行的自动决策次数与决策表所有行的总决策次数之比，根据该比例修改决策表，使用基于决策树选择标准的计算方法构建所修改决策表的新决策树，再次将新决策树应用于信息系统，如此反复，直至所计算的每行比例小于决策变化率阀值。应用本发明方案的信息系统具有高效的自动决策功能。
一种基于循环更新模式决策树构建方法

[发明专利]一种基于群决策的建筑项目决策系统及决策方法-CN201610563085.3在审
发明人：涂慧君 -专利权人：同济大学
申请日： 2016-07-18 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于群决策的建筑项目决策系统及决策方法，该系统包括：信息获取模块：获取建筑项目信息并确定决策对象和决策主体；决策对象分析模块：对决策对象进行分析并确定决策对象决策强度；决策主体分析模块：对决策主体进行分析并确定不同决策主体对每个决策对象的决策权重；决策偏好值计算模块：获取不同决策对象下的决策方案，并获取不同决策主体对不同决策对象的偏好值；决策值计算模块：根据不同决策主体对不同决策对象的偏好值以及对应的决策权重进行计算得到该决策方案对应的决策值；决策报告生成模块：根据决策对象决策强度以及不同决策方案的决策值进行大小排序生成决策报告。与现有技术相比，本发明决策方法科学公平、理性可靠。
一种基于决策建筑项目系统方法

[发明专利]车联网中面向MEC的联合计算资源分配和卸载决策优化方法-CN202110619225.5有效
发明人：丛玉良;孙淑娴;薛科;赵欣宇;孙闻晞 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明专利属于移动边缘计算领域，具体涉及车联网中面向MEC的联合计算资源分配和卸载决策优化方案；包括:对车联网移动边缘计算中计算资源分配和卸载任务决策进行数学建模，在有限的计算资源条件下，对计算资源和卸载决策进行了联合优化；以及将问题分为资源分配和卸载决策两个子问题，通过凸优化算法求解计算资源分配问题；经过变量连续化后，采用基于精英决策改进的灰狼算法求解得出最优卸载决策；交替迭代求解得到最优的计算资源分配和卸载决策；通过本方案所研究的系统可以在有限的计算资源条件下，得出能够产生较低的开销、时延、能耗的资源分配方案和卸载决策。
联网面向 mec 联合计算资源分配卸载决策优化方法

[发明专利]一种基于直觉模糊熵和区间模糊熵的多属性决策系统-CN202210736580.5在审
发明人：许晓曾;李梦 -专利权人：重庆工商大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于直觉模糊熵和区间模糊熵的多属性决策系统，包括决策信息获取模块、模糊熵计算模块、决策结果生成模块；所述决策信息获取模块用于获取目标的若干决策信息矩阵，并传输至模糊熵计算模块；所述模糊熵计算模块对决策信息矩阵进行处理，得到决策者犹豫度权重系数和效益属性犹豫度权重系数，并传输至决策结果生成模块；所述决策结果生成模块根据决策者犹豫度权重系数和效益属性犹豫度权重系数计算每个决策信息矩阵的综合评价结果，并根据决策信息矩阵的综合评价结果得到最优决策
一种基于直觉模糊区间属性决策系统

[发明专利]基于多GPU的随机森林训练方法-CN201510183467.9有效
发明人：张京梅 -专利权人：北京典赞科技有限公司
申请日： 2015-04-19 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多GPU的随机森林训练方法，包括以下步骤：控制多GPU计算一个决策树，每个GPU单元计算一个样本的决策；决策树计算到树叶，停止计算，释放树叶节点的GPU单元；决策树树叶释放出的GPU单元启动下一个决策树的计算，以此类推直至计算完成。
基于 gpu 随机森林训练方法

[发明专利]一种SOA下决策系统web服务能力的计算方法-CN201310209986.9有效
发明人：张波;李美子;黄震华;潘建国;潘晓声 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2013-05-30 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种SOA下决策系统web服务能力的计算方法，首先，服务能力评估模块接收到用户提交的决策任务后依据不同的决策web服务能实现的目标数量和能实现的目标重要程度计算得到相对应的web服务的实现目标能力值；接着，依据决策web服务能够完成决策任务的时间计算得到该web服务的实现时间能力值；然后，依据决策web服务完成决策任务所需要的成本代价值计算得到该web服务的成本代价能力值；通过上述的实现目标能力值、实现时间能力值以及成本代价能力值，加权计算获得决策web服务能力。本发明能够使互联网中决策web服务获得调用者对其能力的自动识别，实现一种互联网环境中决策web服务的能力计算。
一种 soa 决策系统 web 服务能力计算方法

