公开(公告)号：CN110516067B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN201910782171.7

申请日：2019-08-23

Applicant: 北京工商大学 ,  中国人民大学

Inventor： 肖克晶 ,  左敏 ,  王晨萌 ,  张青川

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/295 ,  G06F40/242

Abstract: 本发明涉及一种基于话题检测的舆情监控方法、系统及存储介质，该方法包括：S1、获取热门网站上某一特定主题相关的新闻数据，并对获取的新闻数据进行预处理；S2、提取新闻数据的关键词和命名实体构成联合特征集合，并使用标题语义更新其权重，以表示新闻，对新闻表示进行聚类以确定热点话题，并提取热点话题的相关词进行展示；S3、对于热点话题，判断同一话题下的网民评论的整体情感倾向性，作为判断事件舆情严重程度的依据，采用基于依存关系的情感识别方法对同一话题下的新闻评论数据进行分析，获得细粒度的情感分析结果；S4、对不同话题对应的话题热度和情感倾向性进行分析，获得针对性地控制舆情方案。本发明提高了话题检测的准确度。

公开(公告)号：CN113537042A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110792697.0

申请日：2021-07-14

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 毛典辉 ,  赵爽 ,  郝治昊 ,  李海生 ,  左敏 ,  蔡强

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  H04L29/06 ,  H04N21/234 ,  H04N21/2743

Abstract: 本发明涉及一种共享可更新的Deepfake视频内容监管方法及系统，其方法包括：步骤S1：将Deepfake视频输入预处理模块，提取视频关键帧并截取人脸图像作为训练样本；步骤S2：提取训练样本的空域与频域特征，将特征信息输入SVM分类模型进行训练，得到初始的内容监管模型；步骤S3：基于区块链技术建立共享可更新策略，并设计激励机制收集新的有效的Deepfake视频数据；步骤S4：收集样本数量达到阈值后，对初始模型进行更新训练，更新后对样本贡献者共享Deepfake视频内容检测方法并等待下一次更新。本发明可以实现Deepfake视频内容检测方法的共享，并对其进行持续性更新，有效消除了Deepfake视频数据集样本不平衡问题，解决了过拟合问题，从而提高了内容监管模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN113342809A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110604291.5

申请日：2021-05-31

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 左敏 ,  薛明慧 ,  张青川 ,  颜文婧

IPC: G06F16/22 ,  G06F16/28 ,  G06F16/951 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的互联网食品实体对齐方法及系统，其方法包括：步骤S1：将待对齐的两个知识图谱KG1和KG2中三元组进行分离，得到关系三元组和属性三元组；步骤S2：更新关系三元组；步骤S3：获取实体结构特征向量和关系特征向量；步骤S4：获取实体特征向量；步骤S5：构建实体关系对齐模型，计算实体特征向量间的距离，实现实体的对齐，计算关系特征向量间的距离，实现关系的对齐。本发明提出的方法，通过对知识图谱的图结构进行补全和修剪，减少知识图谱间图的异构性的影响，同时在实体种子有限的情况下，提高了实体种子利用效率和实体对齐正确率。

公开(公告)号：CN112884354A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110278179.7

申请日：2021-03-15

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 左敏 ,  张宝宇 ,  张青川 ,  颜文婧

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06F8/30 ,  G06F16/951 ,  G06F40/126 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明涉及一种字词双维度的化妆品安全监管领域事件信息抽取方法，包括：对互联网上爬取到的舆情事件数据进行预处理，在公共领域资源库的基础上构建化妆品安全领域word embedding资源库、对其使用领域语料进行增量训练、通过基于BERT的神经网络提取字词双维度文本特征，完成化妆品安全监管领域事件信息抽取。本发明一定程度上解决了化妆品安全监管领域事件信息抽取准确程度不高，领域性强的难题，通过构建新的模型，将字维度作为文本向量化表示的基础上再加入词维度进行辅助表示，提高事件信息抽取准确性。

公开(公告)号：CN112527956A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011422197.X

申请日：2020-12-08

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 左敏 ,  孙劭芃 ,  张青川 ,  颜文婧

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/951 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的食品安全舆情事件提取方法，能够及时为政府相关舆情管理者和公众提供食品安全相关舆情的最新内容。所述方法包括：搭建食品安全舆情语料库库；与开放域的word embedding资源库融合，搭建食品安全舆情Embedding资源库；对舆情预料进行实体关系标注，并加入语义角色注意力机制对舆情事件进行信息要素提取；搭建舆情提取模型，将舆情信息要素输入模型进行舆情事件的提取。本发明能通过网络中海量食品安全相关的文章、报道、新闻中快速的提取、总结出准确的舆情事件，能够以最少的时间成本获取更为丰富、更具价值的舆情信息资源。

