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公开(公告)号：CN111159200B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN201911422069.2
申请日：2019-12-31
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本发明涉及区块链领域，具体涉及一种基于深度学习的数据存储方法和装置。该方法包括：获取预设新闻网站的目标新闻数据；将所述目标新闻数据输入至预设混合深度计算模型中，以获得所述预设混合深度计算模型输出的目标特征信息；将所述目标特征信息存储至区块链数据库中。由于区块链数据库中的目标特征信息不可篡改，提高了目标特征信息的安全性和可靠性，并且只需存储目标新闻数据的目标特征信息，无需存储所述目标新闻数据，降低了存储压力，从而解决了数据存储难以兼顾安全性和存储量的技术问题。
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公开(公告)号：CN109918615B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201811587985.7
申请日：2018-12-25
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本发明涉及自动推荐系统领域，尤其涉及一种多模态推荐方法，包括：基于用户的属性信息，构建多模态用户空间；基于物品的属性信息，构建多模态物品空间；基于所述多模态用户空间和所述多模态物品空间，获得用户与物品之间的评分张量；对所述评分张量进行非负正交张量奇异值分解，获得所述评分张量的近似张量；基于所述近似张量中的评分结果，为用户推荐相适应的物品，进而采用非负限定，保证最终获得的推荐评分结果都是非负值，提高了推荐效果。
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公开(公告)号：CN109919172A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201811593400.2
申请日：2018-12-25
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供的一种多源异构数据的聚类方法，该方法包括：针对特征空间的多源异构特性，融合特征空间构建对象张量与特征空间组合向量，特征空间为一个以上；根据所述对象张量，获得对应的特征转移张量；采用预设的多关系属性组合排名算法对所述特征转移张量进行处理，获得对应的属性组合排名张量；采用预设的高阶奇异值分解算法对对象张量及所述属性组合排名张量进行分解，获得对应的核心张量与因子矩阵；根据特征空间组合向量、核心张量与所述因子矩阵进行计算，获得对应的对象相似度矩阵；根据不同特征空间下的对象相似度矩阵进行聚类，获得多聚类结果。该方法解决了现有技术中聚类结果难以解释的问题。
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公开(公告)号：CN111159571A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911307536.7
申请日：2019-12-18
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC分类号： G06F16/9536
摘要： 本发明涉及自动推荐系统领域，尤其涉及一种基于张量分解的推荐方法及装置，该方法包括：根据采集到的用户数据，构建张量；将所述张量进行矩阵展开，获得M个矩阵，M为所述张量的模的数目；采用三对角化算法对所述M个矩阵分别进行转化，获得对应的M个三对角矩阵；基于所述M个三对角矩阵，获得对应的M个左奇异矩阵；基于所述M个左奇异矩阵，获得整体近似核心张量；基于所述整体近似核心张量，进行推荐，充分利用数据的稀疏性，同时也减小了算法的复杂度，实现了有效推荐。
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公开(公告)号：CN111143762A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911264115.0
申请日：2019-12-10
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC分类号： G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种张量数据分解方法，包括：获取社会物理信息系统中的张量数据；对所述张量数据进行重组操作，获得矩阵M；对M进行兰索斯奇异值分解，获得矩阵M’1和右奇异矩阵M1，其中，M’1是M奇异值分解获得的左奇异矩阵与奇异值对角矩阵的乘积；对M’1进行重组操作，获得第一张量核G1；对M1进行所述兰索斯奇异值分解，获得矩阵M’2和右奇异矩阵M2，其中，M’2是M1奇异值分解获得的左奇异矩阵与奇异值对角矩阵的乘积；对M’2进行重组操作，获得第二张量核G2；按照前述步骤，递归获得链式分解张量。使整个张量数据分解过程的复杂度都得到了降低，相对于现有技术，提高了张量分解效率。
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公开(公告)号：CN109450878A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811250637.0
