公开(公告)号：CN104952444A

公开(公告)日：2015-09-30

申请号：CN201510205173.1

申请日：2015-04-27

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄桂敏 ,  周娅 ,  周荣

IPC: G10L15/01 ,  G10L15/18 ,  G10L15/06

Abstract: 本发明一种文本无关的中国人英语口语质量评估方法，先输入华尔街日报英语语音标准声学模型、表达正确但发音不标准的中国人英语口语语音数据，训练构建出一个英语口语自适应语音识别模型；输入华尔街日报英语语音标准声学模型、表达正确且发音标准的中国人英语口语语音数据，训练构建出一个英语标准口语自适应评估模型；使用英语口语自适应语音识别模型识别输入待评估的被测试者口语语音数据；使用英语标准口语自适应评估模型对评估识别后的待评估被测试者口语语音数据进行处理，输出待评估的被测试者口语语音质量分数。本发明一种基于英语声学混合模型的文本无关中国人英语口语质量评估方法，解决了利用计算机系统评估中国人英语口语质量的问题。

公开(公告)号：CN103094871A

公开(公告)日：2013-05-08

申请号：CN201310049518.X

申请日：2013-02-05

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘建伟 ,  魏德强 ,  周娅 ,  梁惠萍 ,  黄祖钦 ,  廖燕军 ,  吕宁 ,  李锦源

IPC: H02G7/16

Abstract: 本发明为输电线防冰装置及使用方法，本装置有驱动电机和行走轮，还配有涂料机构和除水机构。涂料瓶下接涂料管、涂料刷、半圆的涂料刷刷体环抱输电线。固定于框体的2台除水电机各接除水刷。装置前后端还配有包括除冰电机和除冰麻花钻的除冰机构。控制系统的接有温湿度传感器、红外反射传感器的微处理器经PWM分别连接各电机。流量控制阀与微处理器连接。本使用方法为，装置安置在输电线上，控制系统根据不同温湿度启动驱动电机,开启流量控制阀为输电线涂覆憎水涂料，或者启动驱动电机和除水电机，在输电线上往返除水，防止输电线结冰；或者在有覆冰时启动驱动电机、防水电机和除冰电机，在输电线上往返除冰和除水。本发明自动运行，实用有效。

公开(公告)号：CN119028127A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410978941.6

申请日：2024-07-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张会兵 ,  谢千新 ,  贾飞 ,  胡晓丽 ,  张敬伟 ,  林煜明 ,  首照宇 ,  袁峰 ,  周娅

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于DSTMAN的交通预测方法，包括：获取交通路网参数和交通状况数据，对所述交通路网参数和交通状况数据进行预处理，获得预处理后的交通路网数据；构建交通流量预测模型，将所述预处理后的交通路网数据输入所述交通流量预测模型进行优化，获得优化后的交通流量预测模型，其中，所述交通流量预测模型采用动态时空记忆增强网络DSTMAN构建；获取待预测目标交通区域的交通路网参数，输入所述优化后的交通流量预测模型获得未来目标交通区域的交通流量预测结果。本发明能够更准确地预测交通流量。

公开(公告)号：CN118696898A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410981749.2

申请日：2024-07-22

Applicant: 广州利道电子科技有限公司 ,  桂林电子科技大学

Inventor： 张会兵 ,  刘顺 ,  张林语 ,  贾飞 ,  胡晓丽 ,  张敬伟 ,  林煜明 ,  首照宇 ,  袁峰 ,  周娅

IPC: A01M1/02 ,  A01M1/04 ,  A01M1/14

Abstract: 本发明属于害虫治理技术领域，尤其涉及一种农业害虫综合治理装置，包括：箱体；诱捕机构，设置在箱体的上方；放卷组件，固定安装在箱体的一内侧壁上；绕卷组件，固定安装在箱体内与放卷组件相对的内侧壁上，放卷组件与绕卷组件对应设置；粘虫胶带，一端设置在放卷组件上，另一端设置在绕卷组件上，粘虫胶带穿出箱体的顶端；监控组件，设置在箱体的上方且与粘虫胶带对应设置；测量组件，设置在箱体内且与粘虫胶带对应设置；控制组件，设置在箱体内且与绕卷组件、测量组件、监控组件以及诱捕机构电性连接。本发明可以实现自动捕集害虫，减少了人们的工作强度，效率更高，且不存在污染环境的风险。

公开(公告)号：CN117707722A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311458097.6

申请日：2023-11-04

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 林煜明 ,  蒋有佳 ,  李优 ,  周娅 ,  邹有鑫 ,  吴俊欢 ,  曾令青

