本发明请求保护一种边缘计算中基于深度森林的用户异常行为检测方法，包括步骤：S1，云中心将MEC节点收集的用户日常数据进行预处理；S2，云中心确定深度森林每层的并行训练任务；S3，云中心通过群智能算法将训练任务分配给MEC节点；S4，云中心下发任务所需训练数据，所有MEC节点接收数据后同时进行训练，得到该级联层的子森林训练结果；S5，所有MEC节点将训练结果上传到云中心，得到所有层的训练结果后，云中心整合为异常行为检测模型，并将模型下发到MEC节点，进行用户异常行为检测。本发明结合边缘计算特点和深度森林的并行优势，解放了云中心部分计算压力，提高了基于深度森林的异常行为检测系统的训练效率，从而减少异常行为检测系统建立耗时。
📄 202011577709X
📂 G06F21_55
👤 天津拾起卖科技集团有限公司
📅 2020-12-28
本发明公开了一种软件开发协同交互方法，涉及软件开发领域，本发明通过计算各开发人员的任务分配指标和各开发人员对于各个任务的分配指数，从而能够为每个开发人员分配到合理的任务量，同时又能保证每个任务都能匹配到合适的开发人员；通过计算开发人员对于各个模板的推荐值，从而智能地为各开发用户推荐合适的模板；通过对各开发人员之间的相似度进行计算，并建立交流通道，从而提高沟通效率；通过对各开发人员检查频率的计算，能够为各开发人员合理分配检查频率；解决了现有软件开发协同交互过程中任务分配不合理、不能够智能化推荐模板、开发人员之间沟通效率低下和检查拥堵的问题。
📄 2024118797604
📂 G06Q10_10
👤 合肥新理科技有限公司
📅 2024-12-19
本发明公开了一种面向云边聚合计算的多决策计算任务优化卸载方法，包括：获取环境参数、任务参数以及本地服务器与云服务器之间的网络带宽信息；基于任务参数，为每个任务设置相应的层级；并将任务分配给应用程序，应用程序开始任务执行，判断应用程序的终止任务是否完成，并获取最优解。本发明将云服务器、边缘服务器与本地服务器中的资源整合，构建云边聚合计算框架模型，并针对细粒度式应用程序中各任务间存在的网络拓扑关系，对细粒度式应用程序的卸载过程建模，将任务划分层级，并对不同服务器上的计算任务合理分配计算资源，实现最小化应用程序的计算时间，提高系统吞吐量，使得系统的能量消耗与应用程序的计算时间达到平衡。
📄 2022105889810
📂 G06F9_48
👤 南京邮电大学
📅 2022-05-26
一种训练数据标注任务的分配方法及装置、存储介质和计算设备，所述方法包括：接收任务创建信息，所述任务创建信息指示多个训练数据标注任务以及每个训练数据标注任务的类型；对于每种类型的训练数据标注任务，识别与该类型匹配的任务执行终端；将每种类型的训练数据标注任务分配给与其匹配的任务执行终端。通过本发明的方案，可以高效率地将大量的训练数据标注任务自动分配给各个任务执行终端，提高分配的效率。
📄 2020113648145
📂 G06K9_62
👤 北京芯翌智能信息技术有限公司
📅 2020-11-27
本发明涉及多智能体系统及智慧物流技术领域，具体提供一种多负载自动牵引车在线调度方法及系统，包括：构建电商智能仓库场景模型；建立多负载AGV在线订单调度问题模型；定义智能体类型，基于改进的合同网协议机制结合所有智能体构建多智能体系统；建立订单打包机制，建立分配运输机制，基于订单打包机制和分配运输机制实现订单任务分配；获取每个AGV智能体的任务执行顺序，为每个AGV智能体配置工作优先级，结合AGV智能体工作优先级和任务执行顺序进行无冲突调度。多个AGV同时执行搬运任务时，不容易产生冲突，提高了电商智能仓库的调度效率。
📄 2024118922591
📂 G06Q10_0631
👤 哈尔滨工业大学(威海)
📅 2024-12-20
本申请涉及无线传感器网络领域，尤其涉及一种混合充电载具的协作充电调度方法，包括：构建无线可充电传感器网络模型，包括基站、混合充电载具和n个传感器节点；基于有充电请求的各个传感器节点间的位置信息，构建二分图，并以相邻传感器节点之间的欧拉距离作为二分图中匹配的边权值；其中，相邻传感器节点之间的实际距离小于等于预设无人机最大飞行距离；基于KM最大匹配算法选取k个匹配，基于k个匹配中每对传感器节点到基站的欧拉距离，将每对传感器节点中距离较近的传感器节点分配给无线充电车，距离较远的传感器节点分配给无线充电无人机进行充电。本申请通过图论算法优化充电任务分配，提升了无线可充电传感器网络的充电效率和自动化水平。
📄 2025103289558
📂 G06Q10_0631
👤 龙岩学院
📅 2025-03-20
