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公开(公告)号：CN109815887A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910053268.4
申请日：2019-01-21
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体协作的复杂光照下人脸图像的分类方法，包括(1)获取人脸图像集，提取所有人脸图像的主成分特征、纹理特征以及梯度特征；(2)分别对主成分特征、纹理特征以及梯度特征进行聚类，获得多个聚类集合；(3)针对每个聚类集合建立一个人脸特征提取网络，根据人脸特征提取网络建立人脸分类网络，并对人脸分类网络进行训练获得人脸分类模型；(4)提取待检测人脸图像的主成分特征、纹理特征以及梯度特征，并将主成分特征、纹理特征以及梯度特征划分到对应的三个聚类集合中；(5)将待检测人脸图像分别输入到与三个聚类集合对应的人脸分类模型中，经计算获得待检测人脸图像的分类结果。
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公开(公告)号：CN109523518A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811245341.X
申请日：2018-10-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种轮胎X光病疵检测方法，包括S1：采集所有型号轮胎的正常X光图像，切割图像，存入数据库中。S2：对所有图像进行聚类。S3：采集大量病疵轮胎X光图像，标注病疵部位、病疵类型和轮胎型号，并根据聚类结果划分图像。S4：对于分类完成的病疵轮胎X光图像，对图像进行预处理，然后划分训练集，测试集和验证集，搭建目标检测模型并训练。S5：测试轮胎图像时，根据轮胎型号选取模型，对图像进行预处理并用模型进行检测，得到检测结果。该方法能够大大提升病疵区域检测的准确性。
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公开(公告)号：CN109063836A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810683667.4
申请日：2018-06-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于进化扰动的隐私链路保护方法，包括以下步骤：S1：将网络连边划分为训练集和测试集，其中训练集是扰动对象，测试集用来评价算法有效性；S2：遗传算法包括染色体、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子，具体设计如下：染色体由删除和增加的连边组成；适应度函数综合考虑了精度和AUC；选择算子为轮盘赌算法；使用单点交叉并处理了交叉冲突；变异算子为基于概率的逐点变异并处理了变异冲突；S3：将交叉和变异产生的子代以及父代的精英个体组成新的子代种群，迭代至遗传算法收敛。本发明利用遗传算法寻找最优连边扰动，在扰动量相同的情况下，达到比随机扰动或者启发式扰动更优的效果，同时也具备较好的迁移效果。
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公开(公告)号：CN108647834A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810509571.6
申请日：2018-05-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，包括以下步骤：1)建立交通流数据集并对数据集进行预处理：根据获取的交通流数据建立交通流数据集，对数据集进行预处理，构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集；2)搭建单层传统卷积神经网络，去除池化层，构建道路交通流矩阵的特征提取网络，在全连接层后增加sigmoid非线性回归层，构建道路交通流非线性回归预测网络；3)训练卷积神经网络并实现短期交通流的实时预测：定义模型目标函数，将训练集作为卷积神经网络模型输入，求解模型最优参数从而完成模型训练；利用训练完成的卷积神经网络模型对测试集进行实时交通流预测。本发明而提高交通流短期预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119939001A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510100234.1
申请日：2025-01-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/2458 , G06F17/16 , G06F17/10
Abstract: 一种基于学术网络的作者贡献量化与分配方法和装置，其方法包括：S1：撰写网络爬虫程序，并爬集论文数据、论文之间的引用关系数据以及论文作者数据；S2：构建需要计算作者贡献得分点的论文p0的引文网络，网络的节点为科学论文，连边为论文间的引用关系；该网络结构分为两层，第一层为论文p0的参考文献层，第二层为参考文献层的引文，其中包括论文p0以及其他引文；S3：计算论文p0中的每个作者在引文层的每篇论文中的贡献得分，构建论文p0作者贡献矩阵A；S4：计算论文p0与引文层中包括p0在内的每篇论文共同引用参考文献层论文的次数，构建共同引用强度矩阵S；S5：将贡献矩阵与共同引用强度矩阵相乘，得到论文p0作者的最终贡献得分C。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113111930B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110359953.7
