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公开(公告)号：CN112905744A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110211603.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种侨情智能问答方法、装置、设备及存储装置，涉及自然语言处理技术领域。其中，这种侨情问答方法包含如下步骤：S1、构建四层结构的侨情概念树。S2、爬取互联网上的侨情非结构化文本数据。其中，侨情非结构化文本数据包含有侨情信息。S3、根据侨情概念树和侨情非结构化文本数据，生成侨情知识图谱。其中，侨情知识图谱根据Neo4j图数据库建立。S4、接收侨情查询语句。S5、根据侨情查询语句从侨情知识图谱中搜索答案。S6、输出答案。通过构建侨情概念树将侨情中的各种数据进行汇总、分类、集合，形成侨情知识图谱，合理的将侨情信息整理起来。基于侨情知识图谱实现了知识问答，使得侨情信息的查询变得更为简单。
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公开(公告)号：CN112507606A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011223450.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于RBF网络的欠定工作模态参数识别方法、检测方法、设备和介质，方法包括：通过获取限定个传感器测点的时域响应信号，在利用其在频率的稀疏性估计混合矩阵得到模态振型的基础上，结合压缩感知算法，使用径向基函数逼近L0范数最小化恢复源信号识别出高于传感器个数的模态坐标响应，进而得到系统的固有频率和阻力比，实现欠定工作模态参数的识别，能够有效提高现有技术的识别精度，还能够有效监测线性工程系统的工作模态参数，可用于振动控制、设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。
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公开(公告)号：CN112329855A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011224897.8
申请日：2020-11-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应字典的欠定工作模态参数识别方法，方法包括：首先获取限定个传感器测得的时域响应信号，在利用其在频率的稀疏性估计混合矩阵得到模态振型的基础上，首先将UBSS模型转换为CS模型，在CS框架下，然后使用K‑SVD字典学习方法生成具有更强稀疏表示能力的自适应字典；最后，利用正交匹配追踪算法重构源信号得到模态坐标响应，进而得到系统的固有频率和阻力比，实现欠定工作模态参数的识别，本发明方法能够有效提高传统现有技术模态参数的精度；本发明能够有效监测线性工程系统的工作模态参数，用于振动控制、设备故障诊断以及健康监测。
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公开(公告)号：CN110070219A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910298443.6
申请日：2019-04-15
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于截止期限混合关键系统静态能耗优化方法，包括以下步骤:建立混合关键周期任务模型；计算截止期限系数x；根据截止期限调度混合关键周期任务；计算混合关键周期任务的执行速度Si；低关键层次周期任务始终以速度Si执行，高关键层次周期任务的正常负载以速度Si执行，其额外负载以最大处理器速度执行。本发明的方法通过根据截止期限调度混合关键周期任务，确定最低执行速度Si，有效地降低系统能耗。
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公开(公告)号：CN110069632A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910284980.5
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种集成浅层语义表示向量的深度学习文本分类方法，方法包括：首先对文本语料训练词嵌入向量，其次利用领域词汇字典作为浅层语义词汇，基于浅层语义词汇，生成文本语料中每一个词的浅层语义向量表达。接下来将两个词向量进行加权拼接作为新的词向量输入到CNN模型中，进行特征提取和模型训练，构建文本分类器。本发明解决基于大数据驱动的词向量表达缺少词法特征和知识表示，难以真正理解词汇语义信息的缺陷，使得模型具有更加丰富的特征表达和更高的分类性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107357977A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710500228.0
申请日：2017-06-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于二阶盲辨识的线性时不变结构工作模态参数识别方法及对应的时不变的工作模态参数识别的装置、一种结合二阶盲辨识和最小二乘广义逆方法的三维结构的工作模态参数识别方法及对应一种时不变三维圆柱壳工作模态参数识别的实验装置，一种时变的工作模态参数识别的方法和一种基于滑动窗二阶盲辨识的线性时变结构工作模态参数识别装置。该方法和装置仅由实测的响应信号就能对时不变或者带有时变特性的动态系统进行工作模态参数在线实时识别，识别出结构(系统)的工作模态参数(模态振型，模态频率)，能实时有效监测系统的动态变化特性，可用于振动控制、设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。
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公开(公告)号：CN118609782A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410766119.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供的一种多层次评估护理序贯决策方法、装置、设备及介质，涉及智能护理技术领域，本发明方法包括获取决策需求描述语句，并对其进行预处理，提取得到病人的护理评估项集等参数；然后，利用NANDA案例集计算向量余弦相似度，得到护理问题集；采用贪婪搜索算法,以护理问题为起始点,逐层追踪与该护理问题相连的后续节点对象，得到候选护理决策链集；最后，对每个序贯决策步骤预设不同权重，计算每条候选护理决策链的综合优劣度，得到量化评估结果；并对其归一化，得到评分值，选择评分值排名前K的决策链作为推荐决策。本发明能从数量庞大的候选护理决策链中筛选出想要的最为有效的决策链，为临床护士提供精准且有针对性的护理决策方案。
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公开(公告)号：CN117473994A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311186630.8
申请日：2023-09-14
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/242 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种面向国际中文教育的多义词阅读理解题目生成方法及系统，方法包括如下步骤：S1，通过实体抽取技术构建出等级标准多义词词表；S2，根据所述等级标准多义词词表形成标准多义词训练集，基于标准多义词训练集构建转导推理多义词义项识别模型；S3，基于转导推理多义词义项识别模型，采用模板法智能生成多义词阅读理解题目。本发明以《国际中文教育中文水平词汇等级标准》为核心，以多义词智能识别模型为支撑，实现国际中文多义词题目的智能生成。本发明能够为多义词题库智能生成注入新鲜活力，实现汉语资源的科学利用，不仅为多义词题库构建提供可借鉴的技术路线，也扩充了国际中文多义词题库，提供未来研究和应用开发的语料库支持。
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公开(公告)号：CN116070786A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310212028.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 华侨大学 , 中国医学科学院阜外医院
IPC: G06Q10/04 , G06F16/28 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种基于事件演化图的多标记事件预测方法、装置和介质，涉及事件预测技术领域。其中，这种多标记事件预测方法包含S1、获取已知事件链。S2、根据事件演化图，获取候选事件组合集。其中，事件演化图根据历史数据集构造，且包含顺承关系和同时关系。候选事件组合集包含多个候选事件组合。候选事件组合包含1个或多个候选事件。S3、将已知事件链和候选事件组合集输入预先训练好的多标记事件预测模型，获取预测发生事件。预测发生事件为候选事件组合集中的一个候选事件组合所包含的候选事件。其中，多标记事件预测模型包括编码器、门控图神经网络、筛选模型、解码器。
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公开(公告)号：CN114863234A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210464131.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开一种基于拓扑结构保持的图表示学习方法及系统，能在保持图数据拓扑不变性的前提下，融合拓扑结构和语义特征来共同提高图表示学习的质量；方法包括：针对图数据的特性，设计拓扑结构保持的自监督任务；输入图数据，使用图卷积神经网络对其进行特征编码，从而学习到节点的初始向量表示；将学习到的节点初始向量表示输入到TGSSL(Topology‑preserving Graph Self‑Supervised Learning)模型进行图自监督学习，最终在结构保持的基础上获得高质量的节点向量表示。本发明能有效解决现有图表示学习方法在学习节点向量时无法有效融合结构信息的问题。
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