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公开(公告)号：CN111309859B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010068891.X
申请日：2020-01-21
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F16/951 , G06Q50/14
摘要： 本发明公开了一种景区网络口碑情感分析方法及装置，其在数据爬取阶段，通过网络爬虫技术实时的抓取多个主流旅游平台的评论数据，爬虫系统采用动态可配置的管理方式，可以控制数据抓取渠道和抓取频率，保证了数据的可靠性和时效性；在文本分类阶段，评论数据本文特征化表示采用word2vector词向量，可以很好表示词与词之间的关系，文本分类器采用的是文本卷积神经网络，可以有效的学习评论文本的上下信息，这两种算法的有效结合，提高了情感分析的准确率；克服景区网络口碑情感分析准确率不高、时效性差、数据可靠性不高的问题，为游客出行提供参考，帮助景区改善服务质量。
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公开(公告)号：CN113762511A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111073109.4
申请日：2021-09-14
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
摘要： 本发明公开了一种卷积核剪枝模型压缩方法及装置，用于卷积神经网络领域，其处理流程为：先针对使用场景，使用常用的模型训练的方法训练一个卷积神经网络至收敛；再针对卷积层中的所有特征图计算其对应的二维图像熵，形成卷积核重要性数组；然后进行卷积核预裁剪,进一步观察模型性能变化,最终决定卷积核是否确定裁剪；对模型中所有卷积层遍历完毕之后，流程结束；本发明的改进卷积核剪枝方法对卷积神经网络的卷积层进行剪枝，并提出使用二维图像熵作为卷积核重要性评估的准则；本发明可以在保证卷积神经网络模型性能的基础上，相较于传统卷积核剪枝，对卷积层进行较大程度的裁剪，达到较大程度的模型压缩效果。
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公开(公告)号：CN108494772B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810249117.1
申请日：2018-03-25
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明提供的模型优化、网络入侵检测方法、装置及计算机存储介质，其中，模型优化方法包括建立原始深度网络模型，生成训练样本集，逐层初始化原始深度网络模型的原目标参数得到新目标参数，根据所述训练样本集对所述新目标参数进行调整，周期性更新所述训练数据集，并根据更新后的训练数据集优化深度网络模型。网络入侵检测方法包括基于该优化后的深度网络模型进行网络入侵检测，本发明通过以上技术方案继承了深度网络多层感知机的优点，并且提高了网络入侵检测的准确率和实时性。
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公开(公告)号：CN112560445A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011405266.6
申请日：2020-12-05
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
IPC分类号： G06F40/216 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06Q50/26
摘要： 本申请实施例公开了一种市长热线热点诉求话题检测方法和装置，其中方法包括步骤：通过正则校验去除文本中的非中文字符，然后对文本进行分词；对诉求进行话题聚类，检测出诉求中的热点话题；挖掘所有诉求话题热词，并定期更新话题热词；计算话题的热度值，并定期更新话题的热度值。本申请实施例提供的方法和装置实现了自动检测市长热线中热度诉求话题，通过定时计算话题的热度值，实现了话题的后续追踪。
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公开(公告)号：CN108646261B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810151138.X
申请日：2018-02-14
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
IPC分类号： G01S19/01
摘要： 本发明实施例公开了一种车辆GPS数据集的数据处理方法和装置，其中方法包括：获取车辆GPS数据集；对所述车辆GPS数据集质量问题进行分类分析，确定所述车辆GPS数据集的数据错误类型，所述车辆GPS数据集的数据错误类型包括但不局限于：采样点缺失、属性缺失、冗余数据、时间错误、数据跳变和预设空间范围随机移动；根据所述车辆GPS数据集的数据错误类型，采取相应的处理方法对所述GPS数据集进行数据处理。本发明实施例针对所述车辆GPS数据集的数据错误类型，采取相应的处理方法对所述GPS数据集进行数据处理，提高了GPS数据集的精确度，方便用于后续的分析，如推算路网运行状态等。
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公开(公告)号：CN112100590A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010966720.9
申请日：2020-09-15
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
摘要： 本申请属于计算机技术领域，具体涉及一种旅游大数据云平台及其用户权限管理的方法，其中该方法包括：接收并拦截浏览器发送的用户访问请求，判断用户是否登录，如果否，则重新定向至用户权限管理系统的统一登录入口；判断用户是否登录成功，如果是，则将用户拥有的角色和所在系统的类别数据与Session绑定，并将Session存储至Redis集群中；将所述Session的ID存储至浏览器的cookie中，并将cookie的domain设置为云平台的一级域名。本申请实施例实现了旅游大数据云平台多个应用系统之间用户的单点登录。
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公开(公告)号：CN111710125A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010452338.6
申请日：2020-05-26
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
摘要： 本发明公开了一种智慧景区防火预警方法与系统，方法流程为：通过高清红外摄像头采集视频图像，采集获取图像后使用自适应算法模型对疑似火焰区域进行提取，如果没有出现运动目标，则重新进行视频采集；当出现运动目标时初步判定为火焰，并对此区域进行预处理提取火焰特征，使用层次分析法将疑似区域与火焰特征进行对比；进行判断，如果经过改进后的层次分析法判断为火焰则进行报警提示，如果不是，则继续进行图像视频采集；本发明可以实现景区火灾的自动监测，监测覆盖面广，监测性能可靠，准确，响应及时，有效提升火灾防护响应效率，利于提升景区安全级别，减少灾害的财产及人员损失。
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公开(公告)号：CN111121791A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911196126.X
申请日：2019-11-29
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
摘要： 本发明公开一种隐马尔可夫模型在地图匹配中的优化方法及GPS定位方法，应用在GPS道路网络匹配及导航领域，其基于随机森林算法的隐马尔可夫模型在地图匹配中的应用，当道路交通状态计算中GPS轨迹链很短的状态，该优化方法方法步骤为：建立隐马尔可夫地图匹配模型，应用随机森林算法优化隐马尔可夫地图匹配模型，求解隐马尔可夫地图匹配模型，将前述结论代入到短时地图匹配中；针对所述原始模型在短时地图匹配中的不足，采取相应的处理方法对所述模型进行优化，提高匹配精度和抗噪能力，应用到GPS定位更为准确快速。
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公开(公告)号：CN110990574A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911297239.9
申请日：2019-12-17
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/242 , G06F40/289
摘要： 本发明公开了一种新闻资讯管理方法及装置，该方法包括：步骤A、采集新闻资讯数据；步骤B、从预设数据库中找出与所述新闻资讯数据中目标新闻资讯文本相似度最大的M个参考新闻资讯文本，选择一个参考新闻资讯文本，进入步骤C；步骤C、获取被选中的参考新闻资讯文本的第一类簇信息；步骤D、判断所述目标新闻资讯文本是否属于所述第一类簇；若所述目标新闻资讯文本属于所述第一类簇，则将所述目标新闻资讯文本加入所述第一类簇。主要解决现有新闻资讯管理欠缺的问题。
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公开(公告)号：CN111462090B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010252426.1
申请日：2020-04-01
申请人： 上饶市中科院云计算中心大数据研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种多尺度图像目标检测方法,涉及计算机视觉在图像目标检测算法中应用，其基于功能保持的特征金字塔网络能够充分增强每一层的语义特征，对多尺度目标的表示能力大大增强，同时利用两阶段的特征描述目标进一步提升了对多尺度目标的表示能力。相比目前主流的目标检测算法，能够更加有效的解决尺度变化的问题，尤其是小目标检测的问题，大大提升了检测的精度。
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