Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 合肥工业大学晏冰获国家专利权

合肥工业大学晏冰获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利社会网络环境下大群体卫星应急方案决策方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114841498B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210253117.5,技术领域涉及:G06Q10/063;该发明授权社会网络环境下大群体卫星应急方案决策方法是由晏冰;胡笑旋;夏维;王彦君设计研发完成,并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

社会网络环境下大群体卫星应急方案决策方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种社会网络环境下大群体卫星应急方案决策方法、系统、存储介质和电子设备,涉及卫星应急方案决策技术领域。本发明中,获取多个卫星应急决策者的决策偏好矩阵,以及各个决策者之间的社会网络关系图,决策偏好矩阵采用犹豫模糊二元语义集作为决策意见表达形式;根据决策偏好矩阵和社会网络关系图,将所有决策者聚类成若干个集群,获取各个初始集群决策偏好矩阵;根据各个初始集群决策偏好矩阵,获取达成共识基础下的群决策偏好矩阵;最后根据群决策偏好矩阵,获取最终选择的大群体卫星应急方案。在聚类过程中考虑了决策者间的信任度问题,避免针对有向图将节点间加权因子默认为1,对大卫星应急方案聚类结果的准确性起到很大作用。

本发明授权社会网络环境下大群体卫星应急方案决策方法在权利要求书中公布了:1.一种社会网络环境下大群体卫星应急方案决策方法,其特征在于,包括: S1、获取多个卫星应急决策者的决策偏好矩阵,以及各个决策者之间的社会网络关系图;所述决策偏好矩阵的获取过程包括: 获取每个决策者针对卫星应急决策方案的属性提供的决策意见;所述属性为任务完成效益、方案性能或资源利用率,其中所述任务完成效益包括应急任务的完成率或完成效益,所述方案性能为关注对原观测方案的扰动情况,所述资源利用率为观测时间窗的冲突度或卫星利用率; 采用犹豫模糊二元语义集作为决策意见表达形式,以获取所述决策偏好矩阵; S2、根据所述决策偏好矩阵和社会网络关系图,将所有决策者聚类成若干个集群,获取各个初始集群决策偏好矩阵; S3、根据各个所述初始集群决策偏好矩阵,获取达成共识基础下的群决策偏好矩阵; S4、根据所述群决策偏好矩阵,获取最终选择的大群体卫星应急方案; 所述S2中采用基于模块度的Louvain聚类算法进行聚类;具体包括: S21、将所述社会网络关系图的每个节点视为一个集群,然后将集群的邻居节点合并到同一集群,获取多个集群; S22、根据所述社会网络关系图的信任矩阵,以及任意两个所述决策偏好矩阵之间的相似度,获取所述社会网络关系图中不同决策者之间的加权因子;根据所述不同决策者之间的加权因子,获取每个集群的模块度,以及对应的模块度变化量; S23、重复执行上述步骤S21~S22,直到整体模块度不再变化,最终获取若干个集群; S24、根据最终的聚类结果,获取每个集群的初始集群决策偏好矩阵; 所述S22具体包括: S221、采用类型为λ=t,d的元组表示信任函数值,其中t,d∈[0,1],第一个组件t是一个信任度,第二个组件d是一个不信任度;定义所述信任矩阵为表示决策者之间的信任度,表示决策者之间的不信任度,则任意两个决策者之间的信任分数表示为 S222、采用如下公式,获取所述社会网络关系图中不同决策者之间的加权因子 其中,表示所述任意两个所述决策偏好矩阵之间的相似度; 分别为任意两个决策者的决策偏好矩阵,即m个大群体卫星应急方案对n个属性指标的决策信息; 其中,分别为对应的犹豫模糊二元语义集的粒度; 表示和之间的犹豫模糊二元语义集Hausdorff距离; 和由若干个犹豫模糊二元语义集组成,数量由调度意见决定;是语言标签,取值为S={s0,s1,…,sg};表示符号转换值且范围为[-0.5,0.5,g为S的势; S223、根据所述不同决策者之间的加权因子,获取每个集群的模块度Q0; 其中,M表示所述社会网络关系图所有边的权重和;表示决策者之间边的加权因子,当网络不是加权图时,边的权重均为1;分别表示所有与节点l1或者l2相连的边的加权因子之和;分别表示所属于的集群,如果属于同一集群C,则否则 S224、以及获取对应的模块度变化量△Q0; 其中,∑in表示集群C中所有边的加权因子之和,∑tot表示与集群C中的点相连的边的加权因子之和,表示节点l1与集群C中的点相连的边的加权因子之和。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学,其通讯地址为:230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。