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公开(公告)号：CN109444813A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811255127.2
申请日：2018-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于BP和DNN双神经网络的RFID室内定位方法，弥补了传统的基于RSSI室内定位技术中在同一环境下将路径损耗系数n设为常数的缺点，通过结合神经网络技术，建立信号强度与路径损耗系数的转化模型，准确预测出不同位置的路径损耗系数n，减小了传统基于RSSI定位方法中路径损耗系数n固定而产生的误差，提高了系统定位精度；结合BP网络和深度神经网络，将BP网络输出的不同位置的路径损耗系数n，以及接收到的待测标签信号强度作为DNN的输入，能够根据不同的环境输出相应路径损耗系数n，从而更加准确的预测待测标签的坐标，并提高了系统鲁棒性；结合深度神经网络输出待测标签坐标，能够实时的对待测标签进行定位，克服了传统定位方法实时性差的缺点。
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公开(公告)号：CN109344331A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811254958.8
申请日：2018-10-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本发明提出一种基于在线社会网络的用户情感分析方法，与很多已研究出来的基于用户体征数据的情绪分析方法不同，本方法从在线社会网络的角度着手，通过对用户的日常行为进行分析，找出用户的兴趣点所在，使用SVM分类器对此类数据进行情感识别。本方法是一种启发策略性方法，通过本方法可以从用户日常使用社交网络出发，对用户情绪进行判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109444813B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201811255127.2
申请日：2018-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于BP和DNN双神经网络的RFID室内定位方法，弥补了传统的基于RSSI室内定位技术中在同一环境下将路径损耗系数n设为常数的缺点，通过结合神经网络技术，建立信号强度与路径损耗系数的转化模型，准确预测出不同位置的路径损耗系数n，减小了传统基于RSSI定位方法中路径损耗系数n固定而产生的误差，提高了系统定位精度；结合BP网络和深度神经网络，将BP网络输出的不同位置的路径损耗系数n，以及接收到的待测标签信号强度作为DNN的输入，能够根据不同的环境输出相应路径损耗系数n，从而更加准确的预测待测标签的坐标，并提高了系统鲁棒性；结合深度神经网络输出待测标签坐标，能够实时的对待测标签进行定位，克服了传统定位方法实时性差的缺点。
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公开(公告)号：CN109431465A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811255133.8
申请日：2018-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于射频标签技术的老年人睡眠质量监测方法，该方法能够简单有效的监测老年人睡眠状况。与很多已经研究出来的睡眠质量监测方法不同，本方法基于RFID技术，结合现有的定位算法，并在此基础上提高定位精度，有效监测睡眠状况。
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公开(公告)号：CN109431465B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201811255133.8
申请日：2018-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于射频标签技术的老年人睡眠质量监测方法，该方法能够简单有效的监测老年人睡眠状况。与很多已经研究出来的睡眠质量监测方法不同，本方法基于RFID技术，结合现有的定位算法，并在此基础上提高定位精度，有效监测睡眠状况。
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公开(公告)号：CN111131268A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911371328.3
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于微博平台的用户数据采集存储系统及方法，包括登录模块、数据采集模块、数据存储模块和API检测模块，登录模块与数据采集模块连接，数据采集模块和数据存储模块连接，登录模块负责记录使用者登录账号以及所需要采集对象的相关信息，数据采集模块主要负责对采集对象微博进行下载操作，API检测模块负责检测API调用次数是否超过限制，数据存储模块主要负责数据存储功能。利用新浪微博API作为平台，旨在高效的实现微博用户数据的采集和存储的功能，并对搜集数据进行归类，采用了多账户并发操作的方式，解决了单个账户在同一时间只能进行单次下载的问题，提高了数据采集的效率，系统结构层次清晰，功能全面，易于实现。
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公开(公告)号：CN109508653A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811255128.7
申请日：2018-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于脑电信号与心理学融合的主客观单兵作战情绪识别方法，该方法能够有效识别士兵在作战过程中的情绪状态。与很多已研究出来的单一的情绪识别相关方法不同，本方法是采用PNN分类器对脑电信号进行情绪识别，在此基础上采用实时问卷形式融合主观表达这一辅助因素，通过层次分析法对问卷结果进行权重的寻优，并进行权重赋值，最终通过BP神经网络融合这两类类决策结果得到最后的情绪识别结果。使用本发明提出的新方法可以有效识别单兵作战过程中的情绪状态。
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