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公开(公告)号：CN112347376A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010952020.4
申请日：2020-09-11
Applicant: 辽宁师范大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/35 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种可提高推荐精确度的基于多时空聚类的出租车载客点推荐方法，依次按照如下步骤进行：对出租车原始轨迹数据进行预处理，移除出租车轨迹噪点；从预处理后的轨迹数据中提取出租车历史载客点信息；利用多时空聚类方法对出租车历史载客点进行聚类；根据目标出租车实时请求信息，产生多个候选载客点聚类簇；利用实时流行度、平均速度和距离信息为每个候选载客点聚类簇计算推荐度；选取推荐度最高的N个载客点聚类簇作为推荐结果提供给目标出租车。
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公开(公告)号：CN112070851A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010644840.7
申请日：2020-07-07
Applicant: 辽宁师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于遗传算法和BP神经网络的索引图预测方法，首先，发掘BP神经网络良好的预测和泛化能力，建立了一种用于索引图预测编码的BP神经网络模型，从而利用待预测像素周围、因果邻域内的4个像素作为BP神经网络模型的输入，对待预测像素的索引值进行预测，能有效刻画索引图的全局数据相关和非局部相关的特定索引模式；其次，引进具有全局搜索能力的遗传算法来优化BP神经网络的初始连接权值和神经元阈值，建立了一种基于遗传算法的BP神经网络模型GA‑BP，从而降低BP神经网络对初始连接权值和神经元阈值的敏感性，提高了网络训练的速度和精度。
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公开(公告)号：CN112070105A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010672065.6
申请日：2020-07-14
Applicant: 辽宁师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于双通道卷积神经网络学习的非刚性三维模型分类方法，首先，提取三维模型的BoF特征向量，通过构建的BoF‑CNN学习通道，获取内蕴的深度几何特征；其次，基于MVCNN(Multi‑view CNN,多视图卷积神经网络)，建立并行的2D视图CNN学习通道，提取外蕴的深度视图特征；进而，将视图特征与几何特征连接，构建信息图像的特征表示；最终，通过神经网络进一步细化与加权融合，生成具有区分性的深度特征表示，基于Softmax实现三维模型的有效分类，不仅适用范围广，而且有效提高了分类精度及效率。
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公开(公告)号：CN111783848A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010542010.3
申请日：2020-06-15
Applicant: 辽宁师范大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于概率分布参数特征和马尔可夫转移特征的图像分类方法，首先，采用柯西分布、拉普拉斯分布、广义高斯分布和α-稳态分布为原子，建立一个分布字典，对输入图像的不同尺度、不同子带下的高频小波变换系数分布进行拟合；利用1阶差分算子分别计算离散余弦变换系数沿水平方向、竖直方向的马尔可夫转移概率；将概率密度分布参数特征和马尔可夫转移概率参数特征作为分类特征，以支持向量机LIBSVM作为分类器，以径向基函数作为核函数，训练得到一种基于支持向量机LIBSVM的、用于屏幕内容图像和自然图像的分类器，进而实现屏幕内容图像块和自然图像块的自动分类。
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公开(公告)号：CN111507899A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010222700.0
申请日：2020-03-26
Applicant: 辽宁师范大学
Abstract: 本发明公开一种融合弱纹理信息的子母神经网络图像超分辨率重建方法，首先为了弥补普通超分辨率重建后的图像与高分辨率清晰图像之间的差异，使两者像素值相减，得到网络训练不到的弱纹理信息，并以能够得到弱纹理信息为目标，采用Sobel算子增强这些弱纹理信息，进一步训练一种弱纹理预测模型；得到单通道的弱纹理图像后，与低分辨率图像合并维度，形成多维低分辨率图像，从而更好地完成融合弱纹理信息的超分模型的训练，得到效果更好的高分辨率图像，对于一些具有弱纹理信息的图片，可以保证其细小纹理的清晰度，达到更好的超分辨率重建的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111310760A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010094934.1
