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公开(公告)号：CN113780295B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111067153.4
申请日：2021-09-13
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了一种基于LAC‑FLOSS算法和IER算法的时间序列分割方法，涉及时间序列数据分割方法。本发明提出了改进的基于Matrix Profile的限制弧跨越的时间序列分割算法LAC‑FLOSS，该算法利用给弧添加权重形成带权弧，然后通过设置匹配距离阈值来解决弧的跨状态的子序列误匹配问题。本发明还利用CAC序列的形状特征，从波谷中提取极小值，进而提出改进的提取分割点算法IER。该算法能够避免现有的分割点提取算法ER使用窗口在非拐点处取到分割点，提升提取分割结果的准确性，通过与ER算法进行对比，验证了IER提取分割点的效果要优于算法ER。
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公开(公告)号：CN112182209B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202011014754.4
申请日：2020-09-24
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供终身学习框架下基于GCN的跨领域情感分析方法，涉及自然语言处理中的跨领域情感分类领域，本发明中终身学习框架下基于GCN的跨领域情感分析方法，由如下过程所实现：提出基于图卷积神经网络的跨领域情感分类算法，即CDS‑GCN，在提出CDS‑GCN的基础上，结合终身学习思想提出终身学习框架下基于图卷积神经网络的跨领域情感分类算法，即LLCDS‑GCN，这些特征使终身学习不同于迁移学习或者多任务学习等相关的学习任务，它打破孤立学习的限制，并缓解人工标注数据费时费力带来的影响，这些特点与跨领域情感分类任务的初衷不谋而合。
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公开(公告)号：CN108537782B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810280577.0
申请日：2018-04-02
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了一种基于轮廓提取的建筑物图像匹配与融合的方法，包括：对历史照片进行预处理；对预览照片和预处理后的历史照片进行轮廓提取，得到历史照片和预览照片的轮廓图；对两个照片的轮廓图进行直线提取，并使用直线匹配算法，按照直线特征对历史照片和预览照片的直线进行配对，得到最优匹配队集合；对最优匹配队集合内直线间夹角进行计算，得到两个夹角矩阵，并对夹角矩阵进行相似度计算，得到历史照片和预览照片的相似度；对预览照片与历史照片进行图像融合处理，使得相似照片与历史照片同时显示在一张照片中，能够将历史建筑与现有的预览照片进行实时的匹配，判断两个建筑物图像的匹配程度，使得建筑照片的比对更加准确和快速。
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公开(公告)号：CN112199943A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011013194.0
申请日：2020-09-24
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/289
摘要： 本发明提供了一种基于最大凝聚系数和边界熵的未登录词识别方法，其特征在于：包括以下步骤：预处理—参数计算—判断未登录词—未登录词保存至文件—未登录词添加；本发明中实验表明，本发明中所提出的算法准确率为66.67％相比于汪龙庆等在计算机应用与软件期刊中所发表的论文：基于未登录词识别的微博评价短语抽取方法中所提出的算法准确率为60.05％有较大程度的提高，提升了6.62个百分点，并且分别在未登录词识别的精确率、召回率和F1值也有所改善，推测结果提高的原因是左右邻接边界熵这两个参数对未登录词识别都有影响，但汪龙庆等的论文中中将左右邻接边界熵最小值设为一个参数，只是取其中最小值为影响未登录词识别算法的因素。
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公开(公告)号：CN107357659B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201710536098.6
申请日：2017-07-04
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F9/50 , G06F16/2453 , G06F16/2455
摘要： 本发明公开了一种面向Storm连续范围查询全局负载均衡的分组方法及查询方法，对网格索引下的连续范围查询，结合范围查询语义，利用Redis存储并负责更新网格内移动对象数量，将查询范围内的移动对象数量作为评估代价，按照查询代价将范围查询任务分到相应的组，同一个组内的范围查询任务轮询地分发到下游worker，轮询计数器由Redis维护，实现全局分组轮询的分组策略，能够根据分组策略有效地提高了系统负载均衡度，从而提高了系统的资源利用率。
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公开(公告)号：CN110472115A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910728636.0
申请日：2019-08-08
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F16/9035 , G06F16/906 , G06F16/951 , G06Q50/00
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的社交网络文本情感细粒度分类方法，涉及情感多分类领域，本发明使用Scrapy框架爬取社交网络文本数据，进行数据清洗、分词，将分词结果作为word2vec的输入进行词向量转化；基于CNN模型进行文本的情感8分类，将词向量转化结果作为CNN嵌入层的输入，进行卷积、池化、概率计算等前向、反向传播过程训练模型，实现对网络评论情感分类的迁移学习，对社交网络文本进行二轮抽样实现实例迁移、训练分类器，并对评论进行情感预测；对前述工作进行系统设计，对分析结果进行可视化展示，利用MVC三层架构设计展示模块，并针对单文本或多文本情感细粒度分类、跨平台迁移学习文本情感细粒度分类、社交网络热度地图等三方面功能对界面进行设计。
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公开(公告)号：CN109901932A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910185650.0
申请日：2019-03-12
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了一种基于虚拟机的服务器整合方法，所述基于虚拟机的服务器整合方法包括基于动态阈值的服务器局部整合算法和基于遗传算法的服务器全局整合算法。本发明科学合理，使用安全方便，通过局部整合和全局整合，可以有效地实现依据云数据中心负载变化动态来进行服务器整合的重要功能，从而提升业务支撑能力和运维效率、降低投资和决策风险，达到节省投资和节约能源的目的。提出的服务器局部整合算法的目标是对处于高载状态和低载状态的服务器进行小范围内的局部整合，满足节能要求；服务器全局整合算法的目标是在更大范围内对服务器进行整合，在保证服务质量的同时使虚拟机运行在尽可能少的服务器上，从而提升整体资源利用率和降低能源消耗。
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公开(公告)号：CN109085140A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811057898.0
申请日：2018-09-11
申请人： 东北大学
IPC分类号： G01N21/552
摘要： 本发明提出了一种高灵敏度光纤SPR生物传感器。本发明主要利用金膜与金纳米粒子之间的耦合效应增强局域电场强度来提高传感器的检测灵敏度，在镀有金膜的光子晶体光纤传感器的表面通过共价键结合方法来固定氧化石墨烯薄膜，利用氧化石墨烯薄膜来提高抗体的固定效率，抗体和被金纳米粒子固定的抗原之间的特异性结合引起共振波长漂移，根据共振波长的移动量来实现抗原高灵敏度和低检测限的测量。本发明解决现有光纤SPR生物传感器的灵敏度较低的问题，在免疫分析和低浓度或小生物分子检测中有着广阔的应用前景。
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