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公开(公告)号：CN115346502B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210961565.0
申请日：2022-08-11
申请人： 陕西师范大学
摘要： 一种基于密集网络和多头注意力机制的音乐自动生成方法，由获取音乐数据集、对数据集进行预处理、划分训练集和测试集、构建音乐自动生成网络、训练音乐自动生成网络、自动生成音乐文件步骤组成。本发明以长短期记忆网络作为基础，加入密集网络提取音乐的特征，并且在一定程度上缓解训练过程中出现的梯度消失问题，引入多头注意力机制关注不同音乐特征在音乐序列中的占比，在长短期记忆网络的门机制中引入二元贝塔分布，加强门控单元捕捉音乐序列前后信息长期依赖关系的性能，整体上优化了神经网络的性能，提升了计算机自动音乐生成的效果。本发明可应用于音乐自动生成技术领域。
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公开(公告)号：CN115099311B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210633218.5
申请日：2022-06-06
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045
摘要： 一种基于脑电时空频特征和眼动特征的多模态情绪分类方法，由获取脑电信号和眼动特征数据集、脑电信号数据集预处理、选取数据样本、增强脑电数据、脑电数据标准化、划分训练集和测试集以及验证集、构建三维卷积神经网络和深度神经网络、训练三维卷积神经网络和深度神经网络、多模态决策融合、测试网络性能步骤组成。本发明采用多模态方法从决策级融合层次将脑电信号和眼动信息两种模态进行融合，进行情绪分类；针对脑电信号数据集训练了三维卷积神经网络，针对眼动特征数据训练了深度卷积神经网络，将脑电信号在时间域、空间域和频率域特征三种特征进行融合，对脑电信号和眼动信息模态进行情绪分类，提高了情绪分类的准确率。
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公开(公告)号：CN114547251B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210188618.X
申请日：2022-02-28
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/31 , G06N3/08 , G06F16/951
摘要： 一种基于BERT模型的两阶段民间故事检索方法，由收集民间故事、民间故事数据预处理、构建民间故事数据集、一阶段构建向量搜索引擎、筛选候选民间故事集合、训练BERT模型、二阶段确定相关度、展示检索结果步骤组成。采用本发明与现有的传统检索方法进行了对比试验，实验结果表明，本发明可以更好地了解民间故事的上下文信息，更好地将查询请求与民间故事结合起来，在提升了检索准确率的同时还加快了检索速度。本发明具有检索结果准确、检索速度快等特点，可以在海量的民间故事中准确找到用户想要了解的民间故事。
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公开(公告)号：CN117409276A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311156377.1
申请日：2023-09-08
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/40
摘要： 一种山水画感知解析方法，由收集山水画图像、构建山水画解析任务数据集、划分数据集、构建感知解析网络、提取山水画图像特征、训练山水画感知解析网络、测试山水画感知解析网络、展示解析结果步骤组成。本发明采用像素级标注的山水画图像数据集，为传统山水画的识别和解析提供了可靠的数据；构建的传统山水画感知解析网络可提取传统山水画的多尺度语义信息和物体间位置信息；采用智能感知解析网络，实现了计算机自动感知解析山水画。本发明具有解析速度快、解析识别精度高等优点，可用于计算机感知解析传统山水画。
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公开(公告)号：CN117093681A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310821295.8
申请日：2023-07-06
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 一种基于传统文化知识图谱的智能问答方法，由收集传统文化知识、传统文化数据预处理、构建传统文化数据集、构建名称关系字典、构建传统文化知识图谱、构建命名实体识别网络、训练命名实体识别网络、测试命名实体识别网络、命名实体识别、意图识别、查询答案、展示问答结果步骤组成。本发明在构建传统文化知识图谱的基础上，探索了智能问答方法，提供了便捷的人机交互方式，弥补了通用搜索系统的不足，在文化知识的检索和利用上取得了良好的应用效果，实现数字文化服务，帮助用户在最短时间获取到答案，本发明的智能问答方法具有解答问题准确、速度快等优点，能实现传统文化知识的智能解答。
