公开(公告)号：CN111401412B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202010131908.1

申请日：2020-02-29

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵生捷 ,  余豪 ,  史清江 ,  张荣庆

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于平均共识算法的物联网环境下分布式软聚类方法，具体步骤如下：步骤S1：获取目标物联网节点所在的拓扑网络，将分布式数据集、聚类数目、模糊系数和停止准则参数输入至拓扑网络；步骤S2：初始化分布式数据集的集合元素，计算出目标物联网节点的初始聚类中心；步骤S3：计算分布式数据集到初始聚类中心的分配矩阵；步骤S4：根据分配矩阵，计算目标物联网节点内的聚类中心，并通过平均共识算法获得全局聚类中心；步骤S5：重复步骤S1‑S4，迭代更新全局聚类中心，根据停止准则参数对当前全局聚类中心与上一轮的全局聚类中心进行判断，输出最终全局聚类中心。与现有技术相比，本发明具有能有效提高聚类结果的质量和算法的稳定性等优点。

公开(公告)号：CN113763343A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202111008957.7

申请日：2021-08-31

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵生捷 ,  叶珂男 ,  张荣庆

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的阿兹海默症检测方法及计算机可读介质，其中阿兹海默症检测方法包括：步骤1：获取结构性核磁共振成像sMRI图像训练集，进行数据预处理；步骤2：基于熵选择最具信息量的图像切片；步骤3：构建阿兹海默症检测模型，并使用步骤2筛选的图像切片对检测模型进行训练；步骤4：将待检测的结构性核磁共振成像sMRI图像输入检测模型，获得检测结果。与现有技术相比，本发明具有准确度高、鲁棒性好、计算开销小等优点。

公开(公告)号：CN112489426A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011345693.X

申请日：2020-11-26

Applicant: 同济大学

Inventor： 张荣庆 ,  汪涵秋 ,  李冰

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的城市交通流量时空预测方案，包括以下步骤：获取城市路网拓扑结构图和历史流量数据；构建并训练ST‑GCN网络模型；预测得到所有A类路口的预测流量；使用Adjacent算法得到所有B类路口的预测流量；使用Adjacent算法得到所有C类路口的预测流量；再使用Similar算法得到D类路口的预测流量；最后输出所有路口的预测流量。与现有技术相比，本发明首先通过构建和训练ST‑GCN网络模型，得到有历史流量数据路口的预测流量，再通过Adjacent‑Similar算法，对于无历史流量数据的路口，根据其相邻路口的预测流量得到其预测流量，对于“孤岛”路口，寻找其相似路口并用相似路口的预测流量作为该路口的预测流量，为无历史流量数据路口的流量预测提供了新的解决思路。

公开(公告)号：CN110501568B

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN201910606143.X

申请日：2019-07-05

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵生捷 ,  张冰 ,  张荣庆

IPC: G01R21/133

Abstract: 本发明涉及一种基于图信号处理的非侵入式设备负载监测方法，包括数据预处理、起始点获取和目标函数整体优化三个步骤，首先对数据进行预处理，为各已知设备选取合适的时间段作为训练集；然后确定目标函数，对目标函数的正则化项进行最小值求解，获得解析解；最后将已获得的解析解作为起始点，执行梯度投影优化算法对目标函数进行整体优化求解。与现有技术相比，本发明具有提高了算法性能，获得更好的电力分离结果，实现更高精度的非侵入式设备的负载监测等优点。