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公开(公告)号：CN109801146A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910108265.6
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于需求偏好的资源服务推荐方法及系统，包括：从资源服务属性组合中采样正样本和负样本；采用随机森林模型对正样本和负样本进行训练，得到训练模型；对训练模型中正样本分支的所有属性进行投票，得到同属性间偏好排序；对训练模型中正、负样本分支上出现的、未出现的属性打分，得到不同属性间偏好排序；基于同属性间偏好排序和不同属性间偏好排序，进行资源服务推荐。本发明的资源服务推荐方法考虑到组合因素、负面因素，使用信息熵作为评价标准，实现更准确的资源服务需求偏好分析与推荐效果。
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公开(公告)号：CN109637672A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811436546.6
申请日：2018-11-28
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G16H70/40 , G06K9/6215
Abstract: 本发明公开了一种基于药物效用度的方剂相似度计算方法，包括：将方剂的药物分为相同药物子集和不同药物子集，对每味药物赋予不同权重即药物效用度，分别计算两类药物子集对方剂相似度的贡献值，同时最终得到方剂之间的相似度。本发明提出的基于药物效用度的方剂相似度计算方法，能够更加准确地计算方剂相似度，该算法应用于中医方剂处理时的方剂相似度计算。
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公开(公告)号：CN109493929A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811097768.X
申请日：2018-09-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分组变量的低冗余特征选择方法，包括：对已知患病与否的电子病历数据进行处理，得到已知结果病历的二维特征数据集；利用k-means等聚类方法构建所述病历的二维特征数据集的自动分组；提出去冗余分组特征选择方法的模型目标函数；对S3中提出的目标函数进行全局优化，构建出相应的疾病预测模型。本发明通过在进行特征选择时，将组冗余性考虑进去，能够从高维特征中选择出一种更具有代表性的低维特征，可以带来预测精度和速度的提升。
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公开(公告)号：CN108746030A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810776916.4
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种定植板清洗码垛流水线，属于农业自动化设备领域。本流水线包括定植板清洗机器、定植板转运输送装置和定植板码垛机器。定植板上的蔬菜被收获后，将定植板置于定植板清洗机器上，定植板被清洗后，经过定植板转运输送装置，运动至定植板码垛机器，最终可得到成摞的定植板，被处理过的定植板直接运输至移栽车间，可供移栽机直接使用。定植板清洗、码垛均为温室蔬菜自动化种植必要环节，上述作业机械化、自动化有利于现代农业的发展，本发明自动化程度较高，操作简单，工作稳定，减轻了工人的劳动强度。
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公开(公告)号：CN108665323A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810484714.2
申请日：2018-05-20
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06Q30/0255 , G06Q30/0631 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开一种用于理财产品推荐系统的集成方法，基于数据平滑的协同过滤算法可以对稀疏数据进行填充，减少数据的稀疏性问题。基于人口统计学的推荐算法不需要历史数据，也不依赖物品的属性，可以解决用户的冷启动问题；将两种算法与表现性能良好的基于项目聚类和矩阵分解的推荐算法进行集成，扩大推荐算法的使用场景，提高推荐算法的自适应性。本发明集成方法可以有效地减少数据的稀疏性和解决冷启动问题，提升对每一位用户的推荐性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106530283A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610917304.3
申请日：2016-10-20
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/20081 , G06T2207/30041 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明公开一种基于SVM的医疗图像血管识别方法，包括：首先SVM分类器是通过专家手工分割后的样本训练出来的SVM模型对FCM自动选取的样本训练出的SVM模型进行交叉验证、优化后的结果，使分割结果更加精确；然后采用SVM分割血管，其实就是将像素点分为前景(即血管)和背景(即除血管外其他部分)两类，然后把血管部分提取出来，最后通过形态学处理以及阈值化可以达到增强血管网络、保留血管分叉以及交汇部分，最终转化为二值图像可以更直接地反映血管分布。本发明采用了FCM、SVM和形态学图像处理相结合，可使识别效果更好。
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公开(公告)号：CN120030597A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510208019.3
申请日：2025-02-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/62 , G06Q30/018 , G06F16/27 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的隐私保护和可验证的产品碳足迹评价方法。主要包括：链主企业对目的与范围进行定义；链主企业根据产品物料清单(BOM)向上游的原材料供应商请求碳排清单数据，原材料供应商将碳排放清单数据进行同态加密后发送至链主企业的云计算平台，并结合RSA数字签名算法对数据源进行身份验证，由云平台在密文状态下完成碳足迹计算，最后将密文结果返回至上游供应商；链主企业通过云平台对原材料供应商数据进行整合，完成最后的产品碳足迹计算，并基于零知识证明技术对计算过程有效性进行验证并结合智能合约实现自动化验证，最后对整个过程进行解释说明。本发明对碳排放清单数据实现了隐私保护，且评价过程可验证，评价结果更准确。
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公开(公告)号：CN119789107A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411920484.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度强化学习的增量收益算法涉及无线通信和数据采集技术领域。本发明针对多无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助传感器网络的数据采集优化问题，首先，引入实时访问队列机制，记录每个节点的历史访问和预期访问。然后，基于实时访问队列，识别每次无人机的访问类型。最后，对于不同类型的访问计算本次访问所带来的增量收益，使用增量收益对无人机进行奖励，从而避免无人机之间的竞争行为，提升无人机的访问效率。本发明适用于智慧城市、环境监测、农业监控等多种应用场景。
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公开(公告)号：CN119579985A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411675524.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/082 , G06N3/088
Abstract: 一种基于匹配式分层迁移网络的图像分类方法属于计算机视觉中的图像分类领域。首先，本发明先创建了利用预训练分类模型的中间层特征构建局部结构检测器，以此匹配全局和局部两类图像。其次，基于上述匹配结果，构建分层特征迁移策略分别建立浅层和通用特征迁移网络。对于一般特征来说，本发明直接进行参数共享。对于深度特异特征，构造域鉴别器并使用对抗损失和分类损失的组合来引导深度网络学习域不变特征。通过图像匹配和分层迁移的相互作用，有效提升迁移学习的性能，为图像分类任务提供了强有力的支持。
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公开(公告)号：CN119006860A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410984986.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于局部‑整体视角的模板匹配方法属于计算机视觉领域。本发明通过形状上下文描述子和形状度量描述子分别计算模板和目标物体的局部和整体相似度，结合局部和整体视角的信息完成模板匹配。本发明首先需要构建模板库，之后进行模板匹配，匹配过程包括以下步骤：轮廓提取、轮廓特征描述以及特征匹配。首先从原始图片中提取目标轮廓，之后轮廓的局部和整体特征将用的两个特征描述子(形状上下文特征、形状度量特征)代表。最后根据特征描述子将目标轮廓与我们构建的模板库中的花粉模板相匹配，形成目标轮廓与模板间的对应关系，筛选强对应关系的目标轮廓区域作为匹配结果。本发明通过两个特征描述子，并通过细节和整体角度提高匹配准确度。
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