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公开(公告)号：CN115544261A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210165543.3
申请日：2022-02-18
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明提出了一种基于图注意力和条件随机场的知识图谱噪声修复方法，用于解决现有知识图谱噪声修复方法的复杂度大，准确率不高的技术问题。本发明的步骤为：根据待修复的噪声三元组寻找其各个元素的邻居节点组成邻域，根据邻域构建噪声三元组的局部图；图注意力模型利用注意力衰退机制从局部图中学习噪声三元组的邻域特征，得到所有实体和关系的特征矩阵；条件随机场通过学习局部图中各个节点的特征矩阵以及节点的类型，从局部图中选择合适的节点替换噪声三元组；输出修复后的三元组。本发明提出的图注意力‑条件随机场模型比传统方法拥有更高的效率和更好的效果，可以进一步提高知识图谱质量，从而提高用户体验。
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公开(公告)号：CN111915147A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010653255.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能化的多源异构数据分析平台，涉及数据分析技术领域，包括销售额信息数据采集模块、成本信息数据采集模块、数据信息缓存模块、风险信息数据采集模块、数据信息筛选模块、数据信息分析模块、平台信息展示模块、风险评估模块，所述销售额信息数据采集模块的输出端与数据信息缓存模块的输入端电性连接，通过销售额信息数据采集模块实现了对销售额信息数据的采集，通过成本信息数据采集模块实现了对成本信息的采集，之后根据风险信息数据采集模块的信息量，根据数据筛选模块以及数据信息分析模块之间的配合使用，实现了对净利润的计算，同时实现了对该企业的风险等级的评估。
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公开(公告)号：CN111597790A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010449550.7
申请日：2020-05-25
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/216 , G06F40/211 , G06F40/237 , G06F40/58 , G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的自然语言处理系统，具体涉及自然语言处理领域，包括信息采集硬件设备和语言处理终端，信息采集硬件设备的内部设有信息采集模块和信息预处理模块，语言处理终端的内部设有语言处理模块和数据处理模块，语言处理模块由自然语言工具包构成，数据处理模块的内部设有深度神经网络。本发明通过基于人工智能的深度学习进行自然语言处理，利用检查和使用数据中的模式来改善程序的理解程度，通过变量赋值与算法优化构建神经网络，再通过神经网络预测和正确输出之间得差异做出记录，并且调谐输入的权重以提高其预测的准确性，待该自然语言处理随着使用时长得增加，使得自然语言处理智能化准确性逐渐提高。
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公开(公告)号：CN116520948B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310320623.6
申请日：2023-03-29
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及一种大数据的分析装置，包括主机体，所述主机体的上表面分别设置有显示器和身份识别组件，所述主机体的正面分别设置有理线组件、连接面板和控制面板，所述主机体的一侧固定连接有散热组件，所述主机体的一侧固定连接有回风管，所述回风管与散热组件相连通。本发明中，通过下固定筒提供对过滤网清洁的空间，避免清洁过滤网的时将灰尘带入主机体内，不需要将过滤网拆卸，方便使用，通过回气管将从主机体内的空气引入下固定筒内，使其穿过位于下固定筒内的过滤网并对其进行清洁，从而使该大数据的分析装置实现了对滤网的清洁并防止灰尘进入设备的效果。
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公开(公告)号：CN116520948A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310320623.6
申请日：2023-03-29
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及一种大数据的分析装置，包括主机体，所述主机体的上表面分别设置有显示器和身份识别组件，所述主机体的正面分别设置有理线组件、连接面板和控制面板，所述主机体的一侧固定连接有散热组件，所述主机体的一侧固定连接有回风管，所述回风管与散热组件相连通。本发明中，通过下固定筒提供对过滤网清洁的空间，避免清洁过滤网的时将灰尘带入主机体内，不需要将过滤网拆卸，方便使用，通过回气管将从主机体内的空气引入下固定筒内，使其穿过位于下固定筒内的过滤网并对其进行清洁，从而使该大数据的分析装置实现了对滤网的清洁并防止灰尘进入设备的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116306694A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310079488.0
