一种基于深度交叉熵集成的多视图图像分类方法

    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

    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。

    一种基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法

    公开(公告)号:CN114372518B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202111626398.6

    申请日:2021-12-28

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法,包括整理试题特征信息形成知识点类特征集和解题思路类特征集,其中一方面以Jaccard系数作为两试题之间的知识点相似度,另一方面从试题解题思路的角度出发,考量两试题之间的相似性,其中利用Skip‑gram模型将解题思路中的语料信息转换为相对应的词向量,进而以计算词向量之间欧氏距离的方式,评价试题之间的相似度,最终与知识点相似度相结合,提升数学类试题相似度评价的准确性,尤其是能够避开数学题中不同符号图表所带来的干扰。

    一种基于改进的模糊聚类算法的SNP选择方法

    公开(公告)号:CN109801681B

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN201811515699.X

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的模糊聚类算法的SNP选择方法,包括:获取SNP数据集;对获取到的SNP数据进行预处理,包括数据的清洗和重新编码;对预处理后的数据基于假设性检验进行初步筛选;对初筛过的数据,分别计算每个SNP的重要程度;利用改进的模糊聚类算法对SNP进行聚类;从聚类得到的每个簇中根据对称的不平衡性原则进一步筛选,构造SNP子集。本发明针对SNP数据,在考虑单个SNP对分类结果的影响的同时,也兼顾了局部区域SNP之间的相互关联性,在对数据实现降维的同时,充分挖掘了SNP内部的信息。使用该方法构造出来的SNP子集,相比于其他选择方法而言具有更好的分类效果,可应用于SNP数据的选择中。

    一种针对大学生群体的信息资源自动推荐方法

    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

    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。

    一种基于大数据的人体跌倒检测方法及系统

    公开(公告)号:CN105590409A

    公开(公告)日:2016-05-18

    申请号:CN201610105761.2

    申请日:2016-02-26

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的人体跌倒检测方法及系统,方法包括以下步骤:根据手机内置传感器采集的信息构建特征向量;通过机器学习模型识别是否发生跌倒行为;当判断用户为跌倒状态时,采集到的信息数据会实时传送到大数据平台,并按照个体相似性进行存储;所述平台采用相似度度量算法分析所有上传的数据,判断是否存在更新数据;若是,则平台生成新的数据样本,同时根据数据样本生成新的机器学习分类模型。当系统判断人体发生跌倒时,手机会自动触发报警装置,从而使跌倒能够得到及时的救援。同时随着样本越来越多,系统的准确率也会不断提高。本发明可应用于监测儿童、老人及病患的活动安全。

    一种面向连续时间马尔科夫链的状态空间约简方法

    公开(公告)号:CN103440393A

    公开(公告)日:2013-12-11

    申请号:CN201310431964.7

    申请日:2013-09-18

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向连续时间马尔科夫链的状态空间约简方法,包括以下步骤:在局部状态空间上配置连续随机逻辑中X,U,R,P,W算子的限界语义;将连续时间马尔科夫链转换为离散时间马尔科夫链,并利用均匀化技术计算局部空间上的瞬态与稳态概率;对于算子X,U,R将时域分成零点到某个时间点,两个时间点之间,某个时间点到无穷大三个时间段,并分别利用瞬态概率计算算子P对应的概率度量;对于稳定算子W,构造一组线性不等式来约束离散时间马尔科夫链中瞬态概率与稳态概率之间的关系,求出该不等式的解作为稳态概率的度量值。本发明只需遍历分析属性所需的局部空间,可有效约简状态空间,可应用于大规模随机系统的性能与可靠性分析。

    一种基于系统操作指南的隐通道搜索方法

    公开(公告)号:CN103049573A

    公开(公告)日:2013-04-17

    申请号:CN201310002434.0

    申请日:2013-01-05

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 周从华

    Abstract: 本发明公开了一种基于系统操作指南的隐通道搜索方法,首先标识出系统中所有被多个用户共享的对象;对每个对象标识出该对象拥有的所有属性;将属性分成布尔型、数值型、字符型三种类型;对每种类型,依据系统操作指南将引起属性相同变化的高安全级用户的操作序列归结为一类,将引起属性相同变化的低安全级用户的操作序列归结为一类;在高低安全级用户的每一类操作序列中分别随机选取一个操作序列,将两个操作序列按照组合规则组成一个新操作序列集;运行所有新操作序列并记录结果;如果某个新操作序列的执行结果与运行低安全级用户选取的操作序列得到的结果不一致,则新操作序列可用来产生隐通道。适用于面向用户的多级安全系统中的隐通道搜索。

    一种基于系统源代码搜索隐通道的信息流分析方法

    公开(公告)号:CN101377806A

    公开(公告)日:2009-03-04

    申请号:CN200810022701.X

    申请日:2008-07-24

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 一种基于系统源代码搜索隐通道的信息流分析方法,包括下列步骤:借助词法分析程序,扫描系统源代码,识别出源代码中的函数和函数中的语句、变量;根据扫描程序识别出的函数以及函数调用语句,确定函数间的调用关系,构造语句树段,给出每个函数的函数依赖集;根据扫描程序识别出的能产生信息流的语句和变量,作为信息流分析的输入,构造函数信息流树,并进行剪枝;遍历函数信息流树,输出每个函数的信息流向图;根据函数依赖集和信息流向图,以函数依赖集为单位,获得依赖集中函数间的共享变量可见性和可修改性信息,生成共享资源矩阵;以共享资源矩阵作为输入,搜索隐通道,输出系统中存在的隐通道序列。本发明可以提高隐通道搜索工作的精度。

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