申请日：2018-10-25
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种生物特征识别方法、装置以及系统，所述方法包括：采用张量模型对所述第一生物特征数据进行建模以获得第一张量数据；对所述第一张量数据进行预处理以获得第一预处理数据；采用预先保存的秘钥对所述第一预处理数据进行加密以获得第一密文；将所述第一密文发送给云服务器，以使所述云服务器将所述第一密文与预先保存的一个以上第二密文进行比对，并根据比对结果生成表征所述待识别用户为合法用户的第一指令或者生成表征所述待识别用户为非法用户的第二指令；接收所述云服务器发送的所述第一指令或者所述第二指令。本发明提供的生物特征识别方法、装置以及系统，能够保护用户特征数据识别中的用户隐私。
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公开(公告)号：CN109450878B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201811250637.0
申请日：2018-10-25
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种生物特征识别方法、装置以及系统，所述方法包括：采用张量模型对所述第一生物特征数据进行建模以获得第一张量数据；对所述第一张量数据进行预处理以获得第一预处理数据；采用预先保存的秘钥对所述第一预处理数据进行加密以获得第一密文；将所述第一密文发送给云服务器，以使所述云服务器将所述第一密文与预先保存的一个以上第二密文进行比对，并根据比对结果生成表征所述待识别用户为合法用户的第一指令或者生成表征所述待识别用户为非法用户的第二指令；接收所述云服务器发送的所述第一指令或者所述第二指令。本发明提供的生物特征识别方法、装置以及系统，能够保护用户特征数据识别中的用户隐私。
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公开(公告)号：CN108417038B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810439786.5
申请日：2018-05-09
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本发明提供了一种公交客流量的预测方法及系统，方法包括：确定影响公交客流量的预测因素，预测因素包括：时间、天气、假期及相似线路的客流量；获取各历史时间段内目标公交线路的客流量数据、相似线路的客流量数据、各历史时间段内的天气以及是否处于假期；基于各历史时间段内目标公交线路的客流量数据、相似线路的客流量数据、各历史时间段内的天气以及是否处于假期，根据三元马尔科夫链创建三元转移张量预测模型；对三元转移张量预测模型进行特征分解，获取特征张量，所述特征张量代表目标公交线路在目标时间段内客流量处于目标区间的概率；根据所述特征张量对目标公交线路在所述目标时间段内的公交客流量进行预测。
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公开(公告)号：CN111209974A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010024055.1
申请日：2020-01-14
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本发明公开了基于张量分解的异构大数据核心特征提取的方法，所述方法根据N+1阶张量的正交Tucker-N分解模型，将变换后的K个张量数据Y(k)沿第N+1阶进行串联，获得N+1阶张量Y；并对Y进行正交Tucker-N模式分解，获得核心张量F；基于核心张量F，获得所述张量数据X(k)的低维核心特征，不仅对K个张量数据同时进行了降维，且由于对K个张量数据串联后，再进行正交Tucker-N模式分解，其获得的低维核心特征保持原始K个张量数据的全局信息，使任意两个张量数据的低维核心特征距离等于其对应的两个原始张量之间的张量距离，因此，利于后续直接对提取到的低维核心特征进行深度处理与分析，从而获得更准确的分析结果。
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公开(公告)号：CN108417038A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810439786.5
申请日：2018-05-09
申请人： 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
摘要： 本发明提供了一种公交客流量的预测方法及系统，方法包括：确定影响公交客流量的预测因素，预测因素包括：时间、天气、假期及相似线路的客流量；获取各历史时间段内目标公交线路的客流量数据、相似线路的客流量数据、各历史时间段内的天气以及是否处于假期；基于各历史时间段内目标公交线路的客流量数据、相似线路的客流量数据、各历史时间段内的天气以及是否处于假期，根据三元马尔科夫链创建三元转移张量预测模型；对三元转移张量预测模型进行特征分解，获取特征张量，所述特征张量代表目标公交线路在目标时间段内客流量处于目标区间的概率；根据所述特征张量对目标公交线路在所述目标时间段内的公交客流量进行预测。
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