公开(公告)号：CN113793239B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202110928810.3

申请日：2021-08-13

申请人： 华南理工大学

发明人： 袁华 ,  王兰

IPC分类号： G06Q50/20 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F18/25

摘要： 本发明公开了一种融合学习行为特征的个性化知识追踪方法与系统，利用卷积神经网络提取学习行为和答题结果数据组成的复合向量中的有效特征；并通过降噪自编码器提取包含知识点在内的题目信息特征，最终将学习行为特征与题目信息特征相结合，经过LSTM网络和全连接层，获得学生对知识的掌握程度状态。在建模过程中，本发明融合了学生在学习过程中的一系列学习行为特征和习题本身及知识点的丰富信息，更准确地预测了每位学生的知识掌握程度。本发明可应用于混合式教学，为个性化教学提供量化依据。

公开(公告)号：CN114359717A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111552869.3

申请日：2021-12-17

申请人： 华南理工大学

发明人： 董守斌 ,  彭锦波 ,  胡金龙 ,  袁华

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于多视角相关性深度学习的车辆损伤识别方法，包括1)获取带标签的远、近景车辆损伤图片；2)使用孪生的深度卷积神经网络对远、近景车辆损伤图片进行图像特征提取；3)使用区域建议网络处理图像特征，获取区域建议框，并将区域建议框所对应的图像特征都转化为相同大小；4)构建关系模型提取区域建议框之间的关系特征，并与对应的区域建议框图像特征进行融合；5)对区域建议框的融合特征进行处理，得到车辆损伤识别结果。本发明首次使用孪生的深度卷积神经网络提取远、近景车辆损伤图片的图像特征，并首次将关系模型用于提取远景车辆损伤图片中零件区域和近景车辆损伤图片中损伤区域间的关系信息，提高了车损识别精度。

公开(公告)号：CN111737427A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010391330.3

申请日：2020-05-11

申请人： 华南理工大学

发明人： 许卓佳 ,  袁华

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F16/9535

摘要： 本发明公开了一种融合论坛互动行为与用户阅读偏好的慕课论坛帖推荐方法，包括步骤：1)构建用户对帖子的目标评分矩阵、用户互动评分矩阵和用户互动频次矩阵；2)分解用户互动评分矩阵，得到用户目标函数和用户行为特征矩阵；3)计算用户互动行为次数，提取嵌入特征，基于用户行为特征矩阵和用户嵌入矩阵得到用户矩阵；4)通过降噪自编码器提取帖子主题，得到物品目标函数，分解目标评分矩阵，得到评分矩阵目标函数；5)优化评分矩阵目标函数、用户目标函数和物品目标函数，为用户提供推荐列表。本发明通过深度学习和基于概率的矩阵分解，将用户与帖子、用户间的细微交互融入到模型中，缓解冷启动问题，结合用户阅读偏好，实现精准推荐。

公开(公告)号：CN107665291A

公开(公告)日：2018-02-06

申请号：CN201710886300.8

申请日：2017-09-27

申请人： 华南理工大学

发明人： 董守斌 ,  吴宗泽 ,  袁华 ,  付佳兵 ,  张铃启

IPC分类号： G06F19/22

摘要： 本发明公开了一种基于云计算平台Spark的变异检测方法，包括步骤：1)Spark主节点截取部分的输入序列比对映射格式文件，分发到各个Spark工作节点中；2)Spark工作节点并行对上述的片段序列比对映射格式文件进行预处理，获取片段的预处理信息并返回到Spark主节点；3)Spark主节点根据上述的预处理信息对输入序列比对映射格式文件进行自定义粒度划分，并分发到各个Spark工作节点；4)Spark工作节点对片段序列比对映射格式文件进行变异检测，Spark主节点接收所有工作节点的返回数据并写入文件。本发明能有效解决HaplotypeCaller变异检测方法不能适应于多节点环境情景或者在多节点时负载不均衡的问题。

公开(公告)号：CN104093050B

公开(公告)日：2017-10-20

申请号：CN201410261103.3

申请日：2014-06-12

申请人： 华南理工大学

发明人： 袁华 ,  张凌 ,  唐文军 ,  许勇

IPC分类号： H04N21/422 ,  H04N7/15

摘要： 本发明提出了一种基于多个智能遥控器的受控终端的受控决策方法和装置，用于多个智能遥控器(如手机、各种嵌入式遥控器)同时控制一个设备(以下简称受控终端)。该装置包括内嵌在受控终端中的受控决策模块以及智能遥控器上的遥控模块。受控决策模块包括消息处理、智能遥控器发现、智能遥控器选择、公共应用接口等模块。方法是：信息设置不同的优先选择权权限；受控终端接收到多个智能遥控器发送的控制指令和身份信息；根据身份信息的优先选择权权限选定最终的智能遥控器，执行该选定的智能遥控器所发送的控制指令。可根据需要加载不同的选择算法。通过本发明可满足多个遥控器对单个受控终端的应用需求，实现智能遥控器对受控终端的无冲突操控。

