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公开(公告)号：CN105787068B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201610116043.5
申请日：2016-03-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供的一种基于引用网络及用户熟练度分析的学术推荐方法及系统，包括如下步骤：步骤1，采用模型进行分析，得到第一候选集；步骤2，采用论文引用网络进行分析，得到第二候选集；步骤3，采用用户熟悉度分析，得到第三候选集；步骤4，对第一候选集、第二候选集和第三候选集进行过滤排序，得到推荐候选集；步骤5，展示推荐候选集。与现有技术相比，本发明的有益效果如下：在传统推荐系统的基础之上，结合对引用网络及领域熟练度的分析，增强了学术推荐的个性化，打造了一套更加适合研究人员的推荐系统。
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公开(公告)号：CN109587000A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811354840.2
申请日：2018-11-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种基于群智网络测量数据的高延迟异常检测方法及系统，包括：对原始数据集进行特征工程，去除异常值与缺失值，并将原始数据统一进行数值化与离散化；将包含相同特征的原始数据聚类为一个实例，计算对应权重并打上标签，作为输入决策树模型的基本单位；将预处理后的原始数据集随机采样生成多个子数据集，并对每个子数据集进行CART决策树建模得到子树；基于每个子树的拓扑信息与节点信息进行高延迟异常规则挖掘；基于树节点的样本子空间的网络延迟状况，对每条规则进行标定及置信度评分；将所有子树的规则挖掘结果进行合并，生成最终的网络高延迟异常检测结果。本发明提高了算法泛化性和鲁棒性，从而有效检测出高延迟网络异常。
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公开(公告)号：CN105444770B
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201510960552.1
申请日：2015-12-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明提供了一种基于智能手机的车道级别地图生成和定位方法，包括：手机请求定位步骤：具体包括步骤A1：通过手机上内置的GPS、加速度传感器、方向传感器获取车辆的实时GPS、加速度、方向数据；步骤A2：手机客户端通过监测加速度传感器、方向传感器的变化，识别车辆变道和转弯时的动作点；步骤A3：手机客户端将获得的GPS数据上传至服务器；服务器更新地图步骤：具体包括步骤B1：服务器汇总各个用户手机客户端上传的GPS数据，通过约束型K‑Means聚类方法得到用户的车道位置信息；步骤B2：服务器将包含有车道信息的地图反馈给用户。本发明能够通过用户上传的GPS信息主动生成车道级别的地图，提高了地图的精度，简化了导航地图的绘制。
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公开(公告)号：CN107480213A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710624691.6
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30705 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法，包括：基于原始数据构建时序文本网络；针对时序文本网络，构建基于关系图模型的生成模型；利用梯度下降法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对时序文本网络进行训练，提取出社区信息以及社区间的关系；根据提取出的社区信息，进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法，并提出了社区相关度的概念，大幅提升了社区检测的准确性和解释性。
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公开(公告)号：CN105469599B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510868738.4
申请日：2015-12-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种车辆轨迹跟踪和车辆行为预测方法，包括：用户对特地地点请求道路服务，服务器根据接受到的请求地点以及等待时间搜寻，基于地图服务，建立搜索树，获取附近可能到达请求点的车辆信息；搜索到的车辆向服务器传送GPS信息、加速度数据；服务器会在每个十字路口之前处理收集到的加速度数据并预测车辆在十字路口的机动行为；服务器比较车辆实时位置与根据道路平均速度计算出来的位置；服务器将明显落后或者在十字路口前行方向不是指向请求点的车辆剔除，最后获取会到请求节点的车辆。本发明通过车辆轨迹跟踪和车辆行为预测，可以提前发布交通信息，为解决交通堵塞、保障行驶安全等提供契机。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106446712A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610877163.7
