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公开(公告)号：CN112836056A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110266934.X
申请日：2021-03-12
摘要： 本发明公开了一种基于网络特征融合的文本分类方法，针对传统卷积神经网络无法关注文本上下文含义以及传统循环神经网络存在的短时记忆和梯度消失问题，提出了基于Res2Net和BiLSTM网络融合的模型，能够有效地解决上述网络存在的问题，更好地对文本进行分类。本发明利用多尺度残差网络Res2Net对文本的局部特征进行提取，同时结合双向长短时记忆网络BiLSTM对文本上下文特征进行提取，同时在BiLSTM网络层后加上传统机器学习方法——条件随机场CRF来预测标签与标签之间的关系，达到文本正确分类的效果。本发明在不过多增加网络参数的情况下，通过融合能够有效地提升文本分类的准确率。
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公开(公告)号：CN112836056B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110266934.X
申请日：2021-03-12
IPC分类号： G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于网络特征融合的文本分类方法，针对传统卷积神经网络无法关注文本上下文含义以及传统循环神经网络存在的短时记忆和梯度消失问题，提出了基于Res2Net和BiLSTM网络融合的模型，能够有效地解决上述网络存在的问题，更好地对文本进行分类。本发明利用多尺度残差网络Res2Net对文本的局部特征进行提取，同时结合双向长短时记忆网络BiLSTM对文本上下文特征进行提取，同时在BiLSTM网络层后加上传统机器学习方法——条件随机场CRF来预测标签与标签之间的关系，达到文本正确分类的效果。本发明在不过多增加网络参数的情况下，通过融合能够有效地提升文本分类的准确率。
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公开(公告)号：CN112905591A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110152193.2
申请日：2021-02-04
申请人： 成都信息工程大学 , 成都探码科技有限公司 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
发明人： 乔少杰 , 韩楠 , 宋学江 , 高瑞玮 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 李鑫钰 , 冉先进 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 黄萍 , 魏军林 , 温敏 , 程维杰 , 叶青 , 余华 , 向导 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 李斌勇 , 张永清
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/242 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。本发明解决了现有查询优化器生成数据表的次优连接顺序导致查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN111429000A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010208141.8
申请日：2020-03-23
申请人： 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于站点聚类的共享单车取还站点推荐方法及系统，该方法包括构建单车转移网络并计算站点活跃度，对共享单车系统内站点进行二级聚类，利用多特征LSTM网络对单车需求量进行预测，向用户推荐共享单车取还站点。本发明根据历史行程记录和站点分布数据，构建出单车转移网络，得到每个站点的活跃度，综合考虑站点位置和单车使用模式，对站点进行二级聚类，并分析天气和时间因素对聚簇内单车需求量的影响，选取关键特征构建三维向量，使用多特征LSTM网络预测不同时间段聚簇内单车需求，能够显著提高单车需求量预测准确性，实现向用户合理推荐共享单车取还站点，进而提高用户的出行效率。
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公开(公告)号：CN111460332B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010336442.9
申请日：2020-04-26
申请人： 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
发明人： 乔少杰 , 韩楠 , 罗佳 , 陈亮 , 肖月强 , 元昌安 , 范勇强 , 冉先进 , 彭京 , 甘戈 , 孙科 , 宋学江 , 覃晓 , 李斌勇 , 许源平 , 郑皎凌 , 张吉烈 , 张永清
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06F17/18 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于用户生活轨迹的社会关系评估方法，具体为：采集若干用户的生活轨迹，将其分为训练集和测试集，并计算训练集中两两用户之间的轨迹相似度；根据训练集中用户关系构建地理位置因子图中的节点；分别构建基本特征因子函数、二元相似度因子函数和三元相似度因子函数；并根据因子函数构建地理位置因子图的全局概率分布模型；对全局概率分布模型进行训练，根据全局概率分布模型并通过最大和积传播算法对测试集中未知标签进行预测，得到社会关系评估结果。本发明提出了使用用户的轨迹相似度来表示用户位置信息间的关联，借助用户的位置关联预测用户之间的社会关系，使用户间社会关系的预测和识别更加精准。
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公开(公告)号：CN110969260A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911007816.6