[发明专利]一种高效低排放发动机技术参数决策方法-CN202111681965.8有效
发明人：吴晗;张泽宇;艾亚全;石智成;王楠;孙柏刚 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于决策方法，具体涉及一种高效低排放发动机技术参数决策方法。一种高效低排放发动机技术参数决策方法，其中，包括下述内容：步骤1：确定研究对象及决策目标；步骤2：确定备选技术并设定相应变量名；步骤3：建立发动机性能计算函数；步骤4：建立决策计算函数；步骤5：输出计算结果本发明的显著效果是：(1)使用拟合函数代替传统性能仿真软件中复杂的计算方程，使决策运算速度大幅提升，(2)利用决策计算函数调用此性能计算函数，实现了在有效热效率、爆震因子、排放标准多个指标约束条件下，以最低费效比为优化目标的技术及参数综合决策
一种高效排放发动机技术参数决策方法

[发明专利]一种基于全同态加密的决策流模型计算加速方法-CN202310376643.5在审
发明人：高厚良;陈学锋;崔岩莉 -专利权人：中投国信（北京）科技发展有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于全同态加密的决策流模型计算加速方法，包括对决策流模型进行解析，确定所述决策流模型中的计算操作和访存操作；对所述计算操作重新编排，将同类计算操作合并形成合并后的决策流模型，将所述访存操作获取的同类计算操作的操作数合并形成合并后的操作数；将所述合并后的决策流模型进行非同态加密，将所述合并后的操作数进行全同态加密，然后发送给云端。通过该方法，提高了决策流模型计算的速度。
一种基于同态加密决策模型计算加速方法

[发明专利]一种移动边缘计算网络能耗和时延折衷的任务卸载和资源分配方法-CN202111672596.6在审
发明人：徐玲;冯维;曹荻秋;高文洋;徐磊;王鑫;盛新怡;姜斌;朱芳;居建林;夏晓威 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种移动边缘计算网络能耗和时延折衷的任务卸载和资源分配方法，方法包括步骤：S1、获取网络配置信息；S2、以能耗和平均计算时延的共同最小化为目标，生成卸载决策和资源分配决策两个子目标；S3、将资源分配决策固定，确定能耗和平均计算时延最小的卸载决策；S4、将卸载决策固定，计算能耗和平均计算时延最小的资源分配策略；S5、循环迭代S3‑S4，得到能耗和时延总开销最小的卸载决策和资源分配决策；S6、确定移动边缘计算网络的任务卸载和资源分配本发明的系统，将能耗与平均计算时延优化目标分解为两个卸载决策和资源分配决策子问题，从而能够迭代确定最小值，实现了用户平均计算开销的最小化。
一种移动边缘计算网络能耗折衷任务卸载资源分配方法

[发明专利]一种基于分布式计算的固体废物分类运输多级协同决策系统-CN201810521395.8有效
发明人：卢加伟;海景;朱锋;谢颖诗;史力争;黄沅清;张洁茹;郭颖;洪澄泱;谢冰;陈杰娥;程涛 -专利权人：环境保护部华南环境科学研究所
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布式计算的固体废物分类运输多级协同决策系统包括任务获取模块、模型选择模块、决策计算模块；所述任务获取模块，用于识别待决策区域的固体废物运输模式、获取待决策区域的固体废物运输系统参数；所述模型选择模块，用于根据所述任务获取模块获取的固体废物运输模式，将待决策区域分解为决策单元，并为每个决策单元进行决策模型的选择；所述决策计算模块，用于根据任务获取模块获取的固体废物运输系统参数和模型选择模块选择的决策模型，对于待决策区域按照决策单元进行基于分布式计算的协同优化，获得决策结果。
一种基于分布式计算固体废物分类运输多级协同决策系统

[发明专利]非线性模糊逻辑决策算法-CN200910068648.1无效
发明人：蔡鸿 -专利权人：蔡鸿
申请日： 2009-04-28 - 公布日： 2010-11-03 - 主分类号： G06N7/02 文献下载
摘要：本发明提出的非线性模糊逻辑决策算法包括一个定义和六个步骤：定义决策模型如下：决策是一个七元组(I，X，R，D，p，M，A}，其含义分别是决策影响因素集、模糊语言变量集、模糊规则的集合、决策机、执行主体集五个步骤分别是：采用典型函数法对决策影响因素进行模糊化；采用专家经验法和隶属度预计算算法计算模糊结论；采用重心法对模糊结论反模糊化得到决策概率；按决策概率进行决策；为该决策生成动作集。由于采用了隶属度预计算的算法进行模糊规则优化，本发明可以在策略类型的计算机游戏中高效地模拟非确定性智能决策。
非线性模糊逻辑决策算法

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