申请日：2016-09-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/62
CPC classification number: G06F21/6254
Abstract: 本发明提供了一种多元数据微融合的方法，包括步骤：一组数据集，数据集中每个元素为多元变量，需要将数据集分组每组数据数量不小于k；确定数据集分组的信息损失，目标是在每组数据数量不小k的情况下最小化分组带来的信息损失；得到数据集后确定数据集的中心，以及各个数据之间的距离；挑选距离数据集中心最远的数据并且以该数据为中心依次形成一个数据数量为k的分组；对已经形成的数据数量为k的分组进行扩展，并保证扩展后的数据集数据数量在k与2k-1之间。本发明通过一方面利用每组的中心来选取新加入的数据，另一方面允许每组数据数量可变来减少因分组带来的信息损失，此外每组数据数量不小于k可以保证数据本身的匿名保护。
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公开(公告)号：CN106250819A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610574228.0
申请日：2016-07-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00248 , G06K9/00281 , G06K9/00288
Abstract: 本发明提供了一种基于脸部实时监控检测人脸对称性及异常方法，包括训练阶段步骤：建立深度卷积神经网络模型，采集的用户脸部主要部位图像数据，并根据用户给定的图像数据决定出最优分类策略；测试阶段步骤：实时监控用户脸部活动，采集用户脸部主要部位图像数据，通过深度卷积神经网络模型处理用户脸部主要部位图像，提取深度卷积特征；解决基于深度卷积特征的二分类问题，对用户脸部主要部位分别进行状态识别后对该主要部位进行实时对称性检测与异常检测；记录用户眼部状态时间序列，实时调整监控摄像头的采样频率。本发明在不同光照、不同用户的条件下均能精确地进行人脸对称性及异常的实时检测，并且具有较高的稳定性与普适性。
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公开(公告)号：CN106237515A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610786103.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于用户行为反馈的面部自适应刺激系统及方法，包括如下步骤：在用户第一次使用时，先开始一个启动模式，本模式能够与根据检测模块得到用户行为的图像处理结果，将刺激的强度调节到一个合适的值；根据检测模块得到用户行为的图像处理结果得出光照强度，选择进入白天模式或者夜间模式；在刺激开启的同时也会开启疼痛控制模式，可以防止在刺激时用户产生疼痛感；当检测模块得到用户行为的图像处理结果检测到用户处于睡眠状态时，系统会进入睡眠模式，并调整刺激强度以适应睡眠。本系统利用了用户行为的图像处理结果，得到用户行为反馈以及环境因素，用以调节刺激强度，以适应不同的用户的需求，从而达到最优的刺激效果。
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公开(公告)号：CN105763372A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610113133.9
申请日：2016-02-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/145
Abstract: 本发明提供了一种基于拓扑简化的数据中心网络的性能评估方法，通过仿真产生的模拟流量数据或真实网络流量集数据计算各时刻各交换机的第一类和第二类实时过载率；将各个交换机划分为若干组集合，设定集合映射规则以及对集合进行实时过载率计算及处理；根据计算得到的实时过载率确定单个交换机的最大承载能力，以及一组交换机的整体承载能力；根据承载能力将原先的网络结构简化为简化树这种更直观的网络结构并将整体网络假想为隧道结构并通过计算隧道中最窄线路来计算网络承载能力。本发明一方面充分考虑到延时和利用率的权衡问题，考虑到了不同流量情况下的性能情况，另一方面将一个数据中心网络的评估结果用一个非常简洁清晰的形式加以呈现。
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公开(公告)号：CN103402212B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310252999.4
申请日：2013-06-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04W16/26
Abstract: 本发明提供了一种宏蜂窝用户MUE选择飞蜂窝用户FUE协助中继的方法，包括如下步骤：第一步：多个MUE与多个FUE采取合作传输模式，并规定时隙分配协议；第二步：计算不同FUE为每个MUE中继的效用；第三步：每个MUE根据效用参数按序选择FUE中继集合；第四步：若存在FUE被多个MUE选择，遍历所有可能的选择组合方案，将MUE效用增量积最大的方案确定为最优策略，并根据所述策略确定每个MUE的中继选择集合。本发明在存在多个FUE的频谱独占网络中，指导多个MUE有效地选择FUE协助中继，同时兼顾MUE间的公平性，相较全排列算法具有较低的运算量和较好的性能。
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