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公开(公告)号：CN119829743A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510027523.3
申请日：2025-01-08
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F16/334 , G06F16/335 , G06F16/353 , G06F16/31 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及一种基于签名的集合语义相似度连接方法，属于数据库和信息检索领域。包括四部分内容：首先，分类树构建步骤：给定数据集，根据WordNet知识库构建分类树；其次，集合签名步骤：将数据集中每个集合进行签名，获得对应的签名数据集；随后，数据预处理步骤：将签名数据集中集合进行排序，得到排序后的数据集；最后，连接处理步骤：对排序后的数据集中的集合执行自连接，获得语义相似结果对集。本发明基于签名前缀过滤技术、长度过滤技术，最终实现集合语义相似度连接方法，可有效提高集合语义连接效率。
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公开(公告)号：CN119829690A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510026197.4
申请日：2025-01-08
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于HQuadTree的空间范围查询方法，属于空间数据库索引技术领域。本发明包括空间索引构建和空间范围查询两个部分。在索引构建时，将Hilbert曲线和QuadTree结合，创建HQuadTree索引。查询执行时，给定一个查询q，采用深度优先结合有限广度扩展的策略对空间范围查询进行适度下钻，可有效降低返回的无效对象的数量。此外为避免下钻过程中的相交判断次数，提出快速相交判断策略来减少判断次数，从而可有效查询效率。
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公开(公告)号：CN119206327A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411258488.8
申请日：2024-09-09
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种结合旋转自监督和CLIP指导的长尾图像分类的联邦学习方法，属于长尾联邦学习领域。首先，本发明通过使用旋转自监督学习来指导本地客户端地训练，减少长尾数据对模型特征提取器造成的影响并使模型更好地学习图像的特征。其次，本发明利用预训练的CLIP对旋转之后的图像进行指导，将CLIP中丰富的知识转移到客户端模型中，进一步提升模型特征提取器的性能。最后，服务器生成一组使用CLIP指导的类别平衡的联邦特征，用于重新训练聚合后的模型的分类层，以提升全局模型的精度。本发明通过利用旋转自监督和CLIP指导模型训练，有效提高了客户端模型特征提取器提取图像中特征的能力，并缓解了长尾数据造成的影响，提升了最终全局模型的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118643067A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410784668.3
申请日：2024-06-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/22 , G06N7/01 , G06N3/047 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于CP‑Nets的Skyline查询方法，属于数据管理和多属性数据查询技术领域。本发明针对用户在进行数据库查询时偏好具有依赖关系的情况，设计了一种利用CP‑Nets表达用户条件偏好，进而进行Skyline查询的方法。首先用CP‑Nets表示用户的条件偏好，并通过CP‑Nets的语义对候选数据集进行剪枝；然后根据CP‑Nets的推理功能得出用户对数据的偏好，在此基础上定义一种新的基于CP‑Nets的Skyline—CP‑Skyline；最后，根据CP‑Skyline的定义，将满足用户条件偏好的最优结果集返回给用户。本发明可以在用户进行数据检索时，充分考虑用户对数据各属性之间的偏好具有依赖性的情况，基于CP‑Nets对数据集合理剪枝，从而大量减少数据之间的支配关系计算，提高Skyline查询效率，具有明显的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117036781A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310882737.X
申请日：2023-07-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V10/764 , G06N5/01 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及一种基于树综合多样性深度森林的图像分类方法，属于数据挖掘中多类别分类应用技术领域。本发明针对原始深度森林模型所需时间、内存和存储成本高的问题，根据决策树模型的特征，设计了一种基于决策树模型形态结构的多样性度量方法，用于计算决策树模型间的多样性；接着通过综合权衡决策树的多样性和准确性两方面因素，设计了一种用于优化级联层中随机森林的剪枝策略；最后通过剪枝得到精简高效的深度森林模型，降低了模型的计算复杂度，能够大幅度减少时间、内存和存储的开销，有效提高了图像分类任务的预测性能和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117036697A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310919555.5
