-
公开(公告)号：CN113741482B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111107193.7
申请日：2021-09-22
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于异步遗传算法的多智能体路径规划方法，该方法在传统遗传算法的基础之上，加入了聚类算法的思想以及精英保留策略。首先将在起始位置的多个智能体按照某一特征划分成若干个含智能体数目相等的类，对多智能体要到达的目标位置也划分为对应数目的类；再对每一个类中的智能体利用遗传算法框架并行化进行路径规划，得到每一类中的最优路径；将各个类中得到的最优路径进行汇总，从而获得整个多智能体系统的最优路径。该方法的使用能够快速实现对大规模多智能体系统的路径规划，为大规模多智能体系统执行任务奠定基础。
-
公开(公告)号：CN113220884B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110547737.5
申请日：2021-05-19
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/284
摘要： 本发明涉及文本情感分类技术领域，且公开了基于双滑动窗口的图神经网络文本情感分类方法，采用全局滑动窗口获取单词对之间的权重,采用PMI互信息计算权重。该基于双滑动窗口的图神经网络文本情感分类方法，引入全局滑动窗口和局部滑动窗口来构建文本级图，全局窗口在文本之间滑动用来确定单词连边权重，局部滑动窗口在文本内滑动用来确定单词之间连边情况；采用门控图神经网络更新节点，综合考虑邻居节点信息和边的权重更新当前节点；引入注意力机制学习单词节点权重，采用最大池化和平均池化结合的方式学习图表示进行分类。本发明采用全局窗口局部窗口来获取全局信息和局部信息，并且能获取多样性的全局信息，高效融合全局信息和局部信息。
-
公开(公告)号：CN115169795A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210618020.X
申请日：2022-06-01
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明公开了站点重要性评估方法及装置，属于交通网络和传播动力学技术领域。解决现有评估站点重要性未能充分体现运营线路，存在基于最短路径使用网络拓扑结构全局信息，导致计算远处站点对站点重要程度的影响相对耗时的问题。该方法包括：根据公交网络和地铁网络构建公交‑地铁双层网络，节点网络，线路网络和二部图网络；根据社团挖掘算法确定节点网络的社团结构以及社团中心节点，形成增强型节点网络；基于增强型节点网络确定每个第二节点的初步重要性，基于线路网络确定每个第三节点的初步重要性；根据二部图网络、每个第二节点的初步重要性和每个第三节点的初步重要性，确定所述节点网络包括的第二节点的最终重要性。
-
公开(公告)号：CN115130613A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210883458.0
申请日：2022-07-26
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V30/413
摘要： 本发明提供一种虚假新闻识别模型构建方法、虚假新闻识别方法与装置。其中，虚假新闻识别模型构建方法包括：获取新闻数据集，提取新闻数据集中每条新闻对应的文本特征信息和图片特征信息，并将每条新闻对应的文本特征信息和图片特征信息进行联合操作，得到每条新闻对应的多模态特征，将所有新闻对应的该多模态特征输入初始虚假新闻识别模型中，并利用交叉熵损失和对比损失对初始虚假新闻识别模型进行联合训练，得到最终的虚假新闻识别模型。本发明通过将同一条新闻对应的图片特征信息和文本特征信息联合作为模型的输入来构建虚假新闻识别模型，并通过对交叉熵损失与对比学习损失的联合训练，提升了对虚假新闻检识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN114925205A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210646410.8
申请日：2022-06-09
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明属于人工智能与文本分类领域，公开了一种基于对比学习的GCN‑GRU文本分类方法，步骤包括构建语料库级图；采用互信息计算单词对之间的权重值；采用词频‑逆文档词频计算单词和文本之间的权重值；初始化节点表示；更新节点表示；构建GRU学习具有局部信息的文本表示；采用注意力机制将全局结构信息的文本表示和局部语义信息的文本表示融合；训练阶段预测文本标签，对文本进行分类；引入对比学习；测试阶段采用GRU模块对新文本进行预测。本发明方法既能学习到融合全局结构信息和局部语义信息的文本表示，也能实现对新文本的预测，能有效提高文本分类准确率。