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明涉及数据库和数据挖掘技术领域，涉及一种时空众包在线微任务快速分配方法，包括：步骤1、实时动态到达平台的时空众包参与者，根据参与者的属性分类，属于工作者存放Workers队列中，属于任务存放在Tasks队列中；步骤2、根据Workers队列和Tasks队列数量大小确定构建二分图，并采用KM算法来实现最优匹配；步骤3、输出最优的匹配对集合M。本发明能实现快速分配，能实现时空众包平台收益最大化。

公开(公告)号：CN117648922A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311397452.3

申请日：2023-10-26

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李优 ,  尹锦辉 ,  林煜明 ,  周娅 ,  邹有鑫 ,  吴俊欢 ,  曾令青

IPC: G06F40/211 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及语言处理技术领域，涉及一种用于探测预训练深度语言模型生成的句子表示的方法，包括：一、给定句子W、W对应的模型M；二、从模型M中获得向量序列H＝M(W)；三、设计树拓扑探针，树拓扑探针首先使用结构探针计算H的探测树深序列probSeqf；然后，构建伪树深序列pesuSeqW并计算pesuSeqf与pesuSeqW之间的距离度量；四、将任务损失和距离度量输入综合损失得到最后的微调损失，通过树拓扑探针微调发现预训练深度语言模型生成的句子表示的内部结构是否具有树形结构的层次结构。本发明能较佳地探测句子表示。

公开(公告)号：CN116561296A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310462889.4

申请日：2023-04-26

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 程珠鸿 ,  周娅

IPC: G06F16/34 ,  G06F16/36 ,  G06F40/284 ,  G06F40/216 ,  G06F40/211

Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于文本多特征的TextRank中文摘要生成方法，通过Word2vec模型对文本提取词向量，并融合为句向量后计算句子之间的相似度，以相似度为边的权值，以各句子为节点构造TextRank图模型，并计算出各句子的TextRank值，然后对文本分别进行情感词特征、关键词特征、转折词特征以及标点特征的多特征提取，计算出文本中各句子的多特征值并与各句子的TextRank值结合，最后得到各句子的权值进行句子排序，抽取排序靠前的句子作为候选摘要句。本发明在虑文本的语义特征基础上，融合了文本的情感特征，使得生成的摘要质量更高。

公开(公告)号：CN110287291B

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN201910596537.1

申请日：2019-07-03

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄桂敏 ,  刘剑 ,  周娅

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06F40/205 ,  G06F40/253 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/247

Abstract: 本发明公开一种无监督的英语短文句子跑题分析方法，分析系统是一个由顺序连接的英语短文预处理模块、多元语义表示模型构建模块、英语短文表示模型构建模块、英语短文句子跑题分析模块组成。一篇英语短文通过该分析系统处理后，最后能够得到该篇英语短文中跑题的句子，以及英语短文句子跑题程度分数与评语。本发明方法解决了传统的无监督英语短文句子跑题分析方法忽略了词与词之间的语义相关性，从而导致的在进行英语短文句子跑题分析时无法准确分析出跑题句子和跑题程度评分准确差的问题。

公开(公告)号：CN113177136A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110460027.9

申请日：2021-04-27

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李优 ,  张志海 ,  常亮 ,  林煜明 ,  周娅

IPC: G06F16/65 ,  G06F16/683 ,  G06F40/211 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及音乐风格分类技术领域，涉及一种基于注意力的音频和歌词的多模态音乐风格分类方法，步骤如下：一、数据获取；二、音频预处理：先对音频数据采取Mel频谱特征提取，然后经过CNN网络得到音频特征；三、歌词预处理：先进行BERT预训练得到词向量，然后经过HAN网络得到歌词特征向量；四、attention模间融合：通过Attention模间融合，将获取的音频和歌词特征，进行交互融合获取融合的Attention注意力向量，再与音频和歌词特征向量拼接，获得包含音频和歌词各自模态特征，以及模态间融合特征的音乐风格特征；五、经过softmax层进行分类。本发明能较佳地对数据进行学习和分类。

公开(公告)号：CN111259153A

公开(公告)日：2020-06-09

申请号：CN202010072375.4

申请日：2020-01-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 林煜明 ,  傅裕 ,  李优 ,  周娅 ,  张敬伟

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种完全注意力机制的属性级情感分析方法，该方法结合基于自注意力机制网络SAM-NN和特定方面注意力机制网络AAM-NN来分别生成词汇级别、句子级别语义特征，最后通过一个全连接神经网络FC-NN输出层计算评论句子内容的情感极性。本发明所提出的方法在实现上是并行结构的，并且在每一个网络计算模块，本发明都融合了特定方面信息特征，保证了该方法在尽可能的根据特定方面信息进一步分析出用户评论信息中关于目标对象特定属性方面的情感极性。与现有技术相比，本发明方法不仅有效提高特定方面情感分析任务的准确率，而且有效减少在模型训练时间上的花费。