一种基于多目立体视觉的飞机零件的三维重建方法

    公开(公告)号:CN109872397A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201910120856.5

    申请日:2019-02-18

    Inventor: 沈琦 李瑾

    Abstract: 本发明公开了一种基于多目立体视觉的飞机零件的三维重建方法,包括:基于多目立体视觉采集托盘和多飞机零件的图像,对托盘和多飞机零件进行整体建模,得到三维模型;与此同时,对采集的二维图像进行复杂背景的图像分割和数据采集;基于二维分割图像和三维模型进行三维模型的分割,完成每个三维零件的获取和空间坐标的定位。本发明可有效的解决全自动化飞机零件喷涂的零件识别工作,为后续零件模型库中匹配及喷涂轨迹提取及机械手臂定位提供了全部的支撑。

    一种基于多种特征描述符的三维模型分类方法

    公开(公告)号:CN109829505A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910123038.0

    申请日:2019-02-15

    Inventor: 沈琦 杨怡辰

    Abstract: 本发明公开了一种基于多种特征描述符的三维模型分类方法,包括:选择多种特征描述符来提取三维模型的特征向量,特征描述符包括高斯曲率、形状直径函数和尺度不变特征转换;采用鲁棒主成分分析对特征向量进行去噪降维处理;使用基于密度的聚类算法进行聚类,得到三维模型分类结果。本发明使用多种特征描述符来控制基础数据可避免单一性,对提取得到的特征向量去噪降维并使用基于密度的聚类算法进行聚类,可获得更为准确的分类的结果。

    一种基于Hadoop架构的移动终端云资源调度方法

    公开(公告)号:CN103414761B

    公开(公告)日:2017-02-08

    申请号:CN201310311175.X

    申请日:2013-07-23

    Abstract: 一种基于Hadoop架构的移动终端云资源调度方法,属于云计算平台数据资源访问领域,其特征在于,对基于Hadoop架构的云计算平台中的节点定义一个任务队列,将任务分配到数据副本所在的工作节点的任务队列中,当副本所在节点的任务队列长度大于等待长度阈值时,将任务从副本的任务队列中移除,并加入到副本所在机架内任务队列最短的节点的任务队列中等待调度。该方法结合移动终端请求计算量小、并发性高、用户实时性要求高的特点,大大提高了作业的本地化执行概率,在大量并发请求和发生热点数据的情况下,能够保持集群中各节点的负载均衡。

    一种基于主题的Web页面清洗方法

    公开(公告)号:CN103440315B

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201310378986.1

    申请日:2013-08-27

    Abstract: 本发明属于计算机科学与技术领域,涉及一种基于主题的Web页面清洗方法,包括:确定主题领域;采集样本页面,并对样本页面的网页结构进行分析,确定页面元素树形结构;确定抽取内容标签边界;根据标签边界定义正则表达式匹配规则,利用多个抽取规则组成抽取规则模板;对待清洗页面进行清洗预处理,剔除容易分辨的“噪音”内容;利用已生成的抽取规则模板进行页面清洗,得到清洗后的页面。本发明直接在页面中抽取有用信息,大大降低了页面清洗的复杂度和困难度。针对Web页面标签的复杂多样性和局部固定性,采用正则表达式直接匹配和抽取需要的标签,保留有用信息并自动剔除掉无用信息,可有效地实现页面清洗的目的。

    Web信息抽取方法
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105677638A

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201610005979.0

    申请日:2016-01-05

    CPC classification number: G06F17/2765

    Abstract: Web信息抽取方法属于互联网技术领域。如何才能从冗杂的Web页面中抽取出需要的信息已经成为多数研究者希望解决的问题。Web信息抽取方法:基于特征比较法建立抽取规则的过程中计算结点相似度,具体步骤选择数据项特征,构建数据项特征,计算相似度;深度遍历整个DOM树完成后,就计算出了所有结点的综合相似度S,最终得到综合相似度S最大的结点,就是需要找的相似结点;相似结点对于的内容就是待抽取信息。本文针对互联网上煤矿安全事件信息的特点,提出了面向煤矿安全事件的Web信息抽取方法,为用户提供更加快速、准确的煤矿安全事件信息服务。

