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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
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06F30/27 , G06F17/16
摘要： 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
申请人： 江苏大学 , 江苏树正信息科技有限公司
CPC分类号： G06F16/9535 , G06Q50/01
摘要： 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
申请人： 江苏大学
CPC分类号： G06Q30/0185 , G06F16/182 , G06F16/254 , G06F17/2785 , G06F17/2795
摘要： 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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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
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G08B21/04
摘要： 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。
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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
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 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。
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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
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G16H50/20 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 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
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06F30/27 , G06F17/16
摘要： 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
申请人： 江苏大学
摘要： 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
申请人： 江苏大学
摘要： 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
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 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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