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公开(公告)号：CN103313341A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310214314.7
申请日：2013-05-31
Applicant: 苏州市职业大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明公开了一种基于工业无线传感器网络的路由分区调度装置，该基于工业无线传感器网络的路由分区调度装置的网关通过互联网连接到服务器，网关周边设有多个路由节点，路由节点内设有路由器和多个传感设备，多个传感设备以路由器传输距离为半径分布，路由器之间均为无线连接通讯。通过上述方式，本发明能够有效解决工业无线控制网络数据通信中动态网络中发现新的转发路径的确定性和可靠性问题，降低了路由能耗。可以为工业无线网络提供确定的、可靠的通信调度，能够有效防止数据丢失、网络拥塞等现象。
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公开(公告)号：CN116089724A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310151328.2
申请日：2023-02-22
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种对比学习模型的生成方法、物品推荐方法及其装置，该生成方法包括以下步骤：获取若干交互序列，每个交互序列均包含有用户以及与所述用户有过交互的若干物品；获取每个交互序列中所有物品对应的编码的集合E；对多个交互序列进行预处理，创建对比学习模型，并利用若干交互序列对该对比学习模型进行训练。综上所述，该对比学习模型能够向用于推荐将来最有可能交互的若干项目，从而极大的提高该用户购买该项目的可能性。
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公开(公告)号：CN115862065A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211546756.7
申请日：2022-12-02
Applicant: 苏州市职业大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种行人重识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取多个监控摄像机内行人重识别模型针对各自采集的行人视频片段输出的特征向量；所述行人重识别模型为基于累计运动上下文网络构建的模型；根据所述特征向量计算不同监控摄像机下两个目标行人之间的特征相似度；根据所述目标行人各自对应的行人邻域，计算所述目标行人之间的行人邻域匹配度；基于所述特征相似度和所述行人邻域匹配度得到所述目标行人之间的最终相似度，以便根据所述最终相似度进行行人重识别判断。基于行人视频片段及行人邻域匹配度实现无监督行人重识别，利用行人领域作为特征相似度的辅助信息，能够提高行人重识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115391677A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211148400.8
申请日：2022-09-20
Applicant: 苏州市职业大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于负样本的协同推荐方法、装置、终端及可读存储介质，该协同推荐方法包括：获取预设协同过滤模型，预设协同过滤模型包含有编码层、聚合层和预测层；获取在预设时间段中的用户对应的负样本，从预设协同过滤模型中，获取用户对应的初始嵌入向量；生成嵌入向量和修正嵌入向量，基于修正嵌入向量向用户推荐物品。该协同推荐算法具有准确性高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117523270A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311422645.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像的分类模型的生成方法、分类方法及其装置，生成方法包括以下步骤：获取第一和第二遥感图像；对第一遥感图像进行下采样处理得到对应的第三遥感图像；对每个第二遥感图像进行超分辨率重构处理得到对应的第四遥感图像；创建分类模型，分类模型包括：第一、第二和第三深度卷积神经网络，分类模型的总体损失为第一、第二和第三深度卷积神经网络的损失的总和；将第一和第四遥感图像作为输入，训练第一深度卷积神经网络；将第三和第二遥感图像作为输入，训练第二深度卷积神经网络；将到第一和第二遥感图像的图像特征作为输入，训练第三深度卷积神经网络。基于第二深度卷积神经网络可以对低分辨率的遥感图像进行分类。
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公开(公告)号：CN120011622A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202311526781.3
申请日：2023-11-16
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
IPC: G06F16/9535 , G06F17/16 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种对比学习框架的生成方法、推荐方法及其装置，该生成方法包括：获取用户集合，项目集合，以及交互矩阵；创建对比学习框架，所述对比学习框架包括：L层原始表示模型，能够学习的增强表示模型和联合学习模型；基于用户集合、项目集合和交互矩阵，对所述对比学习框架进行训练。该对比学习框架具有推荐的准确性高的优点，且在面临数据稀疏性和噪声问题时，仍然具有较高的推荐准确性。
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公开(公告)号：CN111553766B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010349514.3
申请日：2020-04-28
Applicant: 苏州市职业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0202 , G06F18/2415
Abstract: 本申请公开了一种商品推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：输入包含多个特征的数据集，对特征进行映射得到特征向量；利用全连接层计算每个特征向量对应的输入感知权重因子，通过输入感知权重因子得到向量层面调整后特征向量；根据向量层面调整后用户特征向量和向量层面调整后商品特征向量得到交互向量，根据交互向量对向量层面后特征向量进行位层面筛选，得到位层面调整后特征向量集合；将位层面调整后特征向量输入到因子分解机模型得到商品的推荐值，按照推荐值由大到小的顺序为用户推荐前N个商品。本申请公开的上述技术方案，从向量层面和位层面对特征向量进行调整，以提高推荐值预测的准确性，从而提高商品推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN116452290A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310376802.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种自注意力网络的生成方法、物品推荐方法及其装置，该生成方法包括以下步骤：获取包含有若干不同用户的用户集合U、包含有若干不同兴趣点的兴趣点集合L、包含有若干不同区域的区域集合B、以及包含有若干不同类别的类别集合C；获取用户集合中的每个用户u对应的兴趣点序列、每个用户对应的区域序列、以及每个用户对应的类别序列；创建自注意力网络，所述自注意力网络包括：兴趣点级表示层、区域级表示层、类别级表示层和对比学习层；基于用户集合U、兴趣点集合L、区域集合B、类别集合C、兴趣点序列、区域序列和类别序列，对所述自注意力网络进行训练。从而得到能够进行物品推荐的自注意力网络。
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公开(公告)号：CN203279193U
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201320311074.8
申请日：2013-05-31
Applicant: 苏州市职业大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本实用新型公开了一种基于工业无线传感器网络的路由分区调度装置，该基于工业无线传感器网络的路由分区调度装置的网关通过互联网连接到服务器，网关周边设有多个路由节点，路由节点内设有路由器和多个传感设备，多个传感设备以路由器传输距离为半径分布，路由器之间均为无线连接通讯。通过上述方式，本实用新型能够有效解决工业无线控制网络数据通信中动态网络中发现新的转发路径的确定性和可靠性问题，降低了路由能耗。可以为工业无线网络提供确定的、可靠的通信调度，能够有效防止数据丢失、网络拥塞等现象。
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