-
公开(公告)号：CN112200259A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011116057.X
申请日：2020-10-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/289 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于分类与筛选的信息增益文本特征选择方法及分类装置，属于自然语言处理领域，该方法针对信息增益方法不适用于不均衡数据集、选择后特征冗余的问题，提出一种可应用于不均衡数据集的分类筛选信息增益方法。该方法通过计算各类文本数占总文本数的比例分配各个类别可选择的特征数目，保证了对小数据集特征的选择，以实现对不均衡数据集的特征选择；通过计算各特征在不同类别中单位文本数目词频的离散程度来实现特征筛选，减少对文本分类具有较小影响的冗余特征，降低特征子集的维度并提高分类的性能。实验结果显示无论是平均查准率、平均召回率还是平均F1值，分类筛选信息增益方法均有更好的性能。
-
公开(公告)号：CN118245833A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410331929.6
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/2337 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应策略的多视角模糊聚类算法，本发明首先利用密度峰值聚类算法得到初始聚类中心，避免了随机初始聚类中心陷入局部最优解的问题；本发明采用模糊加权指数自适应选取方法，根据加权指数对不同多视角模糊聚类过程的作用程度，有效的解决了模糊加权指数难以确定的问题；本发明引入指数函数，利用指数函数的衰减速度，来减少噪声和异常值对聚类中心的影响。
-
公开(公告)号：CN116630673A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310796127.8
申请日：2023-07-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于动态降维加权图学习的不完整多视图聚类方法，包括：S11.输入原始数据矩阵；S12.通过动态降维加权图学习的方式计算每个视图的相似度矩阵；S13.在融合阶段自动加权，添加非负矩阵约束，动态学习共识矩阵；S14.将动态降维加权图学习和共识矩阵学习整合成一个框架，得到目标函数；S15.通过交替迭代算法对得到的目标函数进行求解，直接得到聚类结果。本发明在学习相似矩阵阶段，通过动态降维加权图学习的方式，噪声和冗余被有效地过滤，并且减弱不完整数据对聚类结果造成的影响。在自加权图融合过程中，通过添加非负正交约束，提高共识矩阵的质量，并且可以直接获得最终的聚类结果。因而可以更精准的得到聚类结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114662498A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210251536.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06N3/04
Abstract: 本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种属性级情感分析方法。本公开包括：提出了一个端到端的属性级情感分析方法，结合情感词典，从目标文本中分离出关键词文本。目标文本经由BERT模型向量化后得到目标文本向量，采用双向门控循环单元对目标文本向量提取目标文本的语义信息。关键词文本经由BERT模型向量化后得到关键词文本向量，经由注意力计算后与目标文本向量融合，预测目标文本的属性词及情感极性。本公开实施例结合情感词典和深度学习方法，使模型更关注情感词信息，显著提升了端到端的属性级情感分析任务的准确度。相比传统的基于规则的情感分析方法和主流的基于深度学习的情感分析方法，本公开的实施例具有更理想的效果。
-
公开(公告)号：CN110503138A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910723342.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于熵和距离加权的多视角模糊聚类算法，要解决的是现有多视角聚类算法中的不足。本发明具体步骤如下：步骤一，在FCM模型的多视角模糊聚类算法的基础上，提出基于Havrda-Charvat熵的异视角空间划分逼近准则；步骤二，提出距离加权的方法；步骤三，采用隶属度的加权算术平方值来替代平均值作为最后的结果。本发明用Havrda-Charvat熵构造出新的异视角空间划分逼近准则，提高了算法性能；本发明采用基于距离加权的方法，通过给不同属性赋予不同的重要性，可以有效地降低对聚类结果不好的属性所占的比重，提高对聚类结果好的属性所占的比重；本发明采用隶属度的加权算术平方值作为最后的结果，将最佳视角的权重调大，结果更加的理想，聚类效果更好。
-
公开(公告)号：CN218637992U
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202223252318.8
申请日：2022-12-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种计算机主机清灰装置，包括吸尘器本体和吸尘管，所述吸尘管的另一端可拆卸连接有吸尘头；所述吸尘头包括固定套设在吸尘管另一端的固定管，且固定管的另一端固定连接有锥形罩，所述锥形罩的底部固定连接有多个阵列设置的连接板，且连接板的侧壁固定连接有圆盘，所述圆盘的顶部插设有移动杆，且移动杆的下端贯穿圆盘的底部并固定连接有多个阵列设置的安装板，所述安装板的下侧壁固定连接有多个阵列设置刷毛。该种计算机主机清灰装置，能够在对计算机主机进行吸尘的同时，能够利用吸尘时，空气的流动为动力，使得刷毛进行转动对计算机主机进行自动清扫，并且，在刷毛进行转动清扫时，进行上下往复移动，从而使得清扫效果更好，劳动强度更小，使得清灰更加方便快捷。
-
公开(公告)号：CN206757601U
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201720550148.1
申请日：2017-05-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型涉及计算机技术领域，尤其是一种计算机机箱震动监测器，包括第一安装板和第二安装板，所述第一安装板的底部粘接第一导电板，所述第一安装板的上方设置有指示灯，所述指示灯的正接线柱、负接线柱均贯穿机箱板并且固定连接在第一安装板上，所述负接线柱通过连接导线与第一导电板连接，所述第二安装板的上端面粘接第二导电板，所述第一导电板与第二导电板之间夹持有纽扣电池，所述第二安装板的下方设置有保护罩，所述保护罩的内腔设置有一对可相互接触的导电簧片，该计算机机箱震动监测器能够通过指示灯闪烁提示操作者及时对计算机进行维修，避免了计算机长期处于异常状态下工作，对计算机起到了保护的作用。
-
公开(公告)号：CN206726157U
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201720549963.6
申请日：2017-05-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型涉及散热机箱技术领域，尤其是一种新型计算机散热机箱，包括散热罩，所述电路元件安装箱内壁上设有集热板，所述散热罩的内部铺设有水管，且水管呈曲形设置，所述水管的两端分别设有进水管和出水管，所述水管内壁上粘接有散热板，所述散热板与集热板之间均匀的设置有多根金属导热杆，所述水管内腔填充有多个玻璃珠，所述玻璃珠的直径小于水管的内径，所述水管包括多个弧形管和多个竖直管，弧形管固定在竖直管的两端，所述竖直管上分别套接有金属套管，相邻两个金属套管之间连接有金属连接板。该新型计算机散热机箱，结构简单，散热效果更好，使得电子元件的工作更具有可靠性，节省了水资源。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.013 seconds)
