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公开(公告)号：CN117236330A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311524544.3
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于互信息和对抗神经网络的增强主题多样性方法，包括：语料库中词语预处理作为真实文本词分布；将随机采样的语料作为编码器的输入，生成真实文本主题分布向量；将真实文本词分布与主题分布构成分布对且批内随机打乱作为负样本分布对；将狄利克雷分布随机采样的假文本主题分布为生成器输入，并转换为假文本词分布向量；以真实分布对和假分布对在对抗训练过程中生成主题词；以判别器损失函数和最大化互信息的正则化损失为目标进行训练。本发明对文本主题进行建模，挖掘高质量主题，将互信息最大化技术融入到对抗神经主题建模过程，增强主题多样性，具有更高的主题同一性和多样性指标。
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公开(公告)号：CN115834200A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211474994.1
申请日：2022-11-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的属性基可搜索加密数据共享方法，包括如下步骤：每个数据拥有者Di计算自身公共参数和主秘钥，同时将各自公共参数聚合生成系统公共参数；数据拥有者根据每个数据用户DU的属性集为其生成自身聚合私钥；数据拥有者采用对称加密算法对其隐私数据文件进行加密；构建安全搜索索引；数据用户生成搜索陷门；智能合约对搜索陷门和安全可搜索索引进行搜索，验证陷门与密文关键字索引的访问控制策略以及两者中的关键字是否匹配；数据用户解密得到安全隐私数据文件。本发明每个数据用户只需维护一个私钥，每次搜索使用单个陷门，具有高效、防篡改、本地存储开销小、细粒度访问控制、隐私保护等优点。
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公开(公告)号：CN112617835B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202011492334.7
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明所述的一种基于迁移学习的多特征融合疲劳检测方法，改进了已有的基于单一生理特征的疲劳检测方法，采集了最接近疲劳状态本质的脑电、心电、眼电信号，并融合了面部图像特征，进一步提高了模型识别率，并将这4个传感器数据分别训练模型，使用加权平均法进行决策级融入，保证模型在传感器失效的情况下有一定的鲁棒性。同时本发明引入了迁移学习策略，减少了不同驾驶员的个体差异对疲劳检测模型稳定性的影响。
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公开(公告)号：CN119312907A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411356982.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于多视图对比学习的知识图谱补全方法及系统，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：接收原始知识图谱数据，对所述原始知识图谱数据进行数据清洗与标准化处理、图增强处理、多视图掩码编码及掩码处理和低维向量映射与特征正则化处理；构建模型的总损失函数，根据所述总损失函数进行模型训练和优化，得到知识图谱补全模型；调用所述知识图谱补全模型，利用解码器进行知识图谱补全。本方法能够完善图谱的完备性和均衡性，提升模型的预测精度和泛化能力，提高整个系统的整体性能和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119201753A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411697756.6
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于代码变更集的离散重构编码故障定位方法，属于人工智能及信息检索领域，所述故障定位方法使用故障定位模型进行定位，所述故障定位模型包括代码语义学习模块、故障报告学习模块和故障报告‑代码匹配模块；相比传统的故障定位方法，本方法在对代码的编码阶段根据不同代码句的功能对其进行强监督引导，同时尽可能量化并减小了编码阶段的语义损失，离散的编码形式也加强了模型泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118691898A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410853614.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于提示引导的零样本图像分类方法及系统，涉及计算机视觉人工智能技术领域。方法包括：根据全局语义表示、实例提示表示和实例视觉表示计算得到增强视觉表示、所有类别的属性的相似度分数、分类模型优化的总损失，将所述总损失作为优化目标，优化分类模型的参数；根据优化后的分类模型计算所给图像与不可见类别的属性之间的相似度分数，输出图像对应的预测标签，实现零样本图像的分类。本方法能够在没有可训练的图像样本的场景下，充分利用文本语义提示和属性向量进行自动图像分类，保证了实例级语义信息和实例级视觉信息可靠的跨模态交流，提高了图像分类的精度。
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公开(公告)号：CN117808104A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410226614.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种面向热点话题的基于自监督表示学习的观点挖掘方法，包括：获取文本语料库并进行数据预处理；语料中的文本用词袋模型进行表示；对文档的词袋表示进行数据增强得到成对的相似文档向量表示；将成对的相似文档向量表示输入编码器网络得到输出，作为输入文档的观点分布的向量表示；从狄利克雷分布中采样获得观点分布的先验；最小化编码器网络输出的不变性、方差、协方差正则化损失和狄利克雷先验分布对齐的先验损失，以此进行模型的训练。本发明利用自监督学习的优势，得到了文档的观点表示，获得了高质量的观点，挖掘出了多样的观点表示。
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公开(公告)号：CN117236330B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311524544.3
申请日：2023-11-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于互信息和对抗神经网络的增强主题多样性方法，包括：语料库中词语预处理作为真实文本词分布；将随机采样的语料作为编码器的输入，生成真实文本主题分布向量；将真实文本词分布与主题分布构成分布对且批内随机打乱作为负样本分布对；将狄利克雷分布随机采样的假文本主题分布为生成器输入，并转换为假文本词分布向量；以真实分布对和假分布对在对抗训练过程中生成主题词；以判别器损失函数和最大化互信息的正则化损失为目标进行训练。本发明对文本主题进行建模，挖掘高质量主题，将互信息(56)对比文件吴少康等.基于深度学习的嵌入式主题模型研究.电脑知识与技术.2022,第18卷(第28期),第7页-10页.Ching-Sheng Lin等.GenerativeAdversarial Network for Joint Headlineand Summary Generation.IEEE.2022,第10卷第90745页-90751页.夏家莉;曹中华;彭文忠;张守胜.Skip-Gram结构和词嵌入特性的文本主题建模.小型微型计算机系统.2020,第41卷(第07期),第1400页-1405页.
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公开(公告)号：CN114724731A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210451182.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明所述的一种基于无人机的高速公路健康码识别系统，包括无人机组、调度中心及疫情防控子系统，所述无人机组包括流量无人机，勘察无人机和巡检无人机，其中流量无人机和勘察无人机用于为辖区划分系统采集信息，巡检无人机用于健康码的检测；所述调度中心包括辖区划分系统和无人机调度系统，其中辖区划分系统根据采集的信息进行检测区域的划分，无人机调度系统用于派遣无人机执行相应的指令；所述疫情防控子系统用于收集巡检无人机传送回来的风险信息，供防疫系统做出相应的措施。通过该系统对高速公路健康码进行识别，提高疫情防控的严密性及准确性。
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公开(公告)号：CN112617835A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011492334.7
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明所述的一种基于迁移学习的多特征融合疲劳检测方法，改进了已有的基于单一生理特征的疲劳检测方法，采集了最接近疲劳状态本质的脑电、心电、眼电信号，并融合了面部图像特征，进一步提高了模型识别率，并将这4个传感器数据分别训练模型，使用加权平均法进行决策级融入，保证模型在传感器失效的情况下有一定的鲁棒性。同时本发明引入了迁移学习策略，减少了不同驾驶员的个体差异对疲劳检测模型稳定性的影响。
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