申请日：2019-10-22
申请人： 成都信息工程大学 , 泸州市城投智慧科技发展有限责任公司
发明人： 乔少杰 , 刘定祥 , 孙科 , 韩楠 , 魏军林 , 张永清 , 许源平 , 彭珍妮 , 王伟 , 元昌安 , 冉先进 , 范勇强 , 彭京 , 周凯 , 黄萍 , 郑皎凌 , 何晓曦 , 李斌勇 , 覃晓 , 张吉烈
摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，提供了一种不平衡数据过采样方法，基于三角形重心特点，包括：S1、获取样本集，并对所述样本集进行正负样本划分，得到正样本集和负样本集；S2、获取正样本集坐标点位信息，根据所述正样本集坐标点位信息生成均值中心点；S3、识别所述正样本集中每一正样本到均值中心点的马氏距离，按马氏距离大小对所述正样本进行排序得到正样本序列；S4、根据所述正样本序列对正样本集进行分组生成正样本组，识别所述正样本组的重心，将所述重心位置标记为新正样本；S5、将所述新正样本并入至正样本集得到新正样本集，重复步骤S2-S4，得到与负样本数量相平衡的正样本数量；通过上述方法，本发明解决了机器学习中的过拟合现象。
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公开(公告)号：CN113094368A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110392024.6
申请日：2021-04-13
申请人： 成都信息工程大学 , 汉网云联成都科技有限公司
发明人： 乔少杰 , 杨国平 , 宋海权 , 韩楠 , 李勇 , 闵圣捷 , 王伟业 , 孙科 , 袁犁 , 张浩东 , 范勇强 , 甘戈 , 冉先进 , 魏军林 , 余华 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 郑皎凌 , 张永清
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种提升缓存访问命中率的系统及方法，通过设置DDQN模型，提升了缓存区的访问命中率，能够更好地利用缓存区，提高了查询效率。本发明提供的DDQN模型能够学习经验，可以将若干个查询放入查询集合存储表并调度，且从历史执行的查询中获得更多的经验，改进调度策略。本发明能够有效地捕捉缓存区状态以及数据访问模式，更好地利用了缓存区并改进其查询的决策安排；DDQN模型能够适应从未执行过的查询，查询调度策略能够快速适应新的查询模板，从而产生显著的效果以及提升资源共享效率。
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公开(公告)号：CN112905591B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110152193.2
申请日：2021-02-04
申请人： 成都信息工程大学 , 成都探码科技有限公司 , 四川省金科成地理信息技术有限公司
发明人： 乔少杰 , 韩楠 , 宋学江 , 高瑞玮 , 肖月强 , 张小辉 , 赵兰 , 李鑫钰 , 冉先进 , 甘戈 , 孙科 , 范勇强 , 黄萍 , 魏军林 , 温敏 , 程维杰 , 叶青 , 余华 , 向导 , 彭京 , 周凯 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 李斌勇 , 张永清
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/242 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。本发明解决了现有查询优化器生成数据表的次优连接顺序导致查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN113094368B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110392024.6
申请日：2021-04-13
申请人： 成都信息工程大学 , 汉网云联成都科技有限公司
发明人： 乔少杰 , 杨国平 , 宋海权 , 韩楠 , 李勇 , 闵圣捷 , 王伟业 , 孙科 , 袁犁 , 张浩东 , 范勇强 , 甘戈 , 冉先进 , 魏军林 , 余华 , 元昌安 , 黄发良 , 覃晓 , 郑皎凌 , 张永清
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种提升缓存访问命中率的系统及方法，通过设置DDQN模型，提升了缓存区的访问命中率，能够更好地利用缓存区，提高了查询效率。本发明提供的DDQN模型能够学习经验，可以将若干个查询放入查询集合存储表并调度，且从历史执行的查询中获得更多的经验，改进调度策略。本发明能够有效地捕捉缓存区状态以及数据访问模式，更好地利用了缓存区并改进其查询的决策安排；DDQN模型能够适应从未执行过的查询，查询调度策略能够快速适应新的查询模板，从而产生显著的效果以及提升资源共享效率。
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公开(公告)号：CN111429000B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010208141.8
申请日：2020-03-23
申请人： 成都信息工程大学 , 成都申达森科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于站点聚类的共享单车取还站点推荐方法及系统，该方法包括构建单车转移网络并计算站点活跃度，对共享单车系统内站点进行二级聚类，利用多特征LSTM网络对单车需求量进行预测，向用户推荐共享单车取还站点。本发明根据历史行程记录和站点分布数据，构建出单车转移网络，得到每个站点的活跃度，综合考虑站点位置和单车使用模式，对站点进行二级聚类，并分析天气和时间因素对聚簇内单车需求量的影响，选取关键特征构建三维向量，使用多特征LSTM网络预测不同时间段聚簇内单车需求，能够显著提高单车需求量预测准确性，实现向用户合理推荐共享单车取还站点，进而提高用户的出行效率。
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