公开(公告)号：CN118155731A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410311105.2

申请日：2024-03-19

Applicant: 华侨大学 ,  厦门盈趣科技股份有限公司

Inventor： 施一帆 ,  陈德鑫 ,  朱建清 ,  曾焕强 ,  陈婧 ,  陈建成 ,  杨楷翔

IPC: G16B40/30 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N7/02

Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的多视图的癌症基因数据聚类集成方法及装置，包括：构建自编码器模型，确定经训练的子空间自表达结构的系数矩阵，基于该系数矩阵对自编码器模型进行训练，多视图的癌症基因数据输入经训练的自编码器模型，得到特征处理后的样本矩阵；对特征处理后的样本矩阵进行聚类，得到多个基础聚类结果并作为集成池中的集成成员，以构建模糊划分矩阵和置信度矩阵；构建基于第二宽度学习网络的聚类集成模型，对聚类集成模型进行训练，得到经训练的聚类集成模型，将模糊划分矩阵输入经训练的聚类集成模型，得到软集成结果，对软集成结果进行聚类，得到多视图的癌症基因数据的聚类结果，有效提升网络模型的鲁棒性和准确性。

公开(公告)号：CN119479047B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510066012.2

申请日：2025-01-16

Applicant: 华侨大学 ,  厦门盈趣科技股份有限公司

Inventor： 杨晨晔 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  龚鑫荣 ,  蔡磊 ,  陈建成 ,  杨楷翔

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/09 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及机器学习领域，公开了一种基于宽度学习的半监督多视图聚类集成方法及系统，方法包括以下步骤：构建一种可以依据多视图人脸图像数据进行特征处理的基于宽度学习的自编码器，用于对输入的人脸图像进行特征提取，并基于宽度学习计算不同节点特征的权重；结合基于宽度学习的自编码器和双向约束传播构建聚类集成模型；利用聚类集成模型实现多视图人脸图像的聚类集成。本发明利用宽度学习系统的性能优势进行多视图数据的聚类处理，得到兼具效率与性能的模型网络，引入了流型结构和成对约束，并且在共识过程中采用了约束传播，丰富样本信息，有效提升基于宽度学习的聚类集成网络模型的鲁棒性和准确性，因而在实际场景中更具适用性。

公开(公告)号：CN119848794A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510340474.9

申请日：2025-03-21

Applicant: 华侨大学

Inventor： 龚鑫荣 ,  付远康 ,  杨楷翔 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  林琦 ,  朱建清

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了一种基于分层交互对齐网络的多模态情感识别方法及装置，涉及数据处理领域，包括：构建多模态情感识别模型并利用层次表示分布对齐层对齐进行训练，得到经训练的多模态情感识别模型；获取目标域人群中的其中一个待识别人员的脑电数据与眼动数据对并输入到经训练的多模态情感识别模型，依次经过特征提取模块和分层自适应交互注意力模块，得到待识别人员对应的最终跨模态特征，待识别人员对应的最终跨模态特征和目标域数据对应的最终跨模态特征输入到少样本学习模块，得到待识别人员属于每个情感类别的概率值，选择概率值最大所对应的情感类别作为待识别人员的预测情感类别。本发明解决多模态情感识别中个体差异大、样本数量有限的问题。

公开(公告)号：CN119513631A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202510072725.X

申请日：2025-01-17

Applicant: 华侨大学 ,  厦门盈趣科技股份有限公司

Inventor： 杨昱昆 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  龚鑫荣 ,  蔡磊 ,  陈建成 ,  杨楷翔

IPC: G06F18/23 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/23213

Abstract: 肺炎病毒基因数据多视图聚类集成方法、装置和电子设备，包括：构造具有宽度学习网络和全局子空间结构的宽度自编码器；对宽度自编码器进行训练，确定宽度自编码器的模型参数，将多视图的肺炎基因数据输入训练后的宽度自编码器后输出压缩特征子空间；将压缩特征子空间聚类得到多个基本分区作为集成池的集成成员；将基本分区变换为模糊划分矩阵，基于集成池构造无向二分图，无向二分图的节点之间的连接权对应于模糊划分矩阵中的值；将无向二分图切割成几个不相交的子图，根据每个子图的样本节点得到多视图的肺炎基因数据的聚类集成结果。本发明显著减少参数量和计算资源，高效完成肺炎基因数据的多视图聚类分析。

公开(公告)号：CN119561791B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510114211.6

申请日：2025-01-24

Applicant: 华侨大学

Inventor： 陈宇昂 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  龚鑫荣 ,  蔡磊 ,  杨楷翔

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明涉及入侵流量检测领域，公开了一种基于宽度网络的集成单分类异常流量检测方法及系统，方法包括如下步骤：采样步骤，根据采样概率抽取一定比例的正常数据；训练步骤，利用所述正常数据训练宽度自编码网络，作为弱分类器；更新步骤，根据样本重构误差计算当前弱分类器的置信度，并更新样本的采样概率；集成步骤，重复采样步骤至更新步骤，直到获得若干个弱分类器，集成获得异常流量检测模型；检测步骤，利用异常流量检测模型对未知样本进行异常检测，得到多个弱分类器的异常检测结果，根据弱分类的置信度对异常检测结果加权得到最终的检测结果。本发明将宽度学习自编码网络应用在单分类问题，解决了深度网络训练慢、消耗内存大等问题。

公开(公告)号：CN119561791A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202510114211.6

申请日：2025-01-24

Applicant: 华侨大学

Inventor： 陈宇昂 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  龚鑫荣 ,  蔡磊 ,  杨楷翔

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明涉及入侵流量检测领域，公开了一种基于宽度网络的集成单分类异常流量检测方法及系统，方法包括如下步骤：采样步骤，根据采样概率抽取一定比例的正常数据；训练步骤，利用所述正常数据训练宽度自编码网络，作为弱分类器；更新步骤，根据样本重构误差计算当前弱分类器的置信度，并更新样本的采样概率；集成步骤，重复采样步骤至更新步骤，直到获得若干个弱分类器，集成获得异常流量检测模型；检测步骤，利用异常流量检测模型对未知样本进行异常检测，得到多个弱分类器的异常检测结果，根据弱分类的置信度对异常检测结果加权得到最终的检测结果。本发明将宽度学习自编码网络应用在单分类问题，解决了深度网络训练慢、消耗内存大等问题。

公开(公告)号：CN119479047A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510066012.2

申请日：2025-01-16

Applicant: 华侨大学 ,  厦门盈趣科技股份有限公司

Inventor： 杨晨晔 ,  施一帆 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  龚鑫荣 ,  蔡磊 ,  陈建成 ,  杨楷翔

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/09 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及机器学习领域，公开了一种基于宽度学习的半监督多视图聚类集成方法及系统，方法包括以下步骤：构建一种可以依据多视图人脸图像数据进行特征处理的基于宽度学习的自编码器，用于对输入的人脸图像进行特征提取，并基于宽度学习计算不同节点特征的权重；结合基于宽度学习的自编码器和双向约束传播构建聚类集成模型；利用聚类集成模型实现多视图人脸图像的聚类集成。本发明利用宽度学习系统的性能优势进行多视图数据的聚类处理，得到兼具效率与性能的模型网络，引入了流型结构和成对约束，并且在共识过程中采用了约束传播，丰富样本信息，有效提升基于宽度学习的聚类集成网络模型的鲁棒性和准确性，因而在实际场景中更具适用性。