申请日：2021-04-02
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种端到端的以太坊钓鱼账户检测方法，包括：(S1):从交易记录中采样目标账户的二阶交易网络，账户包括钓鱼账户和非钓鱼账户；(S2)：从智能合约调用历史记录中筛选出经常被调用的合约，并为所有二阶网络的中的账户提取合约调用特征；(S3)：通过图神经网络学习账户的交易行为模式，并实现端到端的账户分类，将钓鱼账户分类出来。本发明还提供一种端到端的以太坊钓鱼账户检测系统，包括：网络提取模块、特征提取模块、数据整合模块，训练模块、钓鱼账户检测模块。本发明能够有效降低计算数据规模，并且能够有效区分钓鱼账户和非钓鱼账户，帮助数字货币平台和用户规避诈骗风险。
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公开(公告)号：CN111798324B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010688096.0
申请日：2020-07-16
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06Q40/08 , G06Q30/018 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于动态就医行为对齐的医保欺诈发现方法，包括(1)根据基本医疗场景数据构建静态图网络后，利用增加有残差思想的多层图卷积网络对静态图网络的邻接矩阵进行多次图卷积操作，获得静态图网络中每个实体信息的特征表示；(2)根据该动态就医行为包含实体信息的特征表示构建该动态就医行为的特征表示，并对该特征表示映射为固定长度后作为LSTM的输入；(3)利用参数确定的LSTM提取动态就医行为的特征表示在时间上的关联特征，对关联特征编码解码后，利用softmax函数获得检测结果。该医保欺诈发现方法提升了医保欺诈行为检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111461109B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010122436.3
申请日：2020-02-27
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/164 , G06V30/262 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于环境多种类词库识别单据的方法，包括以下步骤：步骤1：收集电子版单据，构建数据集，收集各行业专业词汇，构建专业词库；步骤2：对数据集中单据图像进行预处理；步骤3：构建对单据进行增强去噪的图像增强模型；步骤4：构建基于应用场景匹配校正的文字识别模型；步骤5：构建基于专业词库匹配校正的文字识别模型；步骤6：构建基于上下文匹配校正的文字识别模型；步骤7：将识别结果进行结构化处理。本发明提出一种基于环境多种类词库识别单据的方法，采用了以卷积神经网络和循环神经网络为代表的深度学习算法，主要针对电子单据，利用单据文字的相关性从电子单据的文本等原始信息中提取出高层抽象属性。
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公开(公告)号：CN110889014B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910998357.6
申请日：2019-10-21
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904
Abstract: 一种基于d3的企业关联关系图谱的展示方法，包括以下步骤：S1：获取画图所需的关系数据D，获取的数据D经过工具类封装成对象后，由fastjson包进行序列化操作，返回json文件；S2：利用D创建新的forceSimulation模拟，定义svg画布，并调用tick方法实时获取节点坐标(x,y)，基于布局的节点数组N和边数组E，添加绘图所需三种图形元素：line、circle、text，将数据N和数据E中的属性与三种图形元素绑定；S3：针对现有的图谱实现双击展开节点和双击删除节点的功能，根据操作实时更新页面数据，只保留在页面上展示的数据。本发明用户体验较好、页面流畅度较好。
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公开(公告)号：CN108763271B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201810304697.X
申请日：2018-04-08
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种结合二分网络和文本的医院科室相似性分析方法，包括以下步骤：步骤1：收集关于医生多点执业的行为数据，构建医生‑科室二分网络；步骤2：根据医生‑科室二分网络，计算科室与科室之间的网络相似性；步骤3：基于ratio文本相似性算法，计算科室与科室之间的文本相似性；步骤4：将科室与科室之间的网络相似性与文本相似性相结合，进行科室相似性分析。本发明构建医生‑科室二分网络，计算科室与科室之间的网络相似性，基于ratio文本相似性算法，计算科室与科室之间的文本相似性，将科室与科室之间的网络相似性与文本相似性相结合，进行科室相似性分析。后续能够实现根据科室相似性情况对各城市的科室排名情况等进行分析。
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