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公开(公告)号：CN113361270A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110570274.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/284 , G06K9/62
Abstract: 一种面向服务数据聚类的短文本优化主题模型方法，首先设计一种以BTM主题模型为基础的词对模型，该模型利用词向量筛选词对信息，改善词对主题模型耗时较长的缺点；同时，通过一种基于主题分布信息的概率采样策略，来寻找训练过程中对当前采样主题关联度高的代表词对，并通过调节词对在采样过程中的权重信息，降低噪声问题带来的干扰；之后，将模型训练的得到的文档主题分布作为服务特征向量，利用一种优化的DPC算法(sDPC)，完成对服务描述文档的聚类操作。本发明提高服务聚类精度，解决服务聚类问题中由服务描述文档带来的稀疏性与噪声问题。
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公开(公告)号：CN109508690B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201811446738.5
申请日：2018-11-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别的非主动配合考勤系统，包括图像采集模块、人脸检测模块、人脸特征提取模块、人脸比对模块和存储与管理模块；所述图像采集模块包括两台网络摄像机，用于考勤时人脸图像的采集；所述人脸检测模块负责对采集到的图像进行人脸检测，将图像中所有的人脸检测出来；所述人脸特征提取模块用于将检测出的人脸进行面部特征点定位和人脸深度特征提取；所述人脸比对模块用于将提取出的人脸特征向量与数据库中已存的人脸特征向量进行比对；所述存储与管理模块包括数据库服务器和客户端电脑；本发明的有益效果是：通过网络摄像机自动采集人脸图像，可以避免传统人脸识别考勤机在大量人员考勤时造成的拥堵现象。
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公开(公告)号：CN113254660A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110382221.X
申请日：2021-04-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 一种基于四元数的三维旋转知识图谱嵌入方法，所述方法包括以下步骤：第一步：定义知识图谱三种关系模式和相关形式化表述；第二步、定义四元数的基础和基于四元数乘法的三维旋转表示；第三步、基于四元数进行关系三维旋转建模，同时推导模型针对知识图谱三种关系模式建模的能力，并进行模型训练以获得更好地四元数向量表示。本发明引入了四元数来对知识图谱中的实体和关系进行建模表示，将实体表示成三维空间中的一组向量，关系表示实体间的三维旋转变换，能够解决当前嵌入模型无法有效地学习和推理知识图谱中各种关系模式，特别是组合关系模式的问题，从而能够有效地降低实体和关系的模糊程度，提升知识图谱链接预测准确率。
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公开(公告)号：CN111274327B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010021995.5
申请日：2020-01-09
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种面向非结构化表格文档的实体与关系抽取方法，将非结构化表格文档划分为离散的单值表格和多值表格；采用表格位置特征和文本规则从单值表格中抽取出知识，并基于规则对其进行标注，得到实体、关系、属性和属性值，组织成三元组形式；利用表格位置和文本规则从多值表格中抽取出知识，对字符串进行语义分割，并基于规则对其进行标注，得到实体、关系、属性和属性值，组织成三元组形式。本发明给出的实体与关系抽取方法能够将非结构化表格文档的信息处理成结构化数据，并准确的抽取出其中的实体、关系、属性及属性值，形成三元组集合，为进一步构建知识图谱的工作奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN113051352A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110237881.9
申请日：2021-03-04
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于PtransE模型的知识图谱链接预测方法，包括以下步骤：第一步、从知识库中构建目标三元组，并获得该三元组中头实体和尾实体之间所有的路径关系；第二步、进行关系编码，结合Word2vec将目标三元组中的直接关系和所有路径关系表示成向量，并将路径关系表示成的向量输入LSTM进行顺序编码；第三步、进行实体类型编码，获取目标三元组的头实体和尾实体的类型上下文向量；第四步、计算关系路径可靠性，并将上述结果输入能量函数，判断这个三元组是否成立。本发明提升了三元组的表示精度，增加了预测结果的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131395A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010869967.9
