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公开(公告)号：CN110633363A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910883202.8
申请日：2019-09-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/335 , G06F17/27 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于NLP和模糊多准则决策的文本实体推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1）采用word2vec对文本进行词向量训练；2）对每个词向量进行相似度计算；3）构造模糊多准则决策的推荐过程；4）量化实体词向量相似度参数5）构造模糊决策标准矩阵；6）用相对比较法确定标准实体的权重；7）使用模糊聚合算子量化实体推荐过程的总体用户偏好；8）得到被推荐实体的排名，进行推荐。这种方法能缩短文本实体推荐时间、提高词向量相似度精度，同时具有推荐精度高、软件运算量低的特点，在保证文本相似度精度的前提下实现精准推荐的要求。
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公开(公告)号：CN111950717A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010881063.8
申请日：2020-08-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06N3/04 , G06K9/62 , G06F40/30 , G06F16/951 , G06F16/35 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的舆情量化方法，步骤为：1）利用爬虫技术采集用户在社交平台上的舆论文本数据，将采集的数据以文本形式存储于数据库中；2）对收集的舆论文本数据进行数据预处理；3）根据预处理后的数据，构建舆论分析数据集；4）构建网络模型，利用舆论分析数据集中的舆论文字和所关联因素数据对网络模型进行训练；5）利用训练好的网络模型对舆论文本进行量化；该方法可以通过神经网络的方式对符号化文本进行量化，并且采用了多特征碎片的权重计算来确定各类因素的影响权重。较传统方法而言，该方法更加灵活，鲁棒性更强，从社会经济来看，该方法可以紧抓热点，跟随数据量的增大而更加客观理性，更加符合舆情实际结果。
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公开(公告)号：CN109413578A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811083050.5
申请日：2018-11-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WIFI与PDR融合的室内定位方法，涉及WIFI信号和行人航位推算的室内定位技术领域，解决的技术问题是提供一种测量精度高的室内定位方法，包括如下步骤：(1)建立WIFI离线指纹数据库；（2）聚类训练样本得到聚类样本和对应类别；（3）通过加权K近邻算法得到定位坐标；（4）融合PDR定位进行状态和位置的更新；（5）使用融合结果作为PDR的校正源；（6）通过评价参数获取校正因子校正PDR结果。本发明缩短了WIFI定位时间、提高了定位精度，同时具有定位精度高、软件运算量低的特点，在保证定位精度的前提下实现实时定位要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111950717B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010881063.8
申请日：2020-08-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06N3/04 , G06K9/62 , G06F40/30 , G06F16/951 , G06F16/35 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的舆情量化方法，步骤为：1）利用爬虫技术采集用户在社交平台上的舆论文本数据，将采集的数据以文本形式存储于数据库中；2）对收集的舆论文本数据进行数据预处理；3）根据预处理后的数据，构建舆论分析数据集；4）构建网络模型，利用舆论分析数据集中的舆论文字和所关联因素数据对网络模型进行训练；5）利用训练好的网络模型对舆论文本进行量化；该方法可以通过神经网络的方式对符号化文本进行量化，并且采用了多特征碎片的权重计算来确定各类因素的影响权重。较传统方法而言，该方法更加灵活，鲁棒性更强，从社会经济来看，该方法可以紧抓热点，跟随数据量的增大而更加客观理性，更加符合舆情实际结果。
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公开(公告)号：CN110633363B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201910883202.8
申请日：2019-09-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于NLP和模糊多准则决策的文本实体推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1）采用word2vec对文本进行词向量训练；2）对每个词向量进行相似度计算；3）构造模糊多准则决策的推荐过程；4）量化实体词向量相似度参数5）构造模糊决策标准矩阵；6）用相对比较法确定标准实体的权重；7）使用模糊聚合算子量化实体推荐过程的总体用户偏好；8）得到被推荐实体的排名，进行推荐。这种方法能缩短文本实体推荐时间、提高词向量相似度精度，同时具有推荐精度高、软件运算量低的特点，在保证文本相似度精度的前提下实现精准推荐的要求。
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公开(公告)号：CN111970633A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010857882.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi、蓝牙和步行者行航位推算融合的室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）划分定位区域、建立WiFi离线指纹数据库：(1)划分定位区域，建立WiFi离线指纹数据库；2）聚类训练样本得到类质心向量：3）采用层次聚类算法得到定位坐标；4）采用改进加权质心算法实现蓝牙定位；5）融合WiFi和蓝牙定位得到WiFi和蓝牙融合定位坐标；6）融合PDR得到最终定位坐标。这种方法具有定位精度高、软件运算量低的特点，可满足实时定位精度要求。
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公开(公告)号：CN109413578B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201811083050.5
申请日：2018-11-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WIFI与PDR融合的室内定位方法，涉及WIFI信号和行人航位推算的室内定位技术领域，解决的技术问题是提供一种测量精度高的室内定位方法，包括如下步骤：(1)建立WIFI离线指纹数据库；（2）聚类训练样本得到聚类样本和对应类别；（3）通过加权K近邻算法得到定位坐标；（4）融合PDR定位进行状态和位置的更新；（5）使用融合结果作为PDR的校正源；（6）通过评价参数获取校正因子校正PDR结果。本发明缩短了WIFI定位时间、提高了定位精度，同时具有定位精度高、软件运算量低的特点，在保证定位精度的前提下实现实时定位要求。
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公开(公告)号：CN109597031A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811376139.0
申请日：2018-11-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM和步行者航位推算融合的室内定位方法，涉及超声波信号室内定位技术领域，解决的技术问题是提供一种测量精度高的室内定位方法，该方法包括如下步骤：（1）利用麦克风阵列，获得声源在不同位置的混响信号；（2）根据得到的混响信号，计算出互相关函数；（3）根据互相关函数，生成特征向量z；（4）利用特征向量z，实现SVM对声源的定位；（5）融合PDR得到最终定位坐标。本发明充分发挥支持向量机回归在收敛速度、小样本预测及全局寻优上的优势，缩短了声源定位时间、提高了定位精度，同时具有定位精度高、软件运算量低的特点，在保证定位精度的前提下实现实时定位要求。
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