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公开(公告)号：CN118918922A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411106867.5
申请日：2024-08-13
Abstract: 本发明涉及音频检测领域，尤其是基于因果高斯过程动态系统的声音异常检测方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取音频数据的音频特征频谱图；对所述音频特征频谱图进行建模，得到低维潜变量；基于所述低维潜变量，得到音频因果关系图；基于正常音频因果关系图，得到普适因果关系图；计算正常音频因果关系图与所述普适因果关系图之间的均方误差值，并将所述均方误差值作为经验阈值；计算待测音频因果关系图与所述普适因果关系图之间的差值；将所述差值与所述经验阈值相比较，根据比较结果，得到待测音频数据的检测结果。本发明将因果发现方法引入高斯过程动态系统，解决了现有技术对小样本数据异常检测训练困难的问题，并提供了可解释性依据。
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公开(公告)号：CN114925850B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210509849.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种面向扰动奖励的深度强化学习对抗防御方法，该方法在深度强化学习算法PPO的基础上构建了一个名叫RecRe的奖励复原模块，该模块能够从扰动奖励中复原得到干净奖励。随后，强化学习智能体根据干净奖励学习得到具有防御能力的最优策略。本发明的创新点在于将深度学习环境中的扰动奖励看作是监督学习中的噪声标签，借助噪声标签学习的思想，构建了RecRe模块从噪声奖励中复原奖励，使得最终根据复原奖励学习的策略具备对抗防御性。相比于先前的替代策略和预测策略，本发明所提出的结合RecRe模块的PPO训练框架学习得到的复原策略具有更好的防御效果。
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公开(公告)号：CN113468957A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110569165.0
申请日：2021-05-25
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于降噪自编码的多视图防御方法，该方法在具备防御能力前，首先需要用所有视图的原始样本和对抗样本训练一个多视图对抗自编码模型。训练结束后，获得了对抗防御能力。本发明的创新点在于构建了一种能有效提升多视图深度模型对抗鲁棒性的多视图对抗自编码模型。本发明的多视图对抗自编码模型以降噪自编码为原型，根据重构误差自适应地调整了每个视图的权重，实现了对多视图样本的预降噪处理。本发明提升了多视图深度模型对于对抗攻击的鲁棒性，维持了模型在干净样本上的原始性能，同时还对其他没有见过的对抗扰动表现出了良好的泛化性。
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公开(公告)号：CN113450777A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110588547.8
申请日：2021-05-28
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的端到端音障语音识别方法，该方法具备语音识别能力前需要使用大量正常发音数据预训练得到一个基本模型，再迁移到音障语音识别的任务中。在训练完成后，本方法就有了音障语音识别的能力。本发明首先对音障语音数据进行频谱图上的数据增强，再通过Transformer模型中的编码器提取隐层信息，然后该隐层信息经过投影模块被提取出低维的隐表示。最后本方法在隐表示所在的低维隐空间上进行对比损失的计算。在解码过程中，解码器直接使用隐层信息进行解码。本发明的创新点在于将对比学习与Transformer模型中的编码器引入到音障语音识别的领域，并通过投影模块得到的隐表示在隐空间上加速计算，同时在投影模块前保留足够多的信息供解码器使用。
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公开(公告)号：CN106022356A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610307835.0
申请日：2016-05-11
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明提出了一种基于梯度下降法的多视图GEPSVM网页分类算法,包括MvGDSVM网页分类模型参数训练步骤和网页数据分类步骤；MvGDSVM网页分类模型参数训练步骤包括：步骤A：输入网页训练样本数据；步骤B：对网页训练样本数据进行预处理；步骤C：训练MvGDSVM网页分类模型参数；网页数据分类步骤包括：步骤a：输入待测网页样本数据；步骤b：对待测网页样本数据进行标准化预处理；步骤c：通过MvGDSVM网页分类模型对待测网页样本数据进行分类。