申请日：2023-07-25
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种基于权重约束最小生成树发现微簇结构的聚类算法进行图像分割的方法，属于数据挖掘、机器学习中的聚类分析应用技术领域。本发明首先采用一种边界模糊采样方法以保留原始数据分布结构，然后通过限制最小生成树生长寻找初始微簇，最后进一步定义微簇间合并指数合并各微簇以准确寻找簇结构进行聚类。本发明与现有技术相比，主要解决了传统聚类算法进行图像分割时无法准确识别图像结构的问题，提升了图像分割的精准度，对图像分割相关应用领域具有积极意义。
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公开(公告)号：CN110457317B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910666140.5
申请日：2019-07-23
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于状态视图的Hilbert曲线编码和解码方法，属于地理信息系统技术领域。本发明包括Hilbert曲线状态视图构建阶段，对给定状态，分别构建2个用于编码的物理坐标和编码值的映射表、物理坐标和下一阶状态的映射表以及2个用于解码的编码值和物理坐标的反向映射表、编码值和下一阶状态的反向映射表；Hilbert曲线编码阶段，从输入坐标x和y的二进制表示中最大不全为0的位开始查询状态图，计算Hilbert编码；Hilbert解码阶段，从输入的Hilbert编码的二进制表示中最大不为0的位置开始查询状态视图，计算物理坐标值。本发明可降低Hilbert编码的复杂度，且能更好地适应数据的偏斜分布。
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公开(公告)号：CN115271173A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210738469.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于配对法与图卷积神经网络的用户偏好预测方法，属于推荐系统技术领域。首先，预处理数据并将其分为训练集和测试集，用测试集数据构建用户‑商品矩阵，各评分对应的分级矩阵并对每个用户构造商品间两两成对比较；其次，初始化用户和商品向量组输入图卷积层，并融合用户年龄，职业和商品属性等额外信息得到用户和商品嵌入向量组；然后，通过预测层得到预测值并利用配对损失函数优化模型参数；最后，利用训练好的模型预测用户偏好。本发明利用图卷积神经网络挖掘用户‑商品交互信息，同时构造融合非线性和线性交互的预测层。此外，本方法基于配对法构造损失函数，有效地解决了不同用户的评分标准不同使得评分不具备可比较性的问题。
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公开(公告)号：CN108776667B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201810420942.3
申请日：2018-05-04
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/31
Abstract: 本发明涉及一种基于geohash与B‑Tree的空间关键词查询方法及装置，本发明方法包括：数据预处理步骤，将数据集D中所有位置点编码成长度为n的字符串string，以string为排序对象按字典序对数据集D中的每行数据排序并生成编号id、标识flag，每一行数据称为一条记录r，则由一至多行记录r组成的数据集称为记录集R；空间关键词索引建立步骤，对string构建B‑Tree；对记录集R中的flag建立倒排索引，其列表元素为关键词及与其相对应的id列表，得到域‑关键词倒排索引结构；空间关键词查询步骤，检索B‑Tree与域‑关键词倒排索引结构，获取满足查询条件的id，经过滤得到id候选集，并对候选集验证返回满足空间查询条件的位置点。本发明可高效支持任意空间范围的关键词查询。
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公开(公告)号：CN112446448B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011269297.3
申请日：2020-11-13
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种DFSA和二进制算法结合的单阅读器识别RFID标签方法，属于无线射频识别技术领域。本发明对碰撞时隙内的标签尾码采用返回式二进制算法进行处理，通过减少阅读器对标签的搜寻次数，以此来减少阅读器的搜寻时间，减少识别所消耗的总时隙数。本发明首先根据阅读器识别情况对标签的数目进行估计，然后使用动态帧时隙策略进行标签识别，在识别过程中如果标签尾码发生碰撞，则阅读器记录下碰撞位的父节点，当一个标签尾码识别完成后，返回上一个父节点继续识别。本发明适用于中小型仓库中单阅读器对RFID标签的识别场景，能够减少中小型仓库中由于标签碰撞而浪费的时隙，降低阅读器的能量消耗，从而提升识别效率。
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