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公开(公告)号：CN111551567A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010626676.7
申请日：2020-07-02
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N21/956
Abstract: 本发明公开了一种基于条纹投影的物体表面缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取待识别条纹投影图像的灰度图；采用基于卷积的动态二值化方法对灰度图进行处理；在二值化图像中，每隔M行，提取一行像素；对每一行像素分别进行DBSCAN聚类；选择聚类中心点数量占比最大的行中的任一行作为基准行；将基准行中的聚类中心点作为基准点，向上向下提取与基准点的距离小于2M的聚类中心点，并将其与其对应的基准点归为同一组；对每一组中聚类中心点的位置进行直线拟合，获取不能被直线拟合的外点；对每一组中的外点进行DBSCAN聚类，对每一聚类中的外点的位置进行二次曲线拟合；根据二次曲线的曲率确定物体表面的变形区域。本发明具有运算简单快速且抗噪的特点。
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公开(公告)号：CN116738144A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310510942.3
申请日：2023-05-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06K17/00
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于RFID的人体行为检测方法、装置、介质及设备。该方法包括：所述方法包括：接收由所述天线传输的预定时间长度内的信号特征信息，所述信号特征信息包括所述天线在所述预定时间长度对应时间段内所接收到信号的信号接收强度以及信号相位；对所述信号特征信息进行预处理，得到待识别数据集；将所述待识别数据集输入至预先训练完成的人体行为识别模型，以使所述人体行为识别模型输出对应的人体行为识别结果，所述人体行为识别模型基于概率稀疏化自注意力机制训练得到。本申请实施例的技术方案可以降低设备部署的难度，减少模型的计算复杂度并保证人体行为识别的准确度。
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公开(公告)号：CN116486341A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310473044.5
申请日：2023-04-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06K17/00
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于RFID的人体行为识别模型的训练、识别方法及装置。该训练方法包括：分别对目标域训练数据集中的信号接收强度指示序列和相位值序列进行预处理，得到对应的信号接收强度指示矩阵以及相位值矩阵，并输入至经源域训练数据集预训练后的人体行为识别模型，以输出对应的加权后的目标特征向量；将加权后的目标特征向量输入至域判别器，以输出对应的域判别标签；进行批量光谱惩罚计算，并根据计算结果以及域判别标签，对人体行为识别模型进行调优，以得到目标人体行为识别模型。本申请实施例的技术方案可以消除不可转移的特征和特定领域特征的影响，提高人体行为识别精度。
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公开(公告)号：CN112749757A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110080195.5
申请日：2021-01-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于门控图注意力网络的论文分类模型构建方法及系统。该方法包括：构建基于门控图神经网络的分类模型，分类模型包括依次连接的若干层，其中，各层均包括一图神经网络结构以及一分类器，第一层中图神经网络结构和分类器直接连接，第t层中图神经网络结构和分类器之间通过门控结构连接，t为大于1的整数；确定样本数据集中各论文样本i的特征矩阵将各论文样本的特征矩阵输入分类模型，并以各论文样本的类型为标签对分类模型进行训练；训练过程中，融合了样本论文的属性，且通过门控机制，聚合远距离节点信息，在获得更多语义信息的同时，解决了梯度消失问题，提升了分类的准确度。
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公开(公告)号：CN108197117B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201810094963.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 一种基于文档主题结构与语义的中文文本关键词提取方法，涉及关键词提取。文本预处理；中文分词及词性标注；停用词过滤与词性过滤；关键词提取。介绍文本关键词提取的基本概念、中文分词与英文分词存在的差异、常用的中文文本关键词提取方法。研究基于文档主题结构的方法和基于语义的方法，分析其原理以及现有的实现方案。针对中文分词中存在的新词识别的难点，使用动态更新分词词典来不断改善中文分词的效果。对基于文档主题结构的方法进行改进，提取全局的关键词。将中文词语之间的语义相似度考虑进来，进一步改进算法。并在自构建的数据集中验证改进算法，通过验证实验和对比实验，都得到较好的结果，表明改进算法能够改善关键词提取的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113139128B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110495025.3
申请日：2021-05-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/00 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的博文推荐方法及系统。该方法包括：获取包括用户实体和博文实体的目标微博社交网络；将微博社交网络输入经训练的隐含关系预测模型，确定目标用户与博文的隐含关系；隐含关系预测模型包括编码器结构(门控图注意力网络模型)和解码器结构，门控图注意力网络模型包括一个图注意力层和一个门控层，图注意力层以不同重要性程度聚合微博社交网络中不同实体的信息，门控层对聚合后得到的信息进行选择和过滤；解码器包含一个最优评分函数，可以使用该评分函数对可能的新关系进行评分；根据使用评分函数对所述隐含关系的评分，确定向所述目标用户推荐的博文。本发明实现了适合用户个体的博文的自动化推荐。
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公开(公告)号：CN113254580B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110562840.7
申请日：2021-05-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种特殊群体搜索方法及系统。该方法包括：根据关联关系拓扑图，确定目标人物各阶邻居实体节点的嵌入表示以及可疑人物各阶邻居实体节点的嵌入表示，并将目标人物的原始嵌入表示与其各阶邻居实体节点的嵌入表示拼接在一起得到目标人物的嵌入表示；将可疑人物原始嵌入表示与其各阶邻居实体节点的嵌入表示拼接在一起得到可疑人物的嵌入表示；所述关联关系拓扑图中的实体节点人群中的各个人物、房屋、博客、地名、社会安全事件、毒品、法律条文，所述关联关系拓扑图中的关联关系包括实体节点之间的交互关系以及属性关系；根据目标人物可疑人物的嵌入表示，确定目标人物是否与可疑人物为同一类。本发明具有准确度高的特点。
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公开(公告)号：CN108197117A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810094963.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 一种基于文档主题结构与语义的中文文本关键词提取方法，涉及关键词提取。文本预处理；中文分词及词性标注；停用词过滤与词性过滤；关键词提取。介绍文本关键词提取的基本概念、中文分词与英文分词存在的差异、常用的中文文本关键词提取方法。研究基于文档主题结构的方法和基于语义的方法，分析其原理以及现有的实现方案。针对中文分词中存在的新词识别的难点，使用动态更新分词词典来不断改善中文分词的效果。对基于文档主题结构的方法进行改进，提取全局的关键词。将中文词语之间的语义相似度考虑进来，进一步改进算法。并在自构建的数据集中验证改进算法，通过验证实验和对比实验，都得到较好的结果，表明改进算法能够改善关键词提取的效果。
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公开(公告)号：CN117520664A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311532373.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的舆情检测方法及系统，涉及舆情检测技术领域。该方法包括：基于用户评论数据构建实时动态图；将实时动态图输入舆情检测模型中，确定舆情检测结果；舆情检测模型是利用社交网络的用户历史评论数据，对异常检测框架进行训练后得到的；异常检测框架包括依次连接的改进图神经网络和长短期记忆神经网络；改进图神经网络是在图神经网络中添加多层感知机制和自注意力机制后得到的；多层感知机制用于进行边类型检测。本发明在图神经网络中添加多层感知机制和自注意力机制后得到改进图神经网络，结合长短期记忆神经网络进行舆情检测，能够提高舆情检测精度。
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公开(公告)号：CN117493664A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311386227.X
申请日：2023-10-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F16/35 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种双视图增强知识对比学习推荐方法、系统及电子设备，涉及数据处理领域，该方法包括：获取用户的多个目标物品；将多个目标物品输入至推荐模型，得到多个目标物品的推荐排序。本发明能够得到更准确的物品推荐排序。
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