本发明公开了基于强化学习的英语词汇智能学习路径规划系统及方法，涉及教育学习技术领域，包括：学习路径初步规划模块、学习设备反馈模块、学习效果分析模块和学习路径更新模块。本发明通过提供基于强化学习的英语词汇智能学习路径规划系统及方法，获取学习者的基础词汇测试结果、计划学习时间及目标，结合动态词库匹配与学习起点设置，实现了学习路径的个性化规划。采用强化学习模型对词汇任务进行动态划分，将词汇难度梯度、使用频率与多模态练习方式融合至阶段性任务中，解决了传统方法中学习路径僵化、任务分配与用户能力脱节的问题，从而在保障学习目标达成率的同时，显著提升了词汇练习的针对性和时间资源利用率。
📄 2025103826238
📂 G06Q10_063
👤 龙岩学院
📅 2025-03-28
本发明公开了一种基于区块链的产品物流管理调度方法、介质及设备，通过采集物流运输需求信息及供应链节点数据，生成初始运输路径方案；构建去中心化物流资源池，采集并验证运输波动参数生成可信状态矩阵；将初始运输路径方案与物流资源可信状态矩阵输入图神经网络调度模型，输出动态调度方案；通过智能合约自动执行任务分配与调度指令的合规验证；最终更新调度执行结果及物流资源可信状态矩阵至分布式账本并输出物流管理报告。本发明通过智能合约与动态路径优化的深度协同，实现了运输过程的实时可信调度，解决了现有物流系统动态响应不足与多方协作信任缺失的问题，提升了冷链等敏感商品运输的可靠性与效率。
📄 2025111458327
📂 G06Q10_083
👤 龙岩学院
📅 2025-08-15
一种基于水波优化‑禁忌搜索的智能仓库AGV作业优化调度方法，不仅考虑了AGV的拣货路径规划，还考虑到多个AGV间的拣货任务分配；采用网格法描述仓库环境，使用简易型水波优化算法作为主算法为AGV分配拣货子集，传播和碎浪算子使用基于比特反转的局部搜索操作，传播和随浪操作将全局搜索和局部搜索很好地相结合，既保证了算法的全局搜索能力，又一定程度避免了搜索陷入局部最优；而用于规划拣货路径的子算法采用了禁忌搜索；该方法引入了避碰策略，可以更好地最小化所有AGV的最大拣货完成时间，并避免拣货过程中发生碰撞。本发明合理地调度仓储作业中的多个AGV，提高仓库作业效率，缩短最大拣货时间，提升仓储系统运转效率。
📄 2021105102571
📂 G05D1_02
👤 浙江工业大学
📅 2021-05-11
一种基于BP‑Tabu搜索的云任务负载均衡调度方法，包括以下步骤：第一步：形式化描述云计算环境下的负载均衡任务调度问题，并给出对于云计算环境下各元素相关定义；第二步：基于贪心算法思想求得任务调度初始解，使用对时间贪心的算法，对任务调度初始解进行求解；第三步：针对不同任务分配方案，根据虚拟机处理能力MIPS、指令的执行成本以及延迟成本，定义虚拟机利用效益函数；定义任务调度方案P下的优值函数Bp；第四步、结合贪心算法获得的任务调度初始解，通过衡量包含效益值以及负载均衡度的优值函数，得出基于Tabu搜索算法优化后的任务调度分配策略。本发明任务分配均衡，适用于云环境下任务调度的负载均衡方面。
📄 2017104916078
📂 G06F9_48
👤 浙江工业大学
📅 2017-06-26
本发明公开了一种基于下行NOMA的单用户任务卸载方法及装置，在一个具有计算任务的无线设备与N个配备有边缘服务器的基站之间，采用下行NOMA的通讯方式通讯，先初始化无线设备传输时长的运行区间，按照预设的规则从运行区间取第一传输时长和第二传输时长；然后对于第一传输时长和第二传输时长，在满足无线设备所能传输的最大功率的条件下，分别搜索出对应的最佳卸载任务分配方案；然后更新无线设备传输时长的运行区间，继续搜索，知道输出最终运行区间下限值极其对应的卸载任务分配方案，作为最终的卸载任务分配方案。本发明技术方案优化了通信时长与卸载任务分配，从而降低了任务完成时延。
📄 2021114344673
📂 H04W28_16
👤 浙江工业大学
📅 2021-11-29
一种医院后勤系统的健康程度评估方法，属于数据挖掘领域，通过对医院后勤数据的分析以及现场实际情况的调研，提出了医院后勤运送任务执行的合理度、医院后勤运送任务分配的合理度、医院后勤运送任务的饱和度三大指标来对医院后勤系统的健康程度进行评估。基于医院后勤运送数据的评估方法较之传统的评估手段能够即时准确掌握后勤系统中存在的问题，分别从任务数据的合理性、任务执行时间维度和员工的劳动强度三个方面出发，利用实际后勤数据归纳出的指标来评估医院后勤系统运行的健康程度。摆脱以往“人为”管理的因素，通过科学的数据分析去解决问题，投入的人力物力更少，客观性更高，从而更具备可行性和实际意义。
📄 2018104719515
📂 G06F16_215
👤 浙江工业大学
📅 2018-05-17
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