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公开(公告)号：CN110491453A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201810392135.5
申请日：2018-04-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G16C20/10
Abstract: 本发明公开一种化学反应的产率预测方法，目的在于寻找更为有效的化学反应的产率预测的实现方案，其包括如下步骤：对反应物或产物切分，表示为一连串的K个元素；将切分后的K个元素向量化为(K，N)维度的向量；切分反应条件，将反应条件向量化为(M，N)维度的向量，拼接(M，N)维度的向量和所述(K，N)维度的向量得到(V，N)维度的向量；将(V，N)维度的向量输入神经网络中，得到产率预测值；获取产率真实值，调整系统参数，以使产率预测值不断接近产率真实值。本发明通过将化学反应方程式中的反应物、产物以及反应条件切分向量化为向量，然后通过神经网络进行产率预测的方式，提高了产率预测的效率，便于工程应用。
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公开(公告)号：CN104050255B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201410264085.4
申请日：2014-06-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种信息处理技术领域的基于联合图模型的纠错方法及系统，基于拼音规则和拼音音节语言模型，使用最短路径算法，对用户输入的可能包含错误的拼音串进行音节切分，并对切分得到的音节串构建拼音纠错和整句生成的联合图模型，最终通过在联合图模型上进行最短路径解码，获得拼音纠错‑整句生成联合最优解，完成纠错。本发明能够在拼音输入含有错误时仍能够通过自动容错纠错，生成用户意图输入的句子，在复杂度为0(E)的情况下准确率达到97％以上。
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公开(公告)号：CN100357961C
公开(公告)日：2007-12-26
申请号：CN200510027715.7
申请日：2005-07-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种用于智能信息处理技术领域的基于超平面划分过程可以用于最小最大模块化分类器的任务分解，使用主成分分析方法来确定该超平面的方向。本发明提出了使用一种简单的排序过程来实现这个超平面划分过程，避免了巨量的聚类算法的时间消耗，同时它有效地保证了分解后产生的分类器组合的精度，避免了以往的随机的样本抽取过程无法保证最终的分类器组合精度的情况。此外，基于超平面划分方法产生的最小最大模块化分类器具有更好的测试性能。
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公开(公告)号：CN110109600B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201810102059.X
申请日：2018-02-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F3/04883 , G06F3/04886 , G06F3/041
Abstract: 一种基于触摸屏的多人机交互要素优化输入方法，通过追踪用户在滑动过程中的轨迹并分析轨迹中的特点，判断用户的触发意图并据此动态调整各个按键的压力敏感度，同时根据触发意图调整虚拟键盘的外观以及轨迹判断的范围，从而实现优化输入。本发明能够根据用户的滑动速度、压力等变化判断用户滑动过程中触发按键的意图，并以此为基础设计了允许用户通过在触摸屏上滑动手指完成输入，提高用户在触摸屏设备上进行中文输入的体验和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1713210A
公开(公告)日：2005-12-28
申请号：CN200510027715.7
申请日：2005-07-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种用于智能信息处理技术领域的基于超平面划分过程可以用于最小最大模块化分类器的任务分解，使用主成分分析方法来确定该超平面的方向。本发明提出了使用一种简单的排序过程来实现这个超平面划分过程，避免了巨量的聚类算法的时间消耗，同时它有效地保证了分解后产生的分类器组合的精度，避免了以往的随机的样本抽取过程无法保证最终的分类器组合精度的情况。此外，基于超平面划分方法产生的最小最大模块化分类器具有更好的测试性能。
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公开(公告)号：CN110955768B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN201911239244.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/211 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于句法分析的问答系统答案生成方法，其步骤包括：(S1)获得问题信息以及多篇文本信息对应的数学表达；(S2)计算各篇所述本文信息包含所述问题信息对应的答案的概率，并根据包含所述答案的概率选取若干篇所述文本信息作为新篇章；(S3)利用神经网络计算各所述新篇章中每个单词成为所述答案的概率，并计算各所述新篇章中各句子的句法树；(S4)结合上述每个词成为所述答案的概率和所述每个句子的句法树选取多个片段，并根据选取的多个所述片段组成所述问题信息的答案。这种答案生成方式得到的答案由若干短语构成，其内容精炼，符合语言规律，具有更好的可读性。
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公开(公告)号：CN110021373A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710846223.3
申请日：2017-09-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G16C20/10
Abstract: 本发明公开了一种化学反应的合法性预测方法，具体包括如下步骤：切分，对化学反应进行信息采集，机器学习模块对化学方程式中的元素进行切分，得到独立元素；矢量化，把切分后的每个元素作为词汇单元，建立元素表，通过词嵌入的方法将每个元素映射至特定维度的向量空间中，直至将所有元素用向量表示；结果预测，机器学习模块进行化合物的特征表示以及化学反应的内在特征表示，将表示结果的特征空间通过全连接层，得到原始化合物和目标化合物的特征表示，通过计算特征向量间的距离进行合法度判断，得到并输出化成功率预测结果；分类更新，机器学习模块将化学反应的历史数据按照是否成功分为正例和负例，结合损失函数及惩罚项更新系统参数，使结果不断趋向准确。
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公开(公告)号：CN102915122B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201210251444.3
申请日：2012-07-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于语言模型的智能移动平台拼音输入法，首先，对拼音文本进行训练，得到基于字母的语言模型和基于拼音的语言模型；之后，采用HMM解码方法对输入的拼音串进行解码；再对下一步输入进行预测并给出输入提示：首先，根据基于字母的语言模型进行预测，获取所有单个拼音字母后可能出现的所有合理输入字母及其出现的概率；之后，根据基于拼音的语言模型进行预测，获取所有可能的拼音前缀后可能出现的所有合理输入字母及其出现的概率；最后，综合考虑上两步的信息获取所有下一个可能的合理输入字母及其概率，并比较概率大小，根据比较结果实现输入预测并进行输入提示。本发明提高了用户输入的准确率和流畅性，大大提高输入效率。
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公开(公告)号：CN102915122A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210251444.3
申请日：2012-07-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于语言模型的智能移动平台拼音输入法，首先，对拼音文本进行训练，得到基于字母的语言模型和基于拼音的语言模型；之后，采用HMM解码方法对输入的拼音串进行解码；再对下一步输入进行预测并给出输入提示：首先，根据基于字母的语言模型进行预测，获取所有单个拼音字母后可能出现的所有合理输入字母及其出现的概率；之后，根据基于拼音的语言模型进行预测，获取所有可能的拼音前缀后可能出现的所有合理输入字母及其出现的概率；最后，综合考虑上两步的信息获取所有下一个可能的合理输入字母及其概率，并比较概率大小，根据比较结果实现输入预测并进行输入提示。本发明提高了用户输入的准确率和流畅性，大大提高输入效率。
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