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公开(公告)号：CN107273209B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710432104.3
申请日：2017-06-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于最小生成树聚类改进遗传算法的Hadoop任务调度方法，包括待调度任务TaskQueue的建立，任务预测执行时间矩阵ETC的建立，任务本地性矩阵LTC的建立，机器负载列表loadList的建立；进行个体编码、初始化数据，并设定参数；进行种群初始化；对种群内的个体进行解码得到表现型空间，计算表现型空间个体的任务预测执行时间、本地性任务个数和机器负载，然后根据这三个值计算种群内个体的适应度值；在表现型空间对种群进行最小生成树聚类；选择种群内个体参加遗传操作；对选择的个体进行交叉和变异操作；重复迭代直到得到最佳个体。本发明采用改进的遗传算法作为优化算法，同时以任务预测执行时间、本地性任务个数、机器负载三个因素作为参数进行优化求解。
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公开(公告)号：CN111047608A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911369896.X
申请日：2019-12-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Distance-AttU-Net的端到端的乳腺超声图像的分割方法，该方法直接将原始乳腺超声图像作为网络的输入，使用自定义损失函数计算训练的损失值，通过优化损失值，反向传播更新模型参数，训练网络模型直至该模型收敛。通过网络的训练，使网络本身具有一种区别病灶与其周围相似区域的能力，最终将乳腺超声图像中的病灶区域分割出来。通过在公开的数据集B上进行测试，体现了该网络模型具有较强的分割能力，证明了本发明能在训练样本较少的情况下训练出性能优越的基于超声图像的乳腺病灶分割模型，而且具有端到端分割、处理多尺度病灶以及区分度较强等优点。
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公开(公告)号：CN105809125B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201610126125.8
申请日：2016-03-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开的技术方案为基于多核心ARM平台的人脸识别系统，首先搭建硬件平台，选择嵌入式开发板及相应配件，在此基础上进行人脸识别系统设计。人脸识别系统中首先通过摄像头进行图像采集，对采集好的图像进行图像预处理工作，降低环境因素对后续工作的影响。之后进行人脸检测工作，截取人脸图像。对人脸图像进行特征提取以降低计算复杂度。最后，利用提取的特征进行分类识别。为方便用户在系统中进行人脸数据库修改，在系统中开发了数据库管理功能。本发明使用带有光线传感器的近红外摄像头，保证在不同光线条件下获取清晰的人脸图像；利用多核心ARM芯片性能特点保证嵌入式人脸识别系统速度，同时提高人脸识别正确率。
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公开(公告)号：CN110739085A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910968233.3
申请日：2019-10-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用Apriori算法识别短期单导联心电图心房颤动的方法，具体采用了一种基于Apriori算法的数据挖掘算法，用来从短期单导联心电图中识别房颤。本发明提出的算法基于Bin等人提出的37个特征，利用数据挖掘的思想，进行与房颤强关联的重要特征的筛选，用关联规则识别房颤，不仅提高了识别精度，而且为临床医师的房颤检测提供了客观的参考。在来自2017 PhysioNet/CinC Challenge数据集上采用10交叉进行了实验，数据库中共包含8528组心电数据，在识别房颤类别的F1平均分数约为0.94，而Bin等人的算法中，房颤类别的F1平均分数约为0.78，可以证明本文算法的有效性。
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公开(公告)号：CN106844637B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201710044461.2
申请日：2017-01-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535 , G06N3/12
Abstract: 基于正交与聚类修剪改进多目标遗传算法的电影推荐方法，针对NSGA‑II中存在的分布性和收敛性两方面的不足而提出了这种改进算法OTNSGA‑II，可以用于求解各种多目标函数优化问题。该算法设计断层多目标正交实验初始化种群，避免了个体不均匀而导致分布性缺失；并运用自适应聚类修剪策略维护种群进化过程，去除适当数目的劣质个体，保持了种群的收敛性和分布性。结合用户行为与电影属性的信息挖掘，将该算法应用于电影个性化推荐这一实际问题，通过和现有的算法进行测试对比说明了算法的通用性和有效性，得到了更为优良的推荐结果，提高了推荐的准确率、召回率和覆盖率，并提供了更为丰富的推荐方案组合，有利于充分挖掘用户的兴趣点提供更为可靠的推荐服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109620152A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811538183.7
