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公开(公告)号：CN108038813A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711281903.1
申请日：2017-12-07
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种智能公共交通指引方法，所述方法用于指引用户使用公共交通工具从出发地到达目的地，包括以下步骤，(1)获取用户出发地与目的地附近的公共交通站点以分别作为源站s和目的站d；(2)获取从所述源站s到达所述目的站d的公共交通网络拓扑G(V，E)；(3)分析获得从所述源站s到达所述目的站d的全部可能路线；(4)计算所述全部可能路线的所有时间成本；(5)比较所述全部可能路线的所有时间成本；(6)将所述比较的结果提供给用户，以指引其使用公共交通工具。
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公开(公告)号：CN108009685A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711281804.3
申请日：2017-12-07
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明给出了一种用于城市公共交通的智能移动终端，其包括中央控制器、触摸屏、电池、GPS芯片以及通讯芯片，所述GPS芯片用于获取所述智能移动终端的当前位置，所述触摸屏用于用户向智能移动终端输入使用公共交通工具的目的地信息给所述中央控制器以及所述智能移动终端向用户输出信息指引用户使用公共交通工具，所述电池用于向所述中央控制器、触摸屏、GPS芯片以及通讯芯片提供电力，所述中央控制器被构造成指引用户使用公共交通工具从出发地到达目的地。
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公开(公告)号：CN106407690B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610858464.5
申请日：2016-09-28
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于自动深度置信网络的门诊量预测方法及系统，其通过从医院挂号系统收集每天的门诊量得到历史门诊量数据，对所述历史门诊量数据进行微分变换的预处理得到微分数据，根据所述微分数据自动构建深度置信网络结构，采用聚类算法进行自动创建分组得到不同时间序列的分组数据，然后根据所述分组数据对所述深度置信网络进行训练得到门诊量预测模型，最后调用所述门诊量预测模型对指定时间序列进行门诊量的预测得到预测结果，并对所述预测结果进行所述预处理的逆变换得到预测门诊量，所述深度置信网络具有使用方便、训练简单的优点，并且，能够为医院门诊量预测提供可靠依据，预测误差小，特别适用于长线预测。
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公开(公告)号：CN107316063A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710493622.6
申请日：2017-06-26
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6272
Abstract: 本申请涉及机器学习技术领域，尤其涉及多标记分类方法、装置、介质及设备。本申请实施例中，得到各标记的原始正例集和原始负例集后，通过类对齐，确定特定属性和插入相关标记的特定属性的操作，实现了用特定属性来表示标记之间的相关关系，以便于丰富各标记的数据和语义。故此，多标记分类相对于现有技术单纯采用单标记的方法将更加准确。例如，“沙漠”和“骆驼”具有相关关系，将以骆驼为主含有少量沙漠的图片能够分类到沙漠图片中；再例如，一张图片包含的傍晚的湖水，若湖水中具有夕阳的倒影，现有技术只会将该图片分类到湖水中，但湖水中太阳的倒影又与夕阳相关，则采用本申请的方案，还可以将该图片分类到傍晚景色的分类中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107295531A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710610468.6
申请日：2017-07-25
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开一种基于覆盖贡献的无线自组织网络覆盖方法，首先所有节点初始化状态为未被覆盖节点；所有节点更新被覆盖程度与覆盖贡献，根据覆盖贡献更新自己的覆盖状态：覆盖节点在邻居中存在更高覆盖贡献的覆盖节点的条件下转为被覆盖节点，非覆盖节点在自身覆盖贡献比所有邻居节点都高的条件下转为覆盖节点，已被覆盖节点的邻居中若不存在覆盖节点，则更改状态为未被覆盖节点，未被覆盖节点的邻居中若存在覆盖节点，则更改状态为已被覆盖节点，未被覆盖节点符合非最高覆盖贡献节点竞争条件，等待若干周期后更改状态为覆盖节点；所有节点周期广播与接收一跳范围内的HELLO消息来建立邻居关系。此种方法能够实现快速收敛，可靠性高。
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公开(公告)号：CN106506390A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610912828.3
申请日：2016-10-20
Applicant: 厦门理工学院
IPC: H04L12/801 , H04L12/815 , H04L29/06
CPC classification number: H04L47/10 , H04L47/193 , H04L47/225 , H04L69/04
Abstract: 本发明提出一种数据流传输方法，包括：接收端判断数据流是否需要被压缩，若是，则建立有效映射关系，将需要压缩的数据流写入映射表，映射表存储在发送端和接收端；发送端通过查询映射表判断当前数据流是否能被压缩，若是，则用可被压缩数据流在映射表中对应的索引来压缩该数据流，并发送压缩后的数据流；接收端接收发送端发送的数据流，判断接收到的数据流是否为被压缩的数据流，若是，则在被压缩数据流中提取映射表的索引，并通过查询映射表获取被压缩数据流内容，从而解压缩数据流；接收端判断数据流是否不再需要被压缩，若是，则将映射表中相应的映射关系设为无效。本发明通过提高数据带宽的利用率，从而缓解数据拥塞的情况。
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公开(公告)号：CN119888414B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510386294.4
申请日：2025-03-31
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 摄像图像的可逆对抗干扰方法、装置、设备和介质，涉及数据对抗干扰技术领域。方法包含：获取原始图像并划分为超像素块。根据超像素块，计算初始梯度然后构建初始扰动贡献矩阵。根据初始扰动贡献矩阵，构建初始扰动。将初始扰动叠加至原始图像，获取初始对抗样本。迭代后续步骤直至迭代完成，获取最终对抗样本和对应的最终扰动。基于上一次迭代生成的对抗样本，计算迭代梯度并通过通道注意力网络进行通道增强。通过衰减因子动态融合迭代梯度和上一次迭代的梯度，获取新梯度。根据新梯度，构建新扰动贡献矩阵。根据新扰动贡献矩阵，构建扰动增量进行扰动累积，并对累积扰动进行幅值裁剪，获取新扰动。将新扰动叠加至原始图像，获取新对抗样本。
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公开(公告)号：CN119940157A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510426012.9
申请日：2025-04-07
Applicant: 厦门理工学院 , 众数(厦门)信息科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于文本与图关系的船舶外观及内装概念图设计方法，包括以下步骤：S1、对船舶外观及内装图像进行实体识别与关系抽取；S2、基于文本图建模神经网络架构，将图像特征表示与标记对应的文本特征表示进行拼接融合，生成融合特征表示；S3、将变分自编码器自学习的潜在空间表示和生成对抗网络图像生成能力融合，通过联合训练优化二者参数，并基于递归性模型的规则的变换或可微分生成船舶外观及内装概念设计图。
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公开(公告)号：CN119939494A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411751635.5
申请日：2024-12-02
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提出基于卡尔曼滤波和凸组合理论的航迹融合方法及系统，包括：数据采集，采集某地基站收集到的船舶AIS数据信息；数据处理，对采集到的所述船舶AIS数据信息进行数据清洗、数据转换和数据聚合处理；航迹数据生成，假设船舶轨迹为匀速直线运动，依据物体运动表达式生成航迹数据，其中考虑外界影响带来的损失以得到观测模型；卡尔曼滤波处理，运用卡尔曼滤波算法对生成的所述航迹数据进行处理，依次结束对所有传感器的航迹信息的预测；凸组合融合，输入各传感器的卡尔曼滤波迭代结束的预测轨迹信息，采用凸组合算法进行航迹融合。本发明在处理结构、航迹关联和航迹状态估计融合等方面具有技术先进性，能够提高航迹融合的效果和准确性。
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