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公开(公告)号：CN114547275B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210022627.1
申请日：2022-01-10
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/34 , G06F16/36 , G06N3/042
摘要： 本发明公开了一种基于学者研究兴趣知识图谱的学者推荐方法、系统及介质，涉及文本挖掘、数据挖掘与推荐系统领域。本发明所涉及的主要流程包括：学者学术成果数据的采集与处理；学者研究兴趣标签数据的采集与处理；学者研究兴趣标签识别模型的训练与存储；基于学者研究兴趣知识图谱图神经网络的需求学者推荐。本发明提出的方法为一种基于知识图谱和图神经网络的学者推荐方法，可以在学术大数据背景下挖掘实际需求文本中的深度知识需求和学者学术知识间的关联，实现面向实际需求且符合深度需求知识关联模式的学者智能推荐。
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公开(公告)号：CN112507327B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011507579.2
申请日：2020-12-18
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F21/46
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的晴雨检测与处理方法，包括以下步骤：搜集N张无雨图像，同时搜集H张雨滴模板，利用图像合成的方法合成包含N张有雨图像及N张无雨图像构成的数据集，并根据类别设置标签，划分成训练图像与测试图像。将训练图像输入晴雨分类卷积神经网络，进行晴雨分类，并用测试图像进行训练效果检验；构造支持向量机晴雨图像分类器；构建宽度学习神经网络，输入训练图像到该网络，进行宽度学习训练，并使用测试图像检验训练效果；使用集成学习方法组合所述的晴雨分类卷积神经网络、SVM晴雨图像分类器和宽度学习神经网络，形成并行联合判别测试模型；使用该模型检测图像是否有雨，若无雨直接输出；若有雨则进行去雨处理。
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公开(公告)号：CN115629857A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211267167.5
申请日：2022-10-17
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种大数据系统性能建模与仿真方法，涉及性能建模和系统仿真等领域。本发明所涉及的主要步骤包括：大数据作业日志采集与分析、软件行为模型和硬件资源响应模型仿真模型库的构建、待预测性能大数据作业行为分析、大数据作业仿真文件的生成和执行、输出大数据作业性能预测结果。本发明所提出的大数据作业性能预测方法，可以使用户在无需运行真实大数据作业的情况下预测计算多种大数据作业在指定集群配置上的运行性能，便于企业和机构提前感知大数据作业的运行成本。
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公开(公告)号：CN112507327A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011507579.2
申请日：2020-12-18
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F21/46
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的晴雨检测与处理方法，包括以下步骤：搜集N张无雨图像，同时搜集H张雨滴模板，利用图像合成的方法合成包含N张有雨图像及N张无雨图像构成的数据集，并根据类别设置标签，划分成训练图像与测试图像。将训练图像输入晴雨分类卷积神经网络，进行晴雨分类，并用测试图像进行训练效果检验；构造支持向量机晴雨图像分类器；构建宽度学习神经网络，输入训练图像到该网络，进行宽度学习训练，并使用测试图像检验训练效果；使用集成学习方法组合所述的晴雨分类卷积神经网络、SVM晴雨图像分类器和宽度学习神经网络，形成并行联合判别测试模型；使用该模型检测图像是否有雨，若无雨直接输出；若有雨则进行去雨处理。
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公开(公告)号：CN114547275A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210022627.1
申请日：2022-01-10
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/34 , G06F16/36 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于学者研究兴趣知识图谱的学者推荐方法、系统及介质，涉及文本挖掘、数据挖掘与推荐系统领域。本发明所涉及的主要流程包括：学者学术成果数据的采集与处理；学者研究兴趣标签数据的采集与处理；学者研究兴趣标签识别模型的训练与存储；基于学者研究兴趣知识图谱图神经网络的需求学者推荐。本发明提出的方法为一种基于知识图谱和图神经网络的学者推荐方法，可以在学术大数据背景下挖掘实际需求文本中的深度知识需求和学者学术知识间的关联，实现面向实际需求且符合深度需求知识关联模式的学者智能推荐。
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公开(公告)号：CN116302392A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310077099.4
申请日：2023-02-03
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F9/48 , G06F9/50 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向流水线的网络处理工作流调度方法、装置及介质，其中方法包括：DAG的生成与全局资源使用文档的生成；网络处理工作流的序列化；网络工作调度模型的训练；网络工作流调度策略的形成。本发明提出的一种面向流水线的网络处理工作流调度方法可以处理可变长度的网络处理工作流与可变规模的网络处理资源，利用强化学习模型同时实现面向网络处理工作流的智能网络处理资源规划与智能工作调度，从而提升网络处理资源的整体利用率，减少网络处理资源的浪费。本发明可广泛应用于强化学习、并行计算和工作调度等领域。
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公开(公告)号：CN114528393B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202210021637.3
申请日：2022-01-10
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/33 , G06F16/34 , G06F16/383
摘要： 本发明公开了一种学者研究兴趣标签挖掘与演变分析方法、系统及介质，涉及文本挖掘与数据挖掘领域。本发明所涉及的主要流程包括：学者学术成果信息的采集与储存；学术成果信息的预处理；学者学术生涯内各时间片上学术研究关键词的挖掘；各时间片上研究关键词共现图的建立；各时间片上研究关键词社区的识别；各时间片上的研究兴趣标签的提取。在此基础之上，可以根据各时间片的学者研究兴趣标签得到学者研究兴趣的演变情况。本发明提出的一种学者研究兴趣标签挖掘与演变分析方法，可以在无先验信息的前提下实现学者研究兴趣标签的智能提取与学者学术生涯之内研究兴趣演变过程的智能分析。
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公开(公告)号：CN114528393A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210021637.3
申请日：2022-01-10
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/33 , G06F16/34 , G06F16/383
摘要： 本发明公开了一种学者研究兴趣标签挖掘与演变分析方法、系统及介质，涉及文本挖掘与数据挖掘领域。本发明所涉及的主要流程包括：学者学术成果信息的采集与储存；学术成果信息的预处理；学者学术生涯内各时间片上学术研究关键词的挖掘；各时间片上研究关键词共现图的建立；各时间片上研究关键词社区的识别；各时间片上的研究兴趣标签的提取。在此基础之上，可以根据各时间片的学者研究兴趣标签得到学者研究兴趣的演变情况。本发明提出的一种学者研究兴趣标签挖掘与演变分析方法，可以在无先验信息的前提下实现学者研究兴趣标签的智能提取与学者学术生涯之内研究兴趣演变过程的智能分析。
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