    事件本体学习方法
    16.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105260375A

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201510473700.7

    申请日:2015-08-05

    CPC classification number: G06F17/30616 G06F17/30734

    Abstract: 事件本体学习方法,并应用于煤矿安全领域。目前事件本体的构建主要以人工为主。该领域事件本体的构建,采取的本体学习的数据源主要是网络中存在的大量煤矿安全领域的网页资源,人工进行筛选后作为文本文档,进行本体学习时,首先需要运用自然语言识别的一些技术对文本文档进行预处理,之后通过算法集和统计学方法对预处理结果进行深层次处理,将结果呈现给用户,作为初步的领域事件本体结果,在全程的处理过程中都需要领域专家和开发人员参与并不断修改、纠正,最终形成完善的煤矿安全领域事件本体。

    基于煤矿安全事件主题相关性判别方法

    公开(公告)号:CN105701167B

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201511032198.2

    申请日:2015-12-31

    Abstract: 基于煤矿安全事件主题相关性判别方法属于Web页面主题相关性判别领域。通过对大量相关技术的分析的前提下,有选择性地改进了Web网页主题相关程性判别方法。本发明通过对该主题网页的页面结构进行深入分析以及主题相关性判别方法的研究,提出了一种基于标签和元数据的主题相关性判别和基于布尔模型的网页内容的主题相关性判别算法。为了提高用户体验,在主题搜索引擎的搜索结果界面中对搜索结果进行相关度排序。这就需要我们主题相关度进行计算,本课题的主题相关度计算方法借鉴了基于空间向量模型的网页内容主题相关性判别方法。在其基础上加以改进,使该方法不仅能计算两个网页相关程度,还能够计算出目标网页与主题的相关程度。

    一种基于机器学习的商品评论数据的情感分析方法

    公开(公告)号:CN108062304A

    公开(公告)日:2018-05-22

    申请号:CN201711376954.2

    申请日:2017-12-19

    Inventor: 沈琦 程翔

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的商品评论数据的情感分析方法,包括:商品评论数据的采集和抽取;数据预处理,预处理包括文本去重、机械压缩去词和短句删除;基于结巴分词方法对预处理的数据进行文本分词;构建情感分析模型:基于神经网络语言模型NNLM训练生成词向量,构建语义网络;基于LDA主题模型进行语义挖掘,无监督的生成主题。本发明实现无监督的情感分析方法,结果表明,这样的情感分析方式能够有效的分析用户的评论情感。

    一种基于深度学习的电影推荐方法

    公开(公告)号:CN107944049A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711374649.X

    申请日:2017-12-19

    Inventor: 沈琦 刘康迪

    CPC classification number: G06F17/30867 G06N3/08

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电影推荐方法,采用Replicated Softmax模型作为受限玻尔兹曼机的可见层,将用户数据预处理成二维向量input(评分,电影)输入至Replicated Softmax模型中;随机初始化学习参数,可见层与隐藏层逐层正反向推断,通过吉布斯采样分别获得隐藏层状态和可见层的softmax状态;完成采样后利用对比散度法进行快速学习,不断调参、迭代,训练出适配该用户的模型。本发明对传统的条件受限玻尔兹曼机进行改进,设计了一个适配以电影评分为基准的条件受限玻尔兹曼机;本发明能够解决传统协同过滤推荐算法存在的过拟合、冷启动等问题。

    一种基于改进的Single-pass聚类算法的微博话题检测方法

    公开(公告)号:CN107832467A

    公开(公告)日:2018-03-23

    申请号:CN201711223603.8

    申请日:2017-11-29

    Inventor: 沈琦 高云雪

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Single-pass聚类算法的微博话题检测方法,包括:微博文本内容采集,文本预处理,基于LDA建立文本向量模型,基于改进的Single-pass聚类算法进行文本聚类,结果评测;改进的Single-pass聚类算法包括增加时间参数、对类别数据计算聚类中心点和批量输入数据。本发明通过增加时间参数,保证话题的同一性;通过对类别数据计算聚类中心点,新数据与聚类中心点进行比较,这样有助于减少新数据与每条数据比较的次数,提高了计算的效率;通过对数据批量输入,即对数据先进行聚类然后再输入,新输入的聚类中心点和已聚类好的中心点进行比较,提高了运算效率,节省了运算空间。

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