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公开(公告)号：CN110364255B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201910491526.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 江苏大学
IPC: G16H50/20 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的肝病评估方法，该方法包括以下步骤：采集肝病患者医疗门诊数据；对数据进行预处理，处理过程采用离散标准化进行处理；然后用自编码器进行特征提取，并加入数据相关系数改进原有自编码器并将其命名为关联自编码器。最后为分类器训练，根据关联自编码器提取的特征来训练分类器，获得病人所患肝病种类的概率。本发明能解决传统自编码器没有考虑数据样本之间关系导致的特征提取能力不足的问题，并且能够发现肝病数据的深层关系使得类别之间的特征区分更加明显，从而提高分类器的分类准确率进而提高肝病评估的效果。
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公开(公告)号：CN113920368A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111225017.3
申请日：2021-10-21
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06F30/27 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法，首先准备多标签数据；在特征空间和标签空间中引入特征选择和核范数的低秩表示方法从而构造鲁棒的标签和特征空间共同学习的多标签分类模型；利用鲁棒低秩投影矩阵V将q维标签空间映射到r维的标签空间中，从而V表示在标签空间中学习到的鲁棒低秩投影；引入增广拉格朗日乘数法对多标签分类模型的目标函数中的矩阵P和矩阵V进行求解；将多标签数据作为训练数据样本对提出的多标签分类模型进行训练，得到最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V；基于最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V完成多标签分类模型的训练，并利用该多标签分类模型进行多标签图像分类。
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公开(公告)号：CN113743485A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110968131.9
申请日：2021-08-23
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶域主成分分析的数据降维方法，通过将高维数据投影到傅里叶域，利用循环矩阵和傅里叶矩阵的性质，将主成分分析的求解特征向量问题转化为寻找有意义的傅里叶域基。由于傅里叶域基是预先定义的，且数据的主成分分布是有序的，因此可以通过将训练样本分批次输入来加速训练，直到所需的傅立叶基稳定有序。确定傅里叶基个数与投影矩阵，将所述投影矩阵与所述高维数据集相乘得到低维数据集，以方便数据的快速处理。本发明提供的数据降维方法，基于主成分分析和快速傅里叶变换，可以去除高维度数据集中的噪声和冗余信息，减少数据处理中不必要的运算过程，提高算法的运行速度和内存效率。
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公开(公告)号：CN111881249A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010513283.5
申请日：2020-06-08
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络判断文本情感倾向性的方法，通过结合LSTM在学习文本上下文方面的优势，将传统的语言学规则融入到LSTM文本分类模型中。利用循环神经网络学习词的上下文信息后，通过损失函数引入现有的句子级情感分析的LSTM模型。在没有增大模型复杂度的情况下，有效的利用情感词典、否定词和程度副词的信息，在实验数据集上取得了较好的成果。
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公开(公告)号：CN110489787A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910613414.4
申请日：2019-07-09
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于水循环算法的天线优化设计方法,计算平面天线参数的理论值，根据理论值确定平面天线参数的优选值所在的预定范围，在预定范围中通过水循环算法得到平面天线参数的优选值，根据所获得的平面天线参数的优选值设计天线。本发明通过水循环算法进行位置的更新，经过不断迭代后获得到使天线的中心频率与目标频率相匹配的平面天线参数值，平面天线参数值能够保证天线达到了良好的匹配性能，天线的谐振频率很好地达到所要求的中心频率，同时节约了搜寻最优解的时间和成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103268292B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310232880.0
申请日：2013-06-13
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F12/0866
Abstract: 本发明公开了一种延长非易失外存寿命的方法及高速长寿外存系统，通过维护两份缓存，写缓存和原始缓存来工作；维护两份缓存的方法包括写缓存混合粒度调度方法、基于字节的比较写回方法和双缓存协调方法；首先使用写缓存来合并文件系统对同一数据的多次写操作，再通过写缓存和原始缓存基于字节的比较来写回新数据，降低写外存数据量。本发明减少写非易失存储器的数据量，增加了外存系统的使用寿命，可应用于延长非易失外存寿命。
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公开(公告)号：CN119851025A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411937501.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种深度交叉熵集成的多视图图像分类方法，基于图像构建数据集，且分为训练集和测试集；构建交叉熵集成图像分类模型的网络架构，交叉熵集成图像分类模型包括骨干网络、原型网络和集成分类网络三个部分；骨干网络部分中的处理过程为：将输入的图像编码为特征映射#imgabs0#原型网络部分中将特征映射#imgabs1#投影到原型特征P上，获得一组多样化的特征表示V；集成分类网络中将输入图像的多个视图表征V＝{V1,V2…VN}进行加权融合，并计算集成交叉熵损失；利用训练集对交叉熵集成图像分类模型进行训练；用训练好的交叉熵集成图像分类模型进行图像分类，本发明适应不同的数据集和任务的需求，解决传统多视图图像分类方法固有的问题。
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公开(公告)号：CN113902950B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111206294.X
申请日：2021-10-16
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06F30/27 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于几何保持双投影的图像多标签分类方法，本方法与传统的多标签分类算法直接从特征空间学习合适的特征维数不同，本发明所提出的方法是同时从输入特征空间和输出特征空间学习双标签和特征空间投影，从而实现标签和特征空间的降维，考虑到标签流形和特征流形中不仅有标签还有特征数据，同时通过构造标签图和特征图来学习标签流形和特征流形的几何结构。本方法通过从标签和特征空间进行几何保持的双重投影学习，最终以同样的方式在标签和特征空间中学习更好的低秩结构。
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公开(公告)号：CN107862012A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711036433.2
申请日：2017-10-30
Applicant: 江苏大学 , 江苏树正信息科技有限公司
CPC classification number: G06F16/9535 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种针对大学生群体的信息资源自动推荐方法，包括：获取用户数据和需要推荐的数据；采用用户相似度模型计算基于用户评价矩阵的邻居集合；采用基于社交网络信息的相似度模型计算基于社交网络信息的邻居集合；根据两种邻居集合，计算出预测项目的得分，并对两个结果进行混合；筛选出评分最高的TOP-N项目，得出推荐结果。本发明将用户的社交网络融合到传统的协同过滤算法中，符合大学生信息共享及交流的需要。该方法可以为面向大学生的垂直领域提供更合适的推荐结果。
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公开(公告)号：CN105809451A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610112424.6
申请日：2016-02-29
Applicant: 江苏大学
CPC classification number: G06Q30/0185 , G06F16/182 , G06F16/254 , G06F17/2785 , G06F17/2795
Abstract: 本发明公开了一种大数据电商网购评价分析预测方法及系统，本发明涉及一种大数据采集与分析预测的方法与系统，通过一个部署于Spark的控制与交换中心结合若干交换代理，将评价内容这非结构文本转换为结构化数据。本发明是基于大数据的前提开发，利用大数据的数据挖掘算法对采集的所有信息进行有效的处理。本发明可应用于网上购物导购，为用户提供准确的网购评价分析，方便用户判断评论是否虚假、网购是否实用，进而决定是否购买该商品。
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