申请日：2020-08-26
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于动态阈值的迭代式知识图谱实体对齐方法，本发明联合采用翻译模型和图卷积模型，分别自动学习关系语义信息以及实体的结构信息，并通过引入注意力机制减少不重要的邻节点带来的噪音，得到节点和关系的嵌入式表示；通过预对齐实体对集合，根据对齐的损失函数将两个知识图谱的实体映射到同一个向量空间当中；通过所设计的迭代对齐策略捕获可能的实体对，将这些实体对加入到训练集当中，参与到下一轮训练，直至实体的嵌入收敛，得到最终的实体嵌入，然后计算实体的相似度将实体进行对齐。本发明提出的迭代式知识图谱对齐方法减少了对人工标注实体数量的依赖，提高了实体对齐的准确率。
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公开(公告)号：CN111475609A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010127367.5
申请日：2020-02-28
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 一种围绕主题建模的改进型K-means服务聚类方法，包括以下步骤：第一步、对所有需要特征表示的Mashup服务数据进行预处理；第二步、基于预处理后的Mashup服务数据，进行功能名词提取操作；第三步、对于每条Mashup服务的功能名词集合FS，利用主题模型进行Mashup特征向量的表示；第四步、对于所有参与聚类的Mashup特征向量，进行密度信息的计算；第五步、基于第五步计算的密度信息，从所有Mashup特征向量中，筛选出聚类中心的候选点；第六步、对第五步所得的聚类中心候选点，进一步筛选出最为合适的K个初始聚类中心，进行K-means聚类。本发明改善Mahsup服务聚类的最终效果。
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公开(公告)号：CN111274327A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010021995.5
申请日：2020-01-09
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种面向非结构化表格文档的实体与关系抽取方法，将非结构化表格文档划分为离散的单值表格和多值表格；采用表格位置特征和文本规则从单值表格中抽取出知识，并基于规则对其进行标注，得到实体、关系、属性和属性值，组织成三元组形式；利用表格位置和文本规则从多值表格中抽取出知识，对字符串进行语义分割，并基于规则对其进行标注，得到实体、关系、属性和属性值，组织成三元组形式。本发明给出的实体与关系抽取方法能够将非结构化表格文档的信息处理成结构化数据，并准确的抽取出其中的实体、关系、属性及属性值，形成三元组集合，为进一步构建知识图谱的工作奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN111091061A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911144384.3
申请日：2019-11-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于视频分析的车辆刮蹭检测方法，具体为基于视频语义分割技术的车辆刮蹭的检测方法，它是通过监控摄像机采集监控视频，采用语义分割方法检测并获取监控视频中的车辆，根据获取到的车辆的位置信息划分为过车车辆、停车车辆两类，接着通过本发明所述的刮蹭判断算法判断过车车辆与停车车辆的位置关系来进行车辆刮蹭的检测。本发明以语义分割网络和跟踪算法作为依据，通过视频分析来检测视频中的车辆，并对其跟踪和刮蹭判断，用于解决现有技术中检测效率低、误检率大的问题。
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公开(公告)号：CN107547914B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710694985.6
申请日：2017-08-15
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/61 , H04N21/845 , H04L29/06
Abstract: 一种DASH标准下的基于KNN‑Q学习的视频片段获取优化方法。首先将DASH客户端定义为智能体Agent，Agent的优化目标是最大化缓存和视频质量参照指标结构相似性指数SSIM，且减小临近视频片段之间的SSIM的变化。Agent可以获取到网络带宽、缓存大小，视频片段的SSIM等数据，并将这些数据定义为状态。Agent获取状态后，通过强化学习里的Q学习算法，将状态映射为合适的动作，从而满足该目标。然而，该状态常常是连续值，导致采用传统的Q学习算法优化时，尽管能得到较好的性能，但是其Q表过于庞大，算法效率低下。但是如果将Q表状态数目减少尽管会提高算法的效率，但是将会降低性能。本发明在Q表状态数据减少的情况下，在不降低算法效率的同时，依然可以保持性能。
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