申请日：2018-12-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0402 , G06N3/04
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04012 , A61B5/7267 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于MutiFacolLoss‑Densenet的心电信号分类方法，由于每条记录所测得的心电信号时间长短不一或者时间过长，无法对其进行直接分类，需要对每条记录以等长的时间间隔分割处理，然后把分割后的心电信号片段进行归一化处理，最后把处理好的心电信号输入到卷积神经网络中进行分类。该方法的主干网络主要采用DenseNet结构的思想，该思想具有分类识别率高以及参数量等优点。该主干网络的输入为分割后的心电信号片段，输出为心电信号类别个数，网络的每个输出分别为所属类别的概率，是一种端到端的心电信号分类方法；本发明降低了解决问题的繁琐复杂过程，有效地提高了心电信号分类准确率。
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公开(公告)号：CN108921019A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810518121.3
申请日：2018-05-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GEI和TripletLoss-DenseNet的步态识别方法，该方法将步态能量图GEI作为网络的输入，采用稠密连接方式连接网络各层，并使用三元组损失函数计算训练的损失值，通过优化损失值，反向传播更新模型参数，训练网络模型直至该模型收敛。经过网络的训练，最终将GEI映射为特定空间S上一维数组表示的特征向量，并用特征向量间的欧氏距离表示行人的相似度，通过相似度来匹配步态识别人的身份。通过在CASIA步态数据库的DatasetB上进行测试，体现了该模型具有较强的特征映射能力，证明了本发明能在训练样本较少的情况下训练出性能优越的基于步态的识别模型，而且具有跨视角识别、模型参数少等优点。
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公开(公告)号：CN108734223A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810518100.1
申请日：2018-05-27
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/6218 , G06N3/0472 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了基于社区划分的社交网络好友推荐方法。链接预测是根据现有网络拓扑结构和节点属性信息等去预测两点间存在连接可能性的大小。现有的大部分节点相似性算法只考虑了共同邻居节点的信息，即路径长度为2的拓扑结构，忽略了某些节点可能所属同一个社区的重要信息，显然处于统一社区的节点之间有更大的可能存在链接。针对传统链接预测方法的不足，本发明主要使用改进的遗传算法先对所有节点进行社区划分，然后再根据社区划分的结果进行链接预测，从而提出了一种基于社区划分的社交网络好友推荐算法。通过在5个真实网络中做出对比试验，比较分析了本发明算法与传统节点相似性算法的准确性，证实了该算法的可用性。
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公开(公告)号：CN108460340A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810113101.8
申请日：2018-02-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D稠密卷积神经网络的步态识别方法，该方法中的网络利用3D卷积提取步态在时间维度上的变换特征，同时拥有DenseNet结构的特征保留能力。本发明在网络深度较浅，训练样本较少的情况下训练出性能优越的可根据视频中的步态识别其身份的分类识别模型。通过在CASIA步态数据库的Dataset A上进行测试,证明该方法能在训练样本不充足的情况下训练出实用的步态识别模型，且具有训练速度快，模型参数少，识别率高的优点,并在单一视角或跨视角情况下都具有可观的识别能力。
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公开(公告)号：CN108449209A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810232469.6
申请日：2018-03-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于路径信息和节点信息融合的社交网络好友推荐方法，链接预测是根据现有网络拓扑结构和节点属性信息等去预测两点间存在连接可能性的大小。现有的大部分节点相似性算法只考虑了共同邻居节点的信息，即路径长度为2的拓扑结构，没有考虑路径长度和节点信息的融合，根据六度分割理论和复杂网络小世界性，大多数复杂网络的两节点间都存在一条相当短的路径，针对这些不足，本发明提出一种基于路径的融合节点信息的相似性的好友推荐算法，通过在社交网络Facebook的实验，比较分析了本发明算法与传统节点相似性算法的准确性，证实了该算法的可用性。
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