申请日：2020-02-13
Applicant: 辽宁师范大学
Abstract: 本发明公开一种结合局部先验特征和深度卷积特征的甲骨刻辞文字检测方法，属于数字图像处理和古文字信息处理的交叉领域。首先，输入待处理的甲骨刻辞图像I，将其颜色空间从RGB转换到HSV，采用最大类间方差法对其V分量进行二值化，并利用多条件连通区域填充算法得到图像I的粗去噪结果；其次，通过含有6组卷积层的特征提取子网络分析图像I的深度卷积特征；然后，利用含有3组卷积层的区域建议子网络选取感兴趣区域，并计算各个感兴趣区域的评分；最后，利用特征降维子网络和区域分类子网络确定甲骨文字的区域，并经过非极大值抑制算法去除重叠的候选框，生成带有框选结果的结果图像。
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公开(公告)号：CN107177038B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710266335.1
申请日：2017-04-21
Applicant: 辽宁师范大学
Abstract: 本发明公开一种抗潮湿的类MOF‑5化合物，其特征在于：所述类MOF‑5化合物是由3‑(2‑萘基)‑4‑甲基噻吩[2,3‑b]并噻吩‑2,5‑二羧酸与Zn2+构筑而成，制备方法简单、成本低。由于疏水芳基在Zn4O结构单元周围形成了疏水环境，从而使该类MOF‑5化合物在具有较高的比表面积和孔隙率的前提下，还具有显著的抗潮湿性，具有很高的实际应用价值。同时本发明的类MOF‑5化合物具有吸附碘分子的性能且可循环利用，可应用于碘污染环境的处理。
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公开(公告)号：CN110880192A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911069046.8
申请日：2019-11-05
Applicant: 辽宁师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于概率密度函数字典的图像DCT系数分布拟合方法，首先利用柯西分布、拉普拉斯分布、逻辑斯谛分布、极值分布和高斯分布建立一个概率密度函数字典；其次，采用Kullback-Leibler(K-L)测度来衡量概率密度函数字典中各个单一分布拟合DCT系数的精度，从中选取两个拟合度最优的单一分布组成混合分布函数，并为这两个分布分别设置一个自适应权重；然后，采用核密度估计方法统计输入图像DCT系数的真实概率密度，并利用DCT系数在每个区间(bin)的离散采样值建立一个以自适应权重为未知数的线性超定方程组；最后，求解线性超定方程组，得到混合分布函数的自适应权重。
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公开(公告)号：CN107295635B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710532366.7
申请日：2017-07-03
Applicant: 辽宁师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于格栅累积概率的无线传感器网络节点定位方法，有目标节点、锚节点及计算机，本发明利用目标节点先验的位置信息，将目标节点待评估位置限制在一个较小的范围内，然后在这个较小的范围内，根据不同方向锚节点的路径损耗和收发节点间的距离计算范围内各格栅的累积概率，从而判断目标节点准确的位置信息。实验证明本发明不仅具有较好的定位精度，而且还具有较好的定位稳定性。
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公开(公告)号：CN108286043B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810038960.5
申请日：2018-01-16
Applicant: 辽宁师范大学
Abstract: 本发明公开一种无需催化剂、操作简单、重复性好的采用化学气相沉积法制备β‑Ga2O3纳米球的方法，按如下步骤进行：将纯度大于99%的氧化镓粉末和活性炭粉按照质量比1：1～2充分混合制成反应源材料，将反应源材料放入石英舟内，然后再将石英舟放入化学气相沉积系统石英管的高温加热区，硅衬底位于反应源材料的正上方1~2cm处；通入氩气为载气，氩气流量为30~90ml/min；当加热温度达到1120～1200℃时通入氧气，氧气流量为30～100ml/min，生长时间为30分钟；关闭氧气，保持氩气流量，降温至室温取出样品。
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