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公开(公告)号：CN116977325A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311085874.7
申请日：2023-08-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，且公开了一种融合注意力机制的3DV‑Net肺结节检测方法，包括如下步骤：步骤1：数据输入阶段；步骤2：数据预处理阶段；步骤3：下采样卷积阶段；步骤4：注意力机制阶段；步骤5：上采样卷积阶段；步骤6：分类输出阶段；步骤7：模型验证测试阶段。本发明解决了目前的肺结节检测算法存在的漏检误检问题，在肺结节检测方面提升了检测性能。
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公开(公告)号：CN114429135B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111545490.X
申请日：2021-12-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F40/30 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/045
Abstract: 本发明是一种基于对抗训练和多注意力的CNN‑BiLSTM方面情感分析方法。本发明涉及自然语言处理技术领域，本发明采集并预处理SemEval 2014的公开数据集，并对预处理后的数据按预设比例划分为训练集和测试集；对训练样本进行筛选，得到样本特征向量；利用对抗训练对输入的样本特征向量制造一个扰动，与最初的样本特征向量一起参加模型的训练，得到模型的输入层；结合卷积神经网络和长短时记忆网络，连接模型的输入层，得到模型的CNN‑BiLSTM层；利用Softmax函数对循环多注意层的输出结果进行分类，得到方面级情感分析模型；将测试集输入方面级情感分析模型中，得到情感分析结果。
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公开(公告)号：CN116562298A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211611893.4
申请日：2022-12-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于时序‑热度双注意力机制融合双向长短时记忆网络的舆情情感分析方法，属于自然语言处理中的情感分析领域。针对传统的舆情情感分类方法只单独使用单一的深度学习或将RNN等与注意力机制相结合的方法，其并没有考虑到在舆情分析中舆情发生的时间点，以及在网络中某句话的热度效应。提出一种将三者结合，将数据的时间特征和热度特征作为注意力机制的两种极性并且融合了双向长短时记忆网络进行对舆情的情感分析模型，能细致准确的提取源域时序数据和目标域时序数据的共同情感特征进行分析工作，最终达到提升舆情情感分析准确率的目的。
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公开(公告)号：CN114429135A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111545490.X
申请日：2021-12-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明是一种基于对抗训练和多注意力的CNN‑BiLSTM方面情感分析方法。本发明涉及自然语言处理技术领域，本发明采集并预处理SemEval 2014的公开数据集，并对预处理后的数据按预设比例划分为训练集和测试集；对训练样本进行筛选，得到样本特征向量；利用对抗训练对输入的样本特征向量制造一个扰动，与最初的样本特征向量一起参加模型的训练，得到模型的输入层；结合卷积神经网络和长短时记忆网络，连接模型的输入层，得到模型的CNN‑BiLSTM层；利用Softmax函数对循环多注意层的输出结果进行分类，得到方面级情感分析模型；将测试集输入方面级情感分析模型中，得到情感分析结果。
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公开(公告)号：CN115577111A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211402051.8
申请日：2022-11-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种自注意力机制的文本分类方法，属于自然语言处理文本分类领域。该方法包括：从互联网获取数据集，按照比例划分为训练集和测试集；利用Glove技术将数据转换为词向量；利用改进的文本分类方法对词向量进行特征提取，得到最优特征向量表示；利用数据集文本分类模型进行训练，得到文本分类预测模型；将测试集输入最佳文本分类预测模型中得到分类预测结果。该方法解决了无法全面的获取单词之间隐藏语义信息的问题，也极大改善了文本分类效果。实验结果验证了所提方法的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114428853A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111535167.4
申请日：2021-12-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的文本分类方法及系统，属于自然语言处理技术领域，其中，该方法包括：从互联网获取文本数据集，并划分为训练集和测试集；利用ALBERT技术将训练集转换为词向量；利用改进的深度学习算法对词向量进行特征提取，得到最优特征向量；利用Cross Entropy Loss函数改进Softmax算法的分类函数，以建立文本分类模型，利用数据集文本分类模型进行训练，得到文本分类预测模型；通过参数优化算法Adam对文本分类预测模型进行参数优化，得到最佳文本分类预测模型；将测试集输入最佳文本分类预测模型中得到分类预测结果。该方法解决了文本词向量缺少全局特征的问题，也极大改善了文本分类效果。
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公开(公告)号：CN113409128A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110672533.4
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向不平衡数据集的信用风险预测方法，包括：采集并预处理网贷平台的用户历史数据，并对预处理后的用户历史数据按预设比例划分为训练集和测试集；利用随机森林算法对训练集进行特征选择，得到最优特征子集；利用改进过采样方法对最优特征子集进行处理，得到平衡数据集；利用Focal Loss函数改进LightGBM算法的损失函数，以建立信用风险模型，利用平衡数据集对信用风险模型进行训练，得到信用风险预测模型；通过网格搜索算法对信用风险预测模型的参数进行优化，得到最佳信用风险预测模型；将测试集输入最佳信用风险预测模型中，得到预测结果。该方法从数据和算法两个方面来解决不平衡数据对模型分类效果的影响。
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公开(公告)号：CN214541486U
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202120841732.9
申请日：2021-04-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G09F15/00
Abstract: 本实用新型提供一种新型多功能户外信息展示板，涉及信息展示技术领域，它是由T支座、连接杆、滑槽、滑块、拉伸弹簧、牵引杆和防护框构成，所述T支座相对立的一侧铰接有连接杆，所述连接杆的内壁一侧开设有滑槽，所述滑槽的内壁滑动连接有两个滑块，两个所述滑块相对立的一面固定连接有拉伸弹簧，所述滑块远离滑槽的一端铰接有牵引杆，所述牵引杆远离滑块的一端铰接有防护框，所述防护框的内壁两侧转动连接有展示框，本实用新型中，通过配合展示框的转动，利于粘贴更多展示信息，解决了其展示区域的局限性，而配合推杆使得该展示框能够达到不同角度的倾斜，从而利于人群的信息查看，提高了该装置的使用实用性。
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公开(公告)号：CN204981065U
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201520708464.8
申请日：2015-09-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B67B3/20
Abstract: 一种自动控制瓶类包装装置的拧盖机构，它涉及一种包装装置。本实用新型为解决现有的拧盖机无法自动设定拖跳扭矩、无法实时调整拧盖速度的问题，进而提供了一种自动控制瓶类包装装置的拧盖机构。本实用新型包括机架、自动控制柜、上盖装置和拧盖装置，所述机架包括机架一，所述机架一上设有拧盖装置，所述拧盖装置右侧设有机架二，所述机架二上设有上盖装置，机架二侧方设有自动控制柜，所述上盖装置设有接近传感器，所述拧盖装置设有电机、光电编码器和气动起子，所述接近传感器、电机、光电编码器和气动起子都与自动控制柜相连。本实用新型结构简单，可以实现稳定可靠的全自动瓶口封口作业，接近传感器可以实时检测瓶盖状态，光电编码器可以构成拧盖速度的闭环控制，气动起子可以自动设定脱跳扭矩。
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