-
公开(公告)号：CN113254662A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110427174.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于修剪图谱聚类的学术团队划分方法，包括以下步骤：1)从海量学术数据中构建学术知识图谱，并从图谱中提取学者间的关系网络；2)计算网络节点相似度和网络整体模块度，根据节点相似度更新关系权重；3)利用模块度增益对关系网络进行团队划分；4)通过团队相似度计算邻接团队聚合导致的模块度增益，并选取模块度增益最大且超过阈值的邻接团队进行聚合，重复迭代直到网络模块度收敛；5)对得到的学术团队进行筛选，去掉不符合特征要求的团队，得到最终学术团队划分结果。本发明能够从高校海量学术数据中准确实现学术团队划分。
-
公开(公告)号：CN113254661A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110382919.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 一种引入实体上下文的三维旋转知识图谱嵌入方法，所述方法包括以下步骤：第一步：定义知识图谱三种主要关系模式和相关形式化表述；第二步、定义四元数的基础和基于四元数乘法的三维旋转表示；第三步、基于四元数进行关系三维旋转建模，然后引入实体的上下文信息，计算打分函数，重新评估三元组的质量，同时推导模型针对知识图谱三种关系模式建模的能力，并进行模型训练以获得更好的四元数向量表示；此时完成了知识图谱嵌入过程，即将知识图谱中的实体和关系转化成向量的过程。本发明使本模型的知识图谱嵌入结果更加准确，从而提高了后续知识图谱进行连接预测、内容推荐等行为的结果准确性。
-
公开(公告)号：CN111272139B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010096182.2
申请日：2020-02-17
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于单目视觉的车辆长度测量方法，基于深度学习轻量级网络，采用成本较低的单目摄像头，先通过相机内参标定与车道线平面的单应性矩阵标定，并录制在车道线上的车辆行驶视频进行车辆长度计算，同时根据是否偏离行驶设计两种不同算法进行车辆长度计算。本方法实现了基于行驶道路路边相机对车辆的长度的精确测量，可以极大降低人力资源成本、增加车辆违法改装的检查力度、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高通行效率。
-
公开(公告)号：CN109426857B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201710717555.1
申请日：2017-08-21
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于状态池网络的水质指标预测方法，步骤如下：1)确定水质参数的输入和输出数据；2)设计用于检测水质异常的状态池网络结构；3)在进行状态池网络训练之前，考虑到水质在测量中水体不稳定带来的误差以及异常，首先筛选有效的数据，剔除异常的部分；4)使用最小二乘法对网络的输出权重进行调整；5)状态池网络训练；6)使用状态池网络进行水质预测。保存第(5)步中训练得到的状态池网络结构参数，并使用测试数据集进行网络效果测试评估。同样使用均方根误差对水质预测数据进行评价，得到RMS的值。
-
公开(公告)号：CN110059073B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910201466.0
申请日：2019-03-18
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于子图同构的web数据自动可视化方法，包括以下步骤：第一步：构建服务数据可视化建模与匹配方法的架构；第二步：定义元数据树MDT；第三步：读取调用的REST API所返回的JSON数据，将JSON数据集ds作为建模算法的输入，对ds进行树形结构建模；第四步：通过剪枝的方法，保留基本的数据结构信息；第五步：对可视化图形进行分类；第六步：先用降维方法对MDT进行降维操作，生成元结构树MST，再进行匹配查询，调用基于子图同构的匹配方法查找MST中与VT的各个StructModel匹配的片段，并根据Mapping信息进行数据映射生成可视化图形。本发明将模型进行自动化匹配，以实现数据的自动可视化。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111353377A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201911345169.X
申请日：2019-12-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的电梯乘客数检测方法，首先使用基于深度学习的电梯目标分类训练，采用坐标标定工具，将电梯视频帧中的乘客目标进行框定；其次，进行深度学习网络优化，对神经网络做多级特征图融合，将高层特征与低层特征结合起来堆积在不同的Channel中，矫正目标区域，对冲量常数、权值衰减系数参数作出调整，当loss不再下降或下降极慢时就停止训练，得到相应的目标检测权重文件；最后，输入深度学习所得的权重文件、名称文件与配置文件位置信息，生成动态链接库，将电梯视频以视频帧格式输入，运行检测文件输出电梯实时乘客数。本发明准确检测电梯的乘客数，同时通过参数的优化提高神经网络的准确性，拥有极高的效率与准确性。
-
公开(公告)号：CN111198950A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911344270.3
申请日：2019-12-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/28 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 一种基于语义向量的知识图谱表示学习方法，包括以下步骤：1)融合文本语料库的语义向量构建；2)融合文本语料库及知识图谱上下文的语义向量构建；3)语义矩阵的构建，过程如下：以三元组和关系的语义向量作为输入，得到每个关系对应的语义矩阵；4)建模与训练，过程如下：设计了一个新的得分函数对知识图谱中实体和关系的嵌入表示进行建模，得到所述知识图谱的嵌入表示模型；使用随机梯度下降法训练所述嵌入表示模型，使得损失函数的值最小化，得到最终知识图谱中实体和关系的语义向量。本发明提出的表示学习方体能够较为对知识图谱的复杂关系进行建模，并能够提高向量表示的精确度。
-
公开(公告)号：CN110490253A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910765427.3
申请日：2019-08-19
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间颜色EMD的图像相似度计算方法，包括如下步骤：步骤1.1：给定待匹配图像Pd和Pc；步骤1.2：将图像Pd从上往下等分为n部分；步骤1.3：同样将图像Pc从上往下等分为n部分；步骤2.1：计算集合Cd的HSV颜色直方图；步骤2.2：计算集合Cc的HSV颜色直方图；步骤3.1：根据式(1)计算图像Pdk与Pck之间相似度；步骤3.2计算图像Pd与图像Pc距离D；步骤4.1：给定距离阈值T，若D(Pd,Pc)≤T，认定图像为相似；本发明的优点是：利用计算机视觉以及图像过处理领域简单有效的方法进行图像相似度计算的工作，利用空间颜色的特性以及EMD距离，不仅仅在准确率方面表现出较高的正确匹配，而且速度方面能够快速的进行图像相似度的匹配。
-
公开(公告)号：CN110059085A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910201420.9
申请日：2019-03-18
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种面向Web 2.0的JSON数据解析与建模方法，包括以下步骤：第一步：定义元数据树MDT,包括根节点TRoot、索引节点INode、数据节点DNode，同时用深度level来表示节点在树结构中的层数，根节点默认为第一层，即level＝1；第二步：读取调用的REST API所返回的JSON数据，将JSON数据集ds作为建模算法的输入，对ds进行树形结构建模；第三步：通过剪枝的方法，保留基本的数据结构信息，剪除相同的重复数据结构，缩小模型的体量，但仍然保留基础的数据结构，降低JSON数据结构所带来的查询开销。本发明有利于加快对数据进行检索定位、增强判断从属关系的准确性、提高数据利用率及易用性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
167
records
(took 0.027 seconds)