公开(公告)号：CN111291865A

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN202010070608.7

申请日：2020-01-21

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 曹倩 ,  徐菲 ,  刘立红 ,  左敏 ,  孙践知 ,  李丹莲

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01C21/12

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络和孤立森林的步态识别方法，包括步骤：步骤(1)，数据采集：采用手机内置的加速度传感器以及陀螺仪传感器采集多位用户的行走数据；步骤(2)，数据预处理：采用低通有限脉冲响应滤波器FIR对采集到的数据进行过滤，去除噪音信息；对采集到的数据进行插值，使得采集数据的采样点间隔均匀；步骤(3)，方向无关转换：对采集到的传感器数据进行方向无关转换，减少手机的放置位置对于识别准确率的影响；步骤(4)，步态周期划分：采用固定的滑动窗口算法对步态进行周期性划分，设定滑动窗口的长度为200，即每秒的采样数；步骤(5)，使用CNN神经网络对采集到的步态数据进行特征提取。

公开(公告)号：CN111123703A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911241252.2

申请日：2019-12-06

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 魏伟 ,  左敏 ,  张志远

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种变带宽自抗扰控制方法，包括以下步骤：对一阶被控对象设计固定带宽的线性扩张状态观测器；在固定带宽线性扩张状态观测器的基础上构造变带宽扩张状态观测器；建立自抗扰控制律，构造基于变带宽扩张状态观测器的变带宽自抗扰控制器；调节变带宽自抗扰控制器的参数直至获得满意的控制效果。本发明的技术方案，能根据估计偏差的变化实时调节观测器带宽，以提高观测器对时变扰动或突发性扰动的估计能力、减小估计偏差、提高控制精度。

公开(公告)号：CN105241449A

公开(公告)日：2016-01-13

申请号：CN201510829108.6

申请日：2015-11-25

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 左敏 ,  魏伟

IPC: G01C21/00

CPC classification number: G01C21/00

Abstract: 本发明涉及一种机器人视觉导航方法，包括：步骤1：将机器人的摄像装置旋转预定角度；步骤2：旋转到该预定角度后，摄像装置拍摄图像，得到特征图像；步骤3：将所述摄像装置旋转回初始位置；步骤4：旋转机器人本体，摄像装置拍摄图像，得到当前图像，将该当前图像与特征图像进行比较；步骤5：如果二者匹配，则停止对机器人本体的旋转，如果不匹配，则返回步骤4。本发明利用巡检机器人视觉监测对机器人的姿态参数θ进行视觉修正，保证了机器人旋转控制的精确度。

公开(公告)号：CN105182744A

公开(公告)日：2015-12-23

申请号：CN201510445482.6

申请日：2015-07-27

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 魏伟 ,  左敏 ,  梁博

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种纳米定位系统的抗干扰控制方法，包括以下步骤：基于误差变换的扩张状态观测器接收所述系统的输出y及控制量u，根据控制量u及系统输出y计算干扰估计值和状态估计值；所述观测器将状态估计值发送到控制器，控制器基于期望的系统输出yd以及状态估计值计算出控制律；根据所述控制律与干扰估计值计算得出纳米定位系统的控制量；将所述系统控制量输入所述纳米定位系统。该方法既利用非线性函数的优异性能，非线性函数中各参数又具有明确的物理意义，使参数整定具有较强的可操作性，降低了其整定难度。

公开(公告)号：CN117197804B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202311238354.5

申请日：2023-09-25

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 颜文婧 ,  于旭东 ,  毛典辉 ,  左敏

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/58 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种茶叶地理标志产品识别方法，其包括：1)、采集茶树生长时序图像和茶叶高光谱数据；2)、预处理；3)、构建茶树生长时序图像处理模型并提取茶树生长时序特征；4)、构建茶叶代谢物加权共表达网络并将提取茶叶代谢物加权共表达网络特征；5)、提取茶叶光谱特征；6)、构建和训练优化茶叶深度学习识别模型；7)、采用数据级融合方式融合茶树生长时序特征、茶叶代谢物加权共表达网络特征和茶叶光谱特征，以获得融合特征，并将融合特征输入到茶叶深度学习识别模型中，以实现茶叶地理标志产品的识别。其能对标志茶叶的产地和品种进行快速准确的识别，为茶叶的智能溯源识别提供了技术保障。