-
公开(公告)号：CN114782727A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210366763.2
申请日：2022-04-08
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于图优化的多视图谱聚类方法及系统，包括：通过交替迭代优化方法对多视图数据集进行聚类，生成融合图；基于数据集，构建数据相似矩阵，数据相似矩阵用于获取特征点之间在每个视图的相似性；基于数据相似矩阵，设计用于聚类的目标函数和约束条件；基于交替迭代优化方法，对目标函数进行迭代处理，直至目标函数收敛或达到最大迭代次数；获取迭代处理后的数据类别指示向量，生成融合图。本发明采用交替迭代方法以生成稳定的聚类，避免了随机性，相对于数据划分的传统技术而言，准确度提高至少10％。
-
公开(公告)号：CN114677524A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210366762.8
申请日：2022-04-08
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明公开了一种半监督图像特征提取方法和装置、存储介质，包括：根据图像数据的原始特征，构建相似图和散度矩阵；根据所述相似图和散度矩阵，构建半监督图像特征提取模型；对所述半监督图像特征提取模型进行等价转换；对等价转换后半监督图像特征提取模型进行交替迭代计算，得到用于特征提取的映射矩阵；根据所述图像数据和映射矩阵，得到图像特征的提取结果。采用本发明的技术方案，可以克服现有的基于线性判别分析的半监督图像特征提取方法难以满足所施加约束，进而影响图像特征提取质量的不足。
-
公开(公告)号：CN113537626A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110886769.8
申请日：2021-08-03
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明公开一种聚合信息差异的神经网络结合时间序列预测的方法，属于深度学习与智能交通领域，能够同时捕获地铁客流数据的时间和空间特征，本发明提出一种新的基于聚合信息差异最大化的方法对图卷积网络的傅里叶域中定义的平滑滤波器进行改进。本发明通过GateRecurrentUnit模型中的门控机制，在捕获当前时刻的客流信息的同时，仍然尽最大可能保留了历史信息的变化趋势，充分考虑了客流信息之间的时间依赖关系，最后，在真实交通网络上海地铁交通网络上进行测试，可以判断出本发明能够有效的抵消图神经网络的傅里叶域中定义的平滑滤波器对预测结果的影响，解决了在预测峰值客流数据时预测结果偏平滑而导致的预测精度不高的问题。
-
公开(公告)号：CN112002127B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010912595.3
申请日：2020-09-02
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明公开了轨道交通中站点重要性评估方法及装置，属于交通网络和传播动力学技术领域。用以解决现有轨道交通中级联故障评估存在忽略客流的时空特征而导致评估结果与实际情况相差较大的问题。该方法包括：在y+1时，根据时间段t内上层客流网络中边的权重、上层客流网络的耦合系数确定正常节点在上层客流网络中的y+1状态值；根据初始故障节点和与初始故障节点相邻节点的连接状态、下层轨道结构网络耦合系数确定正常节点在下层轨道结构网络的y+1状态值，当在y+1时刻内确定双层轨道交通网络的节点均为故障节点时，根据所述双层轨道交通网络节点的数量以及双层轨道交通网络的节点均为故障节点时故障节点的数目，确定初始故障节点的评估结果。
-
公开(公告)号：CN113051807A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110415127.X
申请日：2021-04-17
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及基于k‑Means和滑模变结构控制的多智能体对复杂区域的覆盖方法，首先根据待覆盖区域性质，若覆盖目标为区域中的点，则对点的位置进行识别，并记录；若覆盖目标为平面区域，则先把区域离散成平面点集，再对其位置进行识别，并记录。随后，确定覆盖区域的多智能体数量，再利用k‑Means算法根据智能体数量对所记录点进行划分，给出智能体移动路径。最后，结合实际智能体特征给出滑模变结构控制，使得多智能体按照移动路径能准确、快速地完成区域覆盖任务。本发明的适用场景范围广泛，在求解平面或空间区域覆盖问题时，提出了将区域信息预处理，将区域覆盖问题分解为目标点的覆盖问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
168 条记录 (耗时 0.041 秒)
