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公开(公告)号：CN113326974A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110492567.5
申请日：2021-05-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多任务超图卷积网络的多源交通客流预测方法，涉及深度学习等领域，尤其是面向超图表示以及图卷积网络的流量预测任务。本方法适用于时空对齐的多源异构交通流数据，多源异构交通流数据相互影响该方法包含一个主要任务和一个相关任务。两项任务均基于超图卷积神经网络，并由通过一个特征压缩单元连接，该特征压缩单元对任务之间的相关性进行建模并共享潜在特征，以增强主要任务的性能。相较于单一数据驱动模型，该方法可适用于多源异构交通数据。完成了轨道交通客流预测的任务，提高了预测准确率。
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公开(公告)号：CN109977132B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910101560.9
申请日：2019-02-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/245 , G06F16/26
Abstract: 本发明公开一种基于无监督聚类模式的学生异常行为模式分析方法，包括如下步骤：步骤1：提取学生异常行为关键特征；步骤2：使用无监督聚类分析进行学生异常行为类提取；步骤3：分组别度量学生异常类中异常行为个体；步骤4：利用学生时空关联图检测具有相似行为的异常群体。采用本发明的技术方案，可实现对校园内存在的学生异常行为进行精准分析，帮助校园管理人员精准、快速分析学生行为。
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公开(公告)号：CN112488236A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011461457.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明针对调查问卷方法在收集数据方面的局限性，以及统计方法、监督学习方法和半监督学习方法对学生标签的严重依赖，提出了一种集成的无监督学生行为聚类方法。首先提取学生行为数据的特征，特征分为三部分，利用众数、平均值以及范围描述数据的集中趋势，利用最小值、第一分位数、中位数、第三分位数以及最大值表达数据的离散情况，利用香农熵衡量行为发生时间和地点的规律程度；然后利用方差和相关性分析选择最佳的行为特征；最后利用DBSCAN对学生的行为特征进行初始聚类，对于超大簇采用K‑means进一步细分，得到最终的聚类结果。本发明不依赖学生标签，仅通过分析行为数据完成聚类，为学生的精细化服务和管理奠定了基础。
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公开(公告)号：CN111709575A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010551141.8
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习技术的成绩分类预测方法，整体分为数据汇集、数据预处理、数据建模三个阶段。数据汇集阶段负责将学生的多源异构数据进行汇集，包括基础信息、一卡通消费数据、进入图书馆的记录数据、上网日志数据；数据预处理阶段主要对数据进行标准化、去重或合并操作。数据建模阶段则首先分别对不同的行为数据提取特征，然后联合所有的行为特征以及基础信息特征进行分类预测。本发明汇集学生的多源行为数据，经过数据预处理后，直接利用深度学习模型自主学习特征并进行成绩的分类预测，无需人工提取特征，预测分析的结果具有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN110018927A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910078120.6
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于生成对抗网络的交通数据修复方法是一种机器学习的数据修复方法。缺失的交通流矩阵经常影响智能交通系统的性能，如错误的拥堵预测和路线指导。本发明将对抗训练思想引入交通流数据修复中，整个模型分为两个部分，生成网络和鉴别网络。生成网络部分修复缺失交通流矩阵，而鉴别网络判断修复后的交通流矩阵是否符合真实分布，并利用一致性约束来保证交通流矩阵的时序连贯性。本发明提高交通数据修复的准确性，实现对交通流量残缺部分的准确估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109359670A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811085836.0
申请日：2018-09-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于交通大数据的个体关联强度自动检测方法，包括以下步骤：步骤1：提取移动模式相似的两两交通个体样本集合；步骤2：度量集合中任一个体对的交通行为相似性；步骤3：度量集合中任一个体对的交通行为交互性；步骤4：构建联合概率加权模型来加权度量交通个体间的关联强度，以自动检测潜在同行个体，最终采用公共交通出行数据验证上述模型的检测精度、鲁棒性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN106204635B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201610476054.4
申请日：2016-06-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 基于L0最小化的人体连续帧骨骼优化方法属于图形表示方法领域，优化并恢复连续运动人体骨骼中出现的骨骼点位置提取异常，分支错误和过度不平滑的情况，以及解决同一帧中出现的骨骼点位置重合、关节处断裂的问题，以得到更加均匀、完整的骨骼模型。首先，采集多视角运动中人体的图像，使用每一帧的各视角图像重建出稠密的点云模型。针对每一帧的点云模型，使用L1中值骨骼方法提取骨骼模型；然后，对各帧的人体骨骼进行分块处理，并对各块的骨骼点进行采样，构造连续帧人体骨骼序列，建立考虑相邻帧关联性的稀疏优化模型。最后，在优化模型中增加了同一帧相邻骨骼点的正则项，让优化得到的骨骼点更加均匀。
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公开(公告)号：CN108009690A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711399120.3
申请日：2017-12-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于模块度最优化的地面公交扒窃团体自动检测方法，通过度量扒窃个体间交通行为在时空、移动模式维度上的相似性，在采用有监督式分类器验证扒窃个体间相似性的基础上，构建扒窃关联图，以自动检测图中模块度最优化的潜在扒窃团体，最终采用社交网络数据匹配验证上述团体的可靠性。
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公开(公告)号：CN104700071B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510021612.3
申请日：2015-01-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种全景图道路轮廓的提取方法，包括步骤：(1)输入原始的道路图像，使用基于Gabor小波的消失点估计方法计算全景图每点像素的纹理方向信息和置信函数，获得消失点位置的局部自适应软投票算法的输入信息从而得到消失点位置；(2)从消失点或边界点发射一组道路预测线段，从而计算OCR特征和分隔颜色区域，获得融合多特征信息和约束函数来判别出最合适的道路边界方向；(3)将下一个边界点选为预测线段的起点，并重复步骤(2)直至到达图像边界；(4)对道路边界进行上下位移形成前景线与背景线，将前景线与背景线作为输入传到分水岭方法中进行计算，最后获得优化后的全景图道路轮廓。
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公开(公告)号：CN105293699B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510696901.3
申请日：2015-10-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: C02F3/30
Abstract: 一种通过厌氧/硝化/缺氧/硝化工艺进行反硝化除磷的方法，属于市政污水处理技术领域。生活污水首先进入A2SBR反应器，在厌氧阶段存储PHA和释磷，然后静沉排水，富含氨氮的上清液进入N‑SBR反应器完成硝化反应，反应结束后硝化液出水回流到A2SBR反应器发生缺氧反硝化除磷反应，反应结束后静止沉淀，排水再次进入N‑SBR反应器进行剩余氨氮的硝化反应，硝化反应结束后静沉，出水排放出系统。本发明应用双污泥理论和反硝化除磷技术，提出了新的按照厌氧/硝化/缺氧/硝化运行的A2N2工艺，通过对SBR反应时序的灵活控制，解决了传统A2N工艺出水氨氮过高的问题，实现深度脱氮，同时节省碳源，适合我国低C/N比生活污水现状。
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