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公开(公告)号：CN103793503A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410035384.0
申请日：2014-01-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于web文本的观点挖掘与分类的方法，属于数据挖掘技术领域。本发明通过网络爬虫、观点挖掘、信息抽取、机器学习等技术从互联网中获取、发现新的话题，并持续跟踪和关注该话题，通过对得到话题的情感倾向性及真伪倾向性的综合分析。本发明能快速有效地在大数据时代背景下，通过从中挖掘热点主题倾向性走势，分析影响因子，为减少舆论导向对公众的负面影响，为互联网管理的决策提供参考。
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公开(公告)号：CN103744928A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310743880.7
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于历史访问记录的网络视频分类方法，属于计算机网络数据挖掘技术领域。首先通过对视频的历史访问记录数据集进行自动分析，抽取出有意义的特征后对其生成待用数据文件，通过所述数据文件将历史访问记录转化为可用于训练的结构化文档，然后用逻辑回归对所结构化文档进行机器学习得到预测模型。使用预测模型，根据待预测视频历史访问记录信息的完整程度，对其选用相应的方法进行分类预测。本发明对比现有技术，在减少人工代价的同时，使参与计算的参数更为精简，预测效果更为准确、花费的时间更少。同时，由于可以根据待预测视频历史访问记录信息的完整程度对其选择聚类与否的操作，使其模型的应用更为广泛。
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公开(公告)号：CN101968808A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN201010519896.6
申请日：2010-10-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于仿真特定领域的仿真信息自动排序方法，包括以下步骤：1)基于仿真资源的特点，定义仿真领域的仿真因子Wf，并基于Wf定义文件的重要因子和分割的重要因子；2)在通用中文词库基础上，增加一个仿真领域的专有名词词库，并根据这两个词库将待排序文档分割为若干个与排序有关的相关词；3)计算每个待排序文档的相关性；4)根据相关度计算结果，实现基于仿真领域的排序。本发明所述方法可以准确地检索出仿真应用相关的信息，具有简单、易行、高效的特点，非常适合目前广泛流行的分布式仿真应用。
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公开(公告)号：CN118822728A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410809339.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于异质图神经网络的股票价格波动预测方法，属于大数据模型应用技术领域，该方法包括：S1，异质图构建；S2，动态异质图嵌入生成；S3，基于元路径的消息传递；S4，将新闻驱动市场预测整合器和行业新闻融合编码器，分别用于实现特征融合和评估间接连接的股票节点之间的影响力评分，S5，利用宏观经济同步编码器得到宏观嵌入向量，再进行股票嵌入和宏观嵌入向量的交叉融合；S6，节点嵌入的消息传递与更新；S7，经过预测层输出预测结果，并且采用反向传播和梯度下降算法优化模型。本发明通过量化新闻内容对股票的影响、捕捉多条新闻内容之间的共性，以及精确分析宏观经济因素对股票价格波动的影响，对股票波动进行了更准确的预测。
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公开(公告)号：CN111275198B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202010046363.4
申请日：2020-01-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/241 , G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种轴承异常检测方法及系统。该方法包括：获取轴承加速度样本数据；对加速度样本数据进行预处理；采用自动编码机挖掘预处理后的加速度样本数据的特征数据；对各加速度样本数据对应的特征数据进行聚类分析；根据聚类分析结果，确定正常特征数据和异常特征数据；以特征数据为样本，以特征数据的正常或异常为标签，对神经网络进行训练，得到神经网络模型；获取待检测轴承加速度数据；对待检测轴承加速度数据进行预处理；采用自动编码机挖掘预处理后的待检测轴承加速度数据的特征数据；将待检测轴承加速度数据的特征数据输入神经网络模型，得到待检测轴承加速度数据是否异常的结果。本发明能够对轴承的异常与否进行直接地识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111444431B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010235102.7
申请日：2020-03-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种网页推荐方法及系统。该方法包括：根据q学习建立q_table；根据q_table采取一个动作给用户推荐一个网页；计算推荐网页之前的收益；计算推荐网页之后的收益；计算即时收益；判断所述即时收益是否为零；若是，则给用户推荐这个网页；若否，更新q_table，根据更新后的q_table采取一个动作，重新给用户推荐一个网页。本发明根据即时收益来更新q_table中的q值，采用当前最大一步化收益给用户推荐网页，使当前推荐的网页更精准。而且把用户分为偏好特定专业领域的用户和偏好广泛领域的用户，网页推荐也更为精准。
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公开(公告)号：CN112418386A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011457856.3
申请日：2020-12-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网格结构信息熵的网络嵌入方法，属于计算机网络科学与机器学习技术领域。本方法首次提出了结构信息熵，从熵的角度对网络进行演变。在一个网络中，通过引入熵的指标对网络进行层级演变，可选参数保留网络的层级结构，并在此结构下对网络进行嵌入学习。在结构信息熵基础上提出了一个新的图网络嵌入模型，即，将网络进行量化并嵌入到低维向量中。嵌入结果能对网络进行更好的后续分析，如链路预测社区发现等。本发明方法能够很好的保留网络的结构信息，同时，能很好地表现节点与社区间的联系。为显式地保持网络的层次性，不仅嵌入了网络的顶点，还嵌入了网络的所有层的共同体。
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公开(公告)号：CN111400796A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010164331.4
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Agent的室内应急疏散位置风险评估方法，属于人工智能与智能代理技术领域。包括1)建筑平面图导入模块接收单层建筑平面图并对进行预处理，输出处理后的建筑平面图以及具体的应急情形，再等待外部命令，若外部命令是插入模拟应急安全事件，则跳至2)，若外部命令时验证平面安全性，则跳至3)；2)应急事件生成模块指定应急安全事件发生的位置，并根据应急安全事件性质改变应急安全事件发生位置处的格点状态、调整其与相邻格点连接的奖赏值；3)针对应急情形选择深度学习方法，反馈设计合理的安全性指标，输出平面整体的安全性评价指标。所述方法有效避免了人为制定刚性规则来化解室内应急疏散隐患时存在的缺陷。
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公开(公告)号：CN108092818A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711433107.5
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种可以提升节点在动态网络终端影响力的智能代理方法，属于数据挖掘、数据搜索以及机器学习技术领域。具体步骤包括：步骤一、初始化：将节点划分为多个集合，令目标节点v与每个集合中的中的带来净收益最大的节点建立连接；步骤二、评估：重新计算每个节点的净收益，重新划分集合；步骤三、选择：采用置信区间上界选取集合；步骤四、连接：目标个体与选中的集合的带来净收益最大的节点连接；步骤五、等待：等待网络的变化再重复步骤二～五。本发明从网络个体角度，可以使目标节点在网络中有更大的话语权。从网络监督者角度，可以使目标节点更好的掌控网络信息，及时发现网络中的安全隐患。
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