公开(公告)号：CN111104801B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN201911367979.5

申请日：2019-12-26

Applicant: 济南大学

Inventor： 杜韬 ,  李依谦 ,  曲守宁 ,  朱连江 ,  王信堂 ,  王希普

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/242 ,  G06F40/232 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明公开了基于网址域名的文本分词方法、系统、设备及介质，包括：数据采集，采集若干个网址域名；对每个网址域名进行分词处理；将分词处理后的单词进行文本格式化处理；分析文本格式化处理后得到单词的单词词性；根据单词词性进行词形还原；将词形还原后的结果存储到单词库中；将待分词的网址域名，采用双向最大匹配算法与单词库进行匹配，如果匹配成功，则得到文本向量化结果；如果匹配失败，则对待分词的网址域名进行清洗，将清洗后的结果再次采用双向最大匹配算法与单词库进行匹配。

公开(公告)号：CN110163255B

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN201910324141.1

申请日：2019-04-22

Applicant: 济南大学

Inventor： 孙红卫 ,  张瑞 ,  杜韬 ,  王信堂 ,  许婧文 ,  朱连江

IPC: G06K9/62 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/2458

Abstract: 本公开公开了一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置，以密度峰值和模糊聚类方法为基础，首次提出的疑似离群点的概念，以宽度自适应采样窗口模型以及空间‑时间衰减机制为主要创新点，以提高算法对数据流聚类的效率为主要目标和出发点，创新性地提出了一种新的数据流聚类方法及装置，即一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置，在保障可观的聚类精度前提下，获得更高效的数据流聚类效果。

公开(公告)号：CN110019845B

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN201910303799.4

申请日：2019-04-16

Applicant: 济南大学

Inventor： 曲守宁 ,  刘腾腾 ,  张坤 ,  杜韬 ,  王凯 ,  郭庆北 ,  朱连江 ,  王钦

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/332

Abstract: 本公开公开了一种基于知识图谱的社区演化分析方法及装置，该方法包括：调取数据库中某领域特定时间的文献信息，构建待分析关系网络；检测每个时间步的待分析关系网络的社区结构；构建相同无序对比例矩阵计算相似性阈值，根据两个社区的所述相同无序对比例的值与相似性阈值判断两个社区间的相似性；根据社区间的相似性构建社区相似矩阵，进行社区匹配，采用非连续时间步跟踪社区演化依次获得每个社区的演化序列，同时检测社区生命周期中的关键事件，并统计所述关键事件的数量来反映社区的演化状况。

公开(公告)号：CN109063769B

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN201810864958.3

申请日：2018-08-01

Applicant: 济南大学

Inventor： 刘腾腾 ,  曲守宁 ,  张坤 ,  杜韬 ,  王凯 ,  郭庆北 ,  朱连江 ,  王钦

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于变异系数自动确认簇数量的聚类方法、系统及介质，计算数据集中每个数据点的密度值，根据密度值计算密度指数，选择密度指数最大的数据点作为第一个聚类中心；计算每个数据点与当前已有聚类中心之间的最短距离，然后根据最短距离计算每个数据点被选为聚类中心的概率，按照轮盘法预选聚类中心；直至选择出设定个聚类中心，根据选择出的初始聚类中心进行k‑means聚类从而产生相应个数的簇；计算平均簇内变异系数和最小簇间变异系数，然后，计算平均簇内变异系数和最小簇间变异系数的差值，将差值与设定值进行比较，如果差值小于设定值，则将两个簇间变异系数最小的两个簇进行合并；直至差值大于等于设定值，则输出聚类结果。

公开(公告)号：CN111104801A

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201911367979.5

申请日：2019-12-26

Applicant: 济南大学

Inventor： 杜韬 ,  李依谦 ,  曲守宁 ,  朱连江 ,  王信堂 ,  王希普

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/242 ,  G06F40/232 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明公开了基于网址域名的文本分词方法、系统、设备及介质，包括：数据采集，采集若干个网址域名；对每个网址域名进行分词处理；将分词处理后的单词进行文本格式化处理；分析文本格式化处理后得到单词的单词词性；根据单词词性进行词形还原；将词形还原后的结果存储到单词库中；将待分词的网址域名，采用双向最大匹配算法与单词库进行匹配，如果匹配成功，则得到文本向量化结果；如果匹配失败，则对待分词的网址域名进行清洗，将清洗后的结果再次采用双向最大匹配算法与单词库进行匹配。

公开(公告)号：CN104732067A

公开(公告)日：2015-06-24

申请号：CN201510088090.9

申请日：2015-02-26

Applicant: 济南大学

Inventor： 王凯 ,  张坤 ,  杜韬 ,  郭庆北 ,  曲守宁 ,  张勇 ,  程新功 ,  朱连江 ,  王钦

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种面向流程对象的工业过程建模预测方法，包括如下步骤：FNT模型建立，从流程对象已经生成的数据仓库中抽取工业流程对象原始数据集S，创建FNT模型的初始种群，种群个体数目根据需要定制，每个个体表示一个FNT模型；利用PIPE算法优化FNT模型结构，适应值函数采用均方误差或均方根误差；利用微粒群(PSO)算法优化FNT模型参数；利用FNT模型对流程对象生产过程进行建模预测。本发明基于柔性神经树获取流程对象各测点数据的变化趋势公式，对工业生产过程进行模拟，基于当前生产状态的相关参数预测未来一段时间的生产状态，从而辅助指导企业调整生产流程参数，在微观上引导生产趋利避害。