申请日：2023-01-29
Applicant: 郑州轻大产业技术研究院有限公司 , 郑州轻工业大学
IPC: G06F40/58 , G06F16/957
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练的多模态机器翻译方法，包括：步骤S10：网页预处理，通过网络采集基于视觉特征的网页样本库；步骤S20：收集网页样本库的特征，通过自适应传感粒度的网页分割，形成关键内容特征数据库；步骤S30：对关键内容特征数据库进行数据预处理；步骤S40：根据关键内容特征提取的结果，利用分类器对网页数据信息进行判决，实现对传感数据信息的判断以及传感数据信息类型的判断。本发明通过采用由HTML标签对反映射DOM树内结构信息和网页视觉信息结合，全面地采集关键内容DOM的特征，通过自适应控制网页分割算法的分割粒度，使得分割后的数据信息更有效接近传感信息的真实情况，并利用分类器有效实现传感信息块的判决。
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公开(公告)号：CN112733019A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011641016.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N5/04 , G06F1/16 , H05K7/14
Abstract: 本发明公开了一种开放式知识图谱推理研究系统，包括源数据模块、大数据模块、知识图谱模块、特征数据比对模块、数据整合模块和搜索引擎模块，所述搜索引擎模块的输出端与所述大数据模块的输入端相连，本发明涉及知识图谱技术领域。该开放式知识图谱推理研究系统在开放式的网络资源环境下，当使用者需要搜索一种类型的产品时，优先通过在联网的搜索引擎中搜索产品的名称，大数据模块根据名称筛选出所需的知识图谱，知识图谱类型为多种且均包含有所搜索关键词的内容，使得携带相关数据的知识图谱均可被推理和筛选出来，方便为使用者提供更佳的选择和需求，从而智能化的推理和检索出所需的相关知识图谱的排序和类型。
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公开(公告)号：CN118364242A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410539659.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的食品安全检测装置，包括：数据采集模块：负责从各种来源收集食品安全相关的数据；数据预处理与清洗模块：负责对数据进行清洗，去除噪声和异常值；异常检测模块：负责识别数据中的异常值，区分真实的安全隐患与由噪声或异常值引起的误报；预警阈值自适应调整模块：负责自动调整预警阈值；用户反馈与阈值优化模块：负责根据实际操作经验调整预警阈值；数据分析模块：负责分析食品安全合格系数；本发明中，预警阈值自适应调整模块基于历史数据和实时反馈自动调整预警阈值，这样，系统可以根据实际情况进行动态调整，减少误报和漏报的可能性。
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公开(公告)号：CN114359026A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210033118.9
申请日：2022-01-12
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的图像处理方法及系统，属于图像领域，用于解决图像处理工作无法做到有序安排，且图像文件无法进行界定和结合图像数据实现智能处理的问题，包括处理排序模块、图形界定模块、图像初分模块和图像处理模块，处理排序模块用于对使用人员的图像处理请求进行排序，图像初分模块用于对图像文件进行图像初分，图像界定模块用于将图像文件与若干张预设图像进行图像界定，图像处理模块用于对用户终端上传的图像文件进行处理，本发明方便对上传的图像文件进行界定，并结合图像数据对图像进行智能处理，并实现图像文件的有序处理。
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公开(公告)号：CN112905736A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110113463.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06N7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于量子理论的无监督文本情感分析方法：包括如下步骤：创建两个情感词典，分别是积极情感词典PSD与消极情感词典NSD；对积极情感词典PSD、消极情感词典NSD以及语料集中的文本进行预处理；构建量子文本表示模型，分别对预处理后的积极情感词典PSD、消极情感词典NSD和文本提取特征，构建积极情感词典密度矩阵ρPSD、消极情感词典密度矩阵ρNSD以及文本密度矩阵ρtext；运用量子相对熵算法，得到每个文本的情感分类结果。
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