公开(公告)号：CN106886915A

公开(公告)日：2017-06-23

申请号：CN201710041277.2

申请日：2017-01-17

申请人： 华南理工大学

发明人： 董守斌 ,  黄淦 ,  胡金龙 ,  袁华

IPC分类号： G06Q30/02 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于时间衰减采样的广告点击预估方法，主体思想是从离测试集日期近的数据中多采样，离测试集日期远的数据中少采样，采样量依据时间的远近呈现一个渐变的趋势，通过将采样数据进行时间维度上的划分，构建出适合广告点击预估的训练数据，再通过多模型融合的方法，为广告点击预估构建出更加精准和有效的模型。本发明更能捕捉到时间更近的数据的特征，达到更好的预估效果，此类基于时间衰减的采样方法可以延伸到其他跟时间相关，基于时间序列的不平衡数据中，具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN104090936A

公开(公告)日：2014-10-08

申请号：CN201410299211.X

申请日：2014-06-27

申请人： 华南理工大学

发明人： 董守斌 ,  古万荣 ,  袁华

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： G06F17/30876

摘要： 本发明公开了一种基于超图排序的新闻推荐方法，包括以下步骤：1)预处理，2)超图构建，3)矩阵构建，4)排序，5)获得排序结果，6)获得推荐结果。本发明主要通过使用超图模型挖掘用户和新闻内容的内在关系和排序关系，从而将新闻推荐比较繁杂的处理体系简化为一个明晰简洁的关联架构。本发明的特色在于简化了新闻推荐的预处理步骤，而且直接给出了推荐列表。使用本发明可以较好地保证推荐结果与用户偏好的准确性，同时对推荐结果无需做额外二次挑选的前提下又可以保证推荐结果的多样性。

公开(公告)号：CN104090931A

公开(公告)日：2014-10-08

申请号：CN201410290459.X

申请日：2014-06-25

申请人： 华南理工大学

发明人： 董守斌 ,  陈佳 ,  李粤 ,  古万荣 ,  袁华

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： G06F17/30864 ,  G06F17/30705 ,  G06F17/30876 ,  G06F17/30882

摘要： 本发明公开了一种基于网页链接参数分析的信息预测采集方法，包括以下顺序的步骤：计算网页链接的参数特征统计信息，计算网页所包含外部链接的分布信息，根据网页的外部链接分布特征对网页进行分类，网页资源的抽样预测，预测样本的采集测试，网页资源的总体预测。本发明的方法，有效地补充了传统采集信息方式的不足，扩展了待采集链接资源的数量，利用已知的网页资源特征预测到了大量未采集的网页资源，提高了采集网页信息的覆盖率。

公开(公告)号：CN101944109B

公开(公告)日：2012-06-27

申请号：CN201010275844.9

申请日：2010-09-06

申请人： 华南理工大学 ,  广州数园网络有限公司

发明人： 董守斌 ,  张朝斌 ,  张凌 ,  李粤 ,  袁华

IPC分类号： G06F17/30

摘要： 本发明公开了一种基于页面分块的图片摘要提取系统，包括页面预处理模块、页面分类模块、页面分块模块、主题块识别模块和信息提取模块。本发明还公开了一种基于页面分块的图片摘要提取方法，具体包括：步骤S1、从Internet上把页面抓取下来；步骤S2、页面预处理模块对页面进行预处理；步骤S3、页面分类模块对预处理后的页面分类；步骤S4、页面分块模块进行语义块划分；步骤S5、页面分块模块将主题型页面发送到主题块识别模块，主题块识别模块识别出主题块，并发送给信息提取模块；页面分块模块将非主题型页面发送到信息提取模块；步骤S6、信息提取模块下载图片并与页面关联。本发明具有提取速度快、准确度高、效果好的优点。

公开(公告)号：CN109658695B

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN201910001441.6

申请日：2019-01-02

申请人： 华南理工大学

发明人： 陈泽濠 ,  袁华

IPC分类号： G08G1/01

摘要： 本发明公开了一种多因素的短时交通流预测方法，包括步骤：1)计算特定检测器与气象站之间的距离，筛选出距离最近的气象站，将该气象站的天气数据作为检测器的天气数据；2)分别对检测器的历史交通流数据与历史天气数据进行预处理，再根据时间合并；3)构建多种特征，基于LightGBM进行特征筛选；4)利用LSTM对交通流数据的时序特征与周期性特征进行建模；5)使用神经网络中的全连接网络将交通流的时序特征、周期性特征与步骤3)筛选出来的多种特征进行融合；6)训练模型并对短时交通流进行预测。本发明克服了现有方法不能充分利用已有数据的不足，能对交通流数据进行更深入的挖掘分析，预测准确性高，鲁棒性好。