本发明提出的基于梯度下降法的多视图GEPSVM网页分类算法，通过引入一个多视图协同规范化项来最大化不同视图间分类的一致性，从而有效地结合了两个单视图的提高性的广义特征值最接近支持向量机，最后利用共轭梯度下降法来求解生成的优化问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114170413B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202111374363.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器动量更新的子宫内膜图像分类方法，属于医疗图像分析技术领域。方法步骤包括：子宫内膜多视角的超声图像采集；设计一种针对子宫内膜超声图像数据的损失函数；设计预训练网络，使用训练数据重复迭代优化提升编码网络和解码网络的性能，使得编码网络将能够对于同一周期子宫内膜超声图像进行相似的特征编码，增大编码网络对不同周期子宫内膜超声图像之间的编码差异。本发明关注了子宫内膜超声图像相同周期不同视角之间的特征，提高了不同周期子宫内膜图像的可分辨性；同时降低了网络在训练过程中的不稳定性；以及使用了自监督的预训练策略；使用多视角特征融合策略；最终实现了准确稳定的训练和分类效果。
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公开(公告)号：CN113963748B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202111140313.3
申请日：2021-09-28
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种蛋白质知识图谱向量化方法，该方法中，首先采集大量蛋白质知识库文本信息，通过实体检测、关系提取建立初步的三元组集合，再进行标准知识图谱建立，然后将三元组集合作为训练集进行向量化进而得到蛋白质向量。本发明的创新点在于创建并使用了一种能够将蛋白质文本知识转变为知识图谱并将蛋白质实体向量化的方法。本发明构建了向量化蛋白质知识图谱，同时展示出了建模过程和学习更新过程并给出了应用方法。
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公开(公告)号：CN114429144B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202111623399.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F40/58 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种运用辅助记忆的多样性机器翻译方法，该方法具备翻译能力前，需要使用单语语料库预训练一个检索模型，然后在检索模型给出的记忆信息的辅助下，使用双语语料库训练一个翻译模型。在训练完成后，本发明就具备翻译出多样文本的能力。最后本发明通过改进的全局多样性束搜索方法预测出多个的翻译文本。本发明的创新点在于提取和检索单语料库数据，将其融入典型机器翻译框架，同时提出全局多样性束搜索方法进一步搜索和加强翻译文本的多样性，给出详细的推导算法，使得翻译模型能够借助单语料库信息进一步提高翻译的准确性和多样性。
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公开(公告)号：CN116340524A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211410498.X
申请日：2022-11-11
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/28 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于关系自适应网络的小样本时态知识图谱补全方法，该方法具备知识图谱补全能力前，首先对时态知识图谱中局部和全局时间内的历史信息进行建模，然后针对不同的关系构建自适应的网络，由此训练得到具有补全时态知识图谱能力的模型。本发明的创新点在于针对时态知识图谱，在缓解关系的长尾和稀疏问题的同时提升了补全性能。本发明的时态知识图谱补全模型构建了融合局部和全局历史模式的时序演化编码器和关系自适应的解码器，在捕获时序特征的基础上进一步增强小样本关系的表示，最终提升小样本时态知识图谱补全效果。
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公开(公告)号：CN114862798A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210499011.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/422 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N5/04 , G06N7/00 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种用于肿瘤病理辅助诊断的多视图表示学习方法，其特点是该方法采用深度高斯过程对病理图像的多视图特征信息进行表示建模，然后在给定充足量训练集的情况下，训练得到多视图深度高斯病理诊断模型，由此获得肿瘤病理图像诊断能力，具体包括：建立肿瘤病理图像的数据集、提取病理图像不同视图的特征信息、确定用以病理诊断的模型及优化和训练等步骤。本发明与现有技术相比具有自动综合使用病理图像中的信息来避免颜色正则化后造成的信息缺失，提升病理图像诊断的准确性，提高病理诊断的效率和精度。
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