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公开(公告)号：CN109766810B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201811650923.6
申请日：2018-12-31
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80
摘要： 一种基于协同表示和池化及融合的人脸识别分类方法，具体包括将人脸数据库分为训练人脸图像集和测试人脸图像集；对训练人脸图像集和测试人脸图像集分别进行最大池化、平均池化和最小池化处理；归一化处理；求最大池化训练人脸图像集协同表示该最大池化测试人脸图像的最大池化误差向量；求平均池化训练图像集协同表示每一张平均池化测试图像的平均池化误差向量；求最小池化训练图像集协同表示该最小池化测试图像的最小池化误差向量；对最大池化误差向量、最小池化误差向量和平均池化误差向量进行加权融合，并对测试人脸图像集中的人脸图像进行分类。
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公开(公告)号：CN112860940B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110165946.3
申请日：2021-02-05
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F16/683 , G06F16/638 , G06F17/10
摘要： 本公开通过基于描述逻辑知识库和有序概念空间这两种手段，对于音乐此种难以深度检索的艺术资源，将其转换为知识库上的概念的查找，从而有利于实现一种新的检索系统，实现对音乐资源的深入检索。以此，本公开提出了一种基于描述逻辑知识库TBox逻辑结构的音乐资源组织和访问方式，通过定义满足偏序性质的TBox概念空间，建立有序的音乐资源集合，利用这种有序关系提供更加准确高效的音乐资源检索能力，弥补现有关键词检索文本信息系统的短板。
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公开(公告)号：CN113723171B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110666391.0
申请日：2021-06-16
申请人： 陕西师范大学
摘要： 一种基于残差生成对抗网络的脑电信号去噪方法，由选取脑电样本、构建含噪脑电信号样本、划分网络训练集和测试集、构建残差生成对抗神经网络、训练残差生成对抗神经网络、重建去噪脑电信号步骤组成。由于本发明构建了一个残差生成对抗神经网络，通过引入残差生成器和判别器，增强了神经网络的学习能力，实现了实时去噪，引入判别器，提高了脑电信号去噪的效率和质量，筛选出有效的特征；将信号去噪过程分为模型训练和去噪过程，提高了信号去噪的信噪比和均方误差。本发明具有神经网络结构简单、脑电信号去噪效率高、去噪质量好等优点，可应用于脑电信号处理的预处理过程和信号去噪处理技术领域。
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公开(公告)号：CN114547251A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210188618.X
申请日：2022-02-28
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/31 , G06N3/08 , G06F16/951
摘要： 一种基于BERT模型的两阶段民间故事检索方法，由收集民间故事、民间故事数据预处理、构建民间故事数据集、一阶段构建向量搜索引擎、筛选候选民间故事集合、训练BERT模型、二阶段确定相关度、展示检索结果步骤组成。采用本发明与现有的传统检索方法进行了对比试验，实验结果表明，本发明可以更好地了解民间故事的上下文信息，更好地将查询请求与民间故事结合起来，在提升了检索准确率的同时还加快了检索速度。本发明具有检索结果准确、检索速度快等特点，可以在海量的民间故事中准确找到用户想要了解的民间故事。
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公开(公告)号：CN110751096B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201911002819.0
申请日：2019-10-21
申请人： 陕西师范大学
摘要： 基于一种基于KCF轨迹置信度的多目标跟踪方法，包括：S100：建立KCF的滤波器，利用该滤波器计算当前帧中的检测响应与目标跟踪轨迹之间的外观相似度，形状相似度和运动相似度，作为数据关联的关联关系模型；S200：利用滤波器对检测响应进行校正；S300：利用基于APCE遮挡分析的轨迹置信度计算方法计算被跟踪目标的轨迹置信度，依据该轨迹置信度将目标跟踪轨迹划分为高置信度轨迹和低置信度轨迹；S400：建立候选目标假设集，用于表示之前帧中跟丢的目标及与检测响应未匹配的目标轨迹；S500：对经过校正的检测响应、高置信度轨迹、低置信度轨迹以及候选目标假设集中的候选样本根据关联关系模型执行相邻帧间的数据关联。
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