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公开(公告)号：CN111897630A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010526330.X
申请日：2020-06-10
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的设备告警知识库的构建方法和装置，所述方法包括采用对同一设备一段时间内的告警数据进行同步处理；通过关联规则算法，取出满足预设频率和预设相关度的告警数据(包括告警类型、告警级别)，并拼接告警类型和告警级别的向量表示，得到告警数据的向量表示；对告警数据对应的设备信息数据进行归一化和向量化处理，获取设备信息数据的向量表示；采用深度学习方法对告警数据的向量表示和设备信息数据的向量表示进行训练，获取重要的设备信息以及重要的设备信息的阈值，通过选取告警数据、对应告警数据的重要的设备信息以及对应告警数据的重要的设备信息的阈值构建告警知识库能够提供数据更为完整、准确的告警信息库。
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公开(公告)号：CN106778876B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201611191705.1
申请日：2016-12-21
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于移动用户轨迹相似性的用户分类方法和系统，接收移动用户的移动轨迹数据并提取各移动用户的时间位置信息。根据时间位置信息，以移动用户在各基站的平均逗留时长作为权重，采用FP树挖掘对应移动用户的轨迹频繁序列。根据轨迹频繁序列和预设的加权支持度阈值提取得到对应移动用户的常驻地点，根据各移动用户的常驻地点，通过最长公共子序列算法计算移动用户的轨迹相似性结果，并根据轨迹相似性结果对移动用户进行分类。以移动用户在各基站的平均逗留时长作为权重，采用FP树挖掘对应移动用户的轨迹频繁序列并找到移动用户的常驻地点，既能保证用户的轨迹规律，又能降低数据的数量，降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN110826786A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911033208.2
申请日：2019-10-28
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Inventor： 杜翠凤
Abstract: 本发明公开了一种目的地点人口数量的预测方法，包括：设置基准位置，根据基准位置构建待预测地区的泰森多边形网络；记录在待预测地区范围内，从起始地点到目的地点的所有可行路径；根据目的地点的原总人口数量以及所有可行路径之间的人口数量，计算从起始地点出发的人口到目的地点的概率值；根据起始地点的原总人口数量、目的地点的原总人口数量、目的地点的流出人口数量以及概率值，得到目标时刻下目的地点的总人口数量。本发明公开的一种目的地点人口数量的预测方法能够基于动态的数据预测目的地点的人口数量，在预测过程中体现人口的流动情况，提高目的地人口预测的准确性。本发明实施例还公开了一种目的地点人口数量的预测装置及存储介质。
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公开(公告)号：CN106658564B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201611024350.7
申请日：2016-11-17
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Inventor： 杜翠凤
Abstract: 本发明公开了一种家庭用户的识别方法，包括：分别提取预设的目标用户以及与所述目标用户在预设时间段内通话的每个移动用户的通话数据；所述通话数据包括用户终端发生通话的时间和基站识别码；将所述目标用户分别与每个移动用户组成一组用户对；对每组用户对的通话数据进行检测，并在检测到所述用户对的通话数据满足预设的家庭通话规则时，将所述用户对中的移动用户作为所述目标用户的家庭候选用户；对所述目标用户及其家庭候选用户之间的通话关系进行关联规则处理，将满足关联阈值的家庭候选用户作为所述目标用户的家庭用户。相应的，本发明还公开了一种家庭用户的识别装置。采用本发明实施例，能够快速、准确地识别家庭用户。
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公开(公告)号：CN109885831A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910091177.X
申请日：2019-01-30
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种关键术语抽取方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据预先构建的特定领域术语词典，对文本进行切分处理；利用预设的第一抽取窗口遍历文本，对切分处理后得到的词语进行抽取，获得特定领域的候选术语，根据预先构建的特定领域术语词典，对切分处理后得到的词语进行抽取，获得特定领域的候选术语；通过预先构建的概率主题模型对候选术语进行主题聚类，获得多个主题关联的候选术语及其关联概率；根据每个主题关联的候选术语及其关联概率，确定关键术语，本发明基于特定领域术语词典对文本划分，并采用概率主题模型进行关键术语提取，有效抽取特定领域的关键术语，提高关键术语抽取的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109829396A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910039567.2
