公开(公告)号：CN111831758B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202010850921.2

申请日：2020-08-21

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵姝 ,  杜紫维 ,  陈洁 ,  段震 ,  张燕平

IPC: G06F16/28 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于快速的层次属性网络表示学习的节点分类方法及装置，包括以下步骤：S1、构建网络G0；S2、得到一系列网络规模逐渐减小的层次属性网络；S3、获取低维向量表示；S4、获取层次属性网络节点特征；S6、将层次属性网络节点特征和标签送入到分类器中，预测未知类别的节点的标签。本发明先构建网络G0，并网络G0中的拓扑结构和节点的属性信息进行划分得到网络G1，重复划分过程，得到一系列网络规模逐渐减小的层次属性网络，层次属性网络表示方法能够很好的保留网络结构和属性信息及不同粒度的信息，从而提高节点分类的性能。

公开(公告)号：CN114491041A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210105810.8

申请日：2022-01-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵姝 ,  鲁凡 ,  陈嘉琳 ,  陈洁 ,  段震 ,  钱付兰 ,  张宇航

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于网络表示学习和层次标签嵌入的专利分类方法及系统，方法包括：获取包含类别标签等数据的专利信息；利用专利引文、发明人与权利人信息构造发明人网络和权利人网络；通过层次标签嵌入获得标签描述的语义特征表示，结合层次类别结构关联性对标签语义进行增强，得到最终层次标签语义特征表示；通过文本嵌入获得专利文本特征表示，获得最终的专利文本特征；通过网络表示学习获得网络专利节点特征，结合两个网络之间的相关性增强专利节点特征表示，融合两个网络的专利节点特征，获得最终的专利节点特征；融合专利文本特征和专利节点特征进行专利分类。解决了忽略专利类别标签在分类过程中的特征增强作用导致专利分类准确性较低的技术问题。

公开(公告)号：CN108090048A

公开(公告)日：2018-05-29

申请号：CN201810029406.0

申请日：2018-01-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 钱付兰 ,  乔嘉琪 ,  赵姝

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/30 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于多元数据分析的高校评价系统，包括：训练模型构建模块，数据获取模块，话题主题分类模块，评论情感分类模块，标签生成模块，数据管理模块，数据可视化模块，如此，充分考虑高校话题信息特点，构建了一个高效的、稳定的热点高校话题发现展示系统，为学生、家长和教师等用户群体提供便捷的服务，从话题分类、关键词抽取的思想，采用中文分词技术，关键词提取技术，并利用空间向量模型将文本信息以向量化形式表示，通过最大化差异结合TF-IDF算法将各高校的关键词提出出来作为标签，利用类别贡献度模型生成话题特征模型进行分类，并通对话题下的评论信息进行情感分类，通过算法改进提高了文本挖掘准确性和效率，易于推广。

公开(公告)号：CN119474348A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510058933.4

申请日：2025-01-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈洁 ,  谭思雨 ,  张吴扬 ,  赵姝 ,  张燕平

IPC: G06F16/334 ,  G06F16/36 ,  G06F40/30 ,  G06F40/205 ,  G06F40/295 ,  G06N5/022 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供多课程融合知识图谱构建及真题解析方法及系统，方法包括：进行知识点对齐操作，对跨课程的知识点进行整合操作，利用余弦相似度计算方法，对知识点进行量化分析，识别并对齐不同课程中的同义知识点；进行知识点消歧操作，处理知识点同名不同义的情形，得到整合知识点、整合知识图谱；对整合知识点进行知识点规范化操作，对整合知识图谱进行标准化处理，得到规范化知识点、标准化知识图谱；对规范化知识点进行转换、提取得到关键特征，根据关键特征处理得到语义特征序列向量；匹配得到匹配结果、适用知识点；对匹配结果进行验证和评估，将题目挂载至对应的知识点。本发明解决了知识点抽取结果片面化、结果准确率不高的技术问题。

公开(公告)号：CN118172562A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410605818.X

申请日：2024-05-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐晨初 ,  齐荣晖 ,  夏志强 ,  陈玉 ,  胡宗飞 ,  张燕平 ,  赵姝

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明的一种无造影剂心肌梗死图像分割方法、设备及介质，包括收集钆造影剂增强前后的心肌梗死核磁共振图像对数据集，并进行数据处理；然后利用时空双流网络分别提取输入图像序列中的时间特征和空间特征，并将提取的特征分别传递给主编码器；其次，使用主编码器将时间特征和空间特征进行有效融合，完成对输入图像序列的特征提取，实现精准的心脏时空表征捕获；最后结合监督训练和鉴别器对抗训练共同训练模型，输出每个输入图像序列的心肌梗死预测分割图。本发明不仅解决了深度学习模型在心肌梗死分割应用中面临的没有充分分析心脏的时空运动问题，还实现了精确的心肌梗死区域分割，为心肌梗死的诊断和治疗提供了有力的技术支持。

公开(公告)号：CN117556058B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410040729.5

