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公开(公告)号：CN115659257A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211401881.9
申请日：2022-11-09
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/04 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力加权图神经网络的不平衡节点分类方法，包括步骤1：针对输入的图结构数据中的未标注节点，对其邻域内标注节点的特征信息进行采样；步骤2：在嵌入空间中引入关系嵌入向量，通过多层感知机将关系嵌入向量与邻域内标注节点的特征信息融合得到未标注节点与其邻域内标注节点的相关度表示；步骤3：在聚合特征信息的过程中，利用注意力网络并结合相关度表示为不同类型的标注节点分配个性化的聚合权重；步骤4：将构造的聚合权重矩阵与图神经网络相结合进行节点分类，并在损失函数中引入代价敏感因子。
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公开(公告)号：CN108647208A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810437731.0
申请日：2018-05-09
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于中文的新型分词方法，包括以下步骤：(1)以一字一方格形式录入文本，命名方块扫描器；(2)扫描文本，待将所有文本中的词按单字完全切分后，对于扫描器识别的未登录词，构建隐马尔科夫模型；(3)构建马尔科夫模型λ＝(A,B,π)；(4)将汉字的状态分为起始字B、中间字M、结束字E、单个成词字S四种状态；(5)计算概率并进行归一化；(6)对句子进行切分；本发明对中文文本进行准确而高效分词，将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列。
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公开(公告)号：CN114118221A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111286528.6
申请日：2021-11-02
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于少数类加权图神经网络的不平衡节点分类方法，包括步骤1：针对输入的图结构数据，计算基于邻接信息的节点隶属度值，以获得节点在嵌入空间中的加权特征信息；步骤2：在嵌入空间中执行数据过采样操作以生成新节点；步骤3：在边预测器的训练过程中引入代价敏感学习，并使用训练好的边预测器来获得新节点的邻接信息；步骤4：结合新节点和已存在节点的特征与邻接信息构造平衡的图结构数据，利用图神经网络进行节点分类，并使用Gumbel分布函数作为激活函数。本发明增强了少数类节点的邻居聚合，减少了边生成过程中对多数类节点的偏向性，并提高了图神经网络模型的收敛速度，且显著提升基于图神经网络的不平衡节点分类的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108763018A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810488550.0
申请日：2018-05-21
Applicant: 上海应用技术大学
CPC classification number: G06F11/302 , G06F11/325 , G06F11/328 , G06K9/6218
Abstract: 本发明提供了一种互联网舆情安全采集与预警平台处理系统及其使用方法，本发明公开了一种互联网舆情安全采集与预警平台处理系统，包括主机，主机上方设有显示面板，显示面板上设有触摸显示屏，触摸显示屏一侧设有多个报警指示灯，主机下方设有控制器，控制器内设有主控芯片、舆情信息采集模块、存储模块、聚类模块、报警模块、显示模块、用户登陆模块和信号传输模块，主控芯片分别连接舆情信息采集模块、存储模块、聚类模块、报警模块、显示模块、用户登陆模块，主控芯片通过信号传输模块连接后台监控中心，本发明结构原理简单，智能化程度高，能够实时采集网络舆情信息并且进行分类，能够实时发送至后台监控终端便于监控，同时还具有舆情预警功能。
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公开(公告)号：CN114118220A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111286526.7
申请日：2021-11-02
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积网络和有效聚合的不平衡数据分类方法，包括步骤一：利用图生成器将独立同分布的不平衡数据转换成图结构数据；步骤二：利用数据过滤单元识别数据中不利于信息聚合的危险样本；步骤三：在聚合控制单元中，利用自适应局部密度估计从局部角度为不同类型的样本聚合分配权重，并利用数据的不平衡比例从全局角度增强少数类样本的聚合重要性；步骤四：将构造的聚合权重矩阵与图卷积网络结合，并训练网络，以获得最终分类结果。本发明实现图卷积网络在相互独立的不平衡数据上的运用，充分利用了无标签数据的潜在信息，并通过数据过滤单元和聚合控制单元实现对样本信息的有效聚合，提高了不平衡分类效果。
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公开(公告)号：CN110311913A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910595961.4
申请日：2019-07-03
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种计算机网络安全系统、使用方法、设备及存储介质，包括中央处理器单元、网络病毒检测单元、病毒查杀单元、病毒隔离单元、数据加密单元和数据传输单元；所述网络病毒检测单元，用于实时检测计算机网络中的网络病毒；所述病毒隔离单元，用于对检测到的网络病毒进行隔离并存储在隔离区；所述病毒查杀单元，用于对隔离区的网络病毒进行查杀；所述数据加密单元，用于对网络数据包进行加密处理，以防止网络病毒入侵；所述数据传输单元，用于对加密后的网络数据包再次进行加密传输。本发明工作原理简单，安全性高，能够实现对网络病毒的检测、隔离、查杀，同时能够对网络数据包进行加密，同时能够对数据进行加密传输，有效的防止数据泄露。
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公开(公告)号：CN117609833A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311584061.2
申请日：2023-11-24
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及机器学习领域，特别涉及一种基于数据增强的图神经网络不平衡节点分类方法及系统包括，利用输入的图数据结构中的标记节点集训练图神经网络分类器为图数据中的未标记节点生成伪标签；基于相似度的选择模块来识别与少数节点最相似的未标记节点，从中筛选出候选的类节点集；利用强化学习模块自适应地选择可靠的节点，得到类节点的补充集；通过去除类间边和部分类内边来切割无用信息的传播路径。采样过程中利用大量的未标记的节点来补充少数类，有效地对信息丰富和可靠的未标记节点进行采样，以增强少数类的多样性，通过去除类间边和部分类内边来切割无用信息的传播路径，进一步提高了少数类节点的识别精度，在更深层模型中出现的过度平滑。
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公开(公告)号：CN113808667A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111098420.4
申请日：2021-09-18
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种可重构基于硬件的核苷酸比对工具，包括计算机、FPGA模块以及通用异步收发器桥；所述计算机，用于运行BLASTn算法以根据目标序列查询相似的核苷酸序列；所述FPGA模块，用于加速BLASTn算法的史密斯‑沃特曼部分；所述通用异步收发器桥，用于计算机和FPGA模块之间的串行通信。本发明设置有计算机和FPGA模块，通过计算机运行BLASTn算法以根据目标序列查询相似的核苷酸序列，通过所述FPGA模块加速BLASTn算法的部分模块，利用硬件并行处理的优势去执行测序，提高了测序效率。
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