申请日：2019-01-16
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Inventor： 杜翠凤
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别运动模糊处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：分别对模糊图像、人脸图像进行识别，获取模糊图像的区域图像和人脸特征图像、人脸图像的人脸特征图像，将模糊图像的区域图像和人脸特征图像、人脸图像的人脸特征图像进行空间匹配映射；根据注意力掩码对模糊图像的区域图像和人脸特征图像中的各特征点赋权，通过模糊图像的区域图像和人脸特征图像、人脸图像的人脸特征图像对生成式对抗网络进行训练，得到具有清晰人脸的图像，通过对模糊图像的实例级别图像与人脸图像的实例级别图像进行匹配，将注意力机制整合到生成式对抗网络以学习模糊图像的人脸区域，形成具有清晰人脸的图像，提高人脸识别的精度。
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公开(公告)号：CN109325226A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811052429.X
申请日：2018-09-10
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的术语提取方法、装置与存储介质，该方法包括：对目标文本进行术语标注；对标注后的目标文本进行分词处理，得到分词文本并提取关键词；根据关键词对预先建立的RNN深度学习网络进行训练，得到术语预测模型，并获取术语预测模型输出的术语预测结果；根据目标文本对应的术语预测结果以及术语标注，对预先建立的CNN深度学习网络进行训练，得到术语提取模型，并获取术语提取模型输出的术语提取结果。本发明融合了RNN与CNN深度学习网络，组成了一个更深层的深度学习的网络，依据提取后的关键词以及目标文本的术语标注结果对目标文本进行术语的预测和提取，可以有效提升术语的提取速率，实现海量文本的中文术语的抽取。
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公开(公告)号：CN109271930A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811075329.9
申请日：2018-09-14
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种微表情识别方法、装置与存储介质，所述方法，包括：检测预先采集的目标人脸图像的人脸特征，获取所述目标人脸图像的至少五个人脸特征点；根据所述目标人脸图像的人脸特征点以及预设的图像分块规则，对所述目标人脸图像进行切块处理，得到若干个图块；根据所述若干个图块，通过预先建立的卷积神经网络模型，获得微表情分类结果。上述方法依据获取的人脸特征点以及预设的图像分块规则，对所述目标人脸图像进行切块处理，并采用卷积神经网络对切块后的得到的若干个图块进行识别分类，能够有效提高微表情识别的速度、精度，从而大幅度提高微表情识别的工作效率。
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公开(公告)号：CN105635968B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201610030730.5
申请日：2016-01-18
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时间单元的热点区域识别方法，包括如下步骤：基于手机信令数据，对经过待识别区域内的每一基站的每一用户的最具有相似移动特征的前K个用户进行聚类，并匹配K个用户的移动轨迹序列之间的一段最长的相同基站切换序列；将特定时间段等间隔划分为N个时间单元，并针对K个用户，根据每一最长的相同基站切换序列与每一时间单元的匹配，对在每一时间单元内经过同一个基站的用户进行聚类；通过阈值判断识别每一时间单元内的热点基站，每一时间单元内的每一热点基站所覆盖的一个区域为该时间单元内的一个热点区域。本发明还提供一种预测方法及装置。采用本发明实施例，能够准确地分析出用户聚集的热点区域的时间规律。
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公开(公告)号：CN108804617A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810546695.1
申请日：2018-05-30
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Inventor： 杜翠凤
CPC classification number: G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种领域文本抽取方法，包括：获取所述训练集的每个类别的至少一个分类词，生成相应于每个所述类别的第一特征词集合；对所述第一特征词集合进行合并、扩充，生成目标特征词集合；根据所述目标特征词集合以及所述训练集，计算每个所述目标特征词在每个所述类别中与每个所述目标特征词之间的内部结合紧密度，以及计算每个所述目标特征词相对于所述目标特征词集合中的每个所述目标特征词的左熵和右熵；根据所述内部结合紧密度、所述左熵以及所述右熵，得到每个所述类别的术语。本发明还公开了一种领域术语抽取的装置、终端设备及存储介质，可以解决特征词集合不能准确地表达特定学科领域的问题，提高了文本分类的准确性。
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