申请日：2024-01-11

Applicant: 安徽大学 ,  合肥瑞徽人工智能研究院有限公司

Inventor： 赵姝 ,  章丽 ,  陈洁 ,  段震 ,  程远方 ,  李宇 ,  张燕平 ,  朱金良

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请提出了一种知识图谱增强网络嵌入的作者名称消歧方法和装置，涉及实体消歧技术领域，其中，该方法包括：获取作者名称消歧数据集；基于作者名称消歧数据集构建知识图谱，并利用PairRE模型得到知识图谱表征；基于作者名称消歧数据集构建异构信息网络，并基于知识图谱得到的节点嵌入指导异构信息网络进行随机漫步，得到节点表征；将知识图谱表征和节点表征融合，并对融合后的表征进行聚类，得到作者名称消歧结果。采用上述方案的本申请实现了作者名称的准确消歧。

公开(公告)号：CN117912639A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311699808.9

申请日：2023-12-11

Applicant: 安徽大学 ,  合肥瑞徽人工智能研究院有限公司

Inventor： 陈洁 ,  姚晖 ,  赵姝 ,  张燕平

IPC: G16H20/70 ,  G06F40/186 ,  G06F40/30 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了基于三支决策的文本知识增强抑郁症检测系统，包括：模板获取模块，用于构建抑郁症检测模板；帖子筛选模块，用于获取每个用户抑郁程度最高的R条帖子；帖子清洗模块，用于对帖子进行清洗，生成外部知识；嵌入处理模块，用于筛选生成的外部知识，对帖子和筛选后的外部知识进行嵌入得到帖子和所选外部知识的特征向量；文本感知模块，用于得到文本感知的知识；信息融合模块，用于动态融合帖子的语义信息和情感信息，得到每条帖子最终的表示向量；结果输出模块，用于把用户所有的帖子最终的表示向量聚合成用户特征，根据用户特征对该用户进行抑郁检测；本发明的优点在于：检测结果更为全面，从而更加准确。

公开(公告)号：CN117787258A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311177727.2

申请日：2023-09-12

Applicant: 启元实验室 ,  安徽大学

Inventor： 王涛 ,  王锦涛 ,  方铿懿 ,  陈金鹏 ,  罗路平 ,  李涓子 ,  赵姝 ,  陈洁

IPC: G06F40/258 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种文档信息抽取方法及系统，用于文档信息抽取，该方法包括：遍历文档的页面，根据关键字匹配目录页和/或正文页；提取目录页中的标题，形成第一标题集合；识别并提取正文页内容中的图表后，将正文页内容根据元数据的位置分布聚类形成行或段；提取正文页内容中的标题，形成第二标题集合，建立第二标题集合中标题与正文页内容的第一映射；将第一标题集合中的标题与第二标题集合中的标题进行匹配，建立第一标题集合中的标题与第二标题集合中的标题的第二映射。本发明提出的技术方案在现有文档信息处理技术的基础上，规避了图表对提取正文内容的干扰，实现了正文内容的自动分段，以及文档正文内容与目录的匹配。

公开(公告)号：CN117195998A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311097640.4

申请日：2023-08-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 钱付兰 ,  张崇浩 ,  晏焕钱 ,  苏航 ,  赵姝 ,  张燕平 ,  洪嘉成 ,  陈海

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种改进的卷积神经网络模型的滤波器软剪枝方法，包括步骤：S1、对神经网络模型参数化设置；S2、对神经网络模型训练更新其参数，对BN层的缩放因子γ施加稀疏惩罚；S3、依据稀疏分布的缩放因子γ对部分卷积层滤波器参数置零；S4、依据参数置零情况进行剪枝，获取轻量化神经网络模型。本发明对神经网络模型中的滤波器软剪枝的流程进行了优化，通过去除软剪枝流程中的预剪枝(Pre‑Pruning)阶段，并结合融合历史梯度的参数优化器，使用不依赖于滤波器参数的剪枝标准(即BN层的缩放因子γ)，解决了软剪枝面对类ReLU激活函数时无法生效的问题，克服现有滤波器软剪枝方法的缺陷，从而发挥出软剪枝方法的潜力，获得更好的神经网络模型性能。

公开(公告)号：CN116665068A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310521321.5

申请日：2023-05-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 钱付兰 ,  洪嘉成 ,  张崇浩 ,  陈海 ,  赵姝

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/778 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种面向遥感目标检测的混合知识解耦的知识蒸馏算法，其中方法包括以下步骤：S1，构建遥感目标检测模型作为用于知识蒸馏的教师模型；S2，对模型进行轻量化处理，形成用于知识蒸馏的学生模型；S3，对边界框信息进行预测并计算目标检测损失；S4，教师模型引导学生模型解耦不同类型的知识；S5，从输出层次上蒸馏语义知识，计算输出层蒸馏的损失函数值；S6，交叉蒸馏不同层次的语义特征和定位特征，计算交叉特征蒸馏的损失函数值；S7，计算总损失函数值，优化学生模型。本发明解决了参数量大、复杂的遥感检测模型难以部署到卫星等边缘设备的问题。本方法不仅实现了遥感检测器的轻量化，还提升了检测器的性能。