一种基于深度学习的领域专家分类推荐方法

    公开(公告)号:CN116595180A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310616375.X

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的领域专家分类推荐方法,包括数据采集模块,主题抽取模块,领域专家分类模块,推荐模块;数据采集模块包括收集领域专家个人信息数据样本并清洗、相关词向量、制作领域专家库;主题抽取模块通过将专家库中领域专家数据通过主题抽取模块并构建专家词汇表;领域专家分类模块通过特征提取模块进行辅助得到专家分类。推荐模块根据需求与领域专家类别进行相似度计算,并为各个需求组挑选合适的领域专家。本发明结合主题模型与文本分类,分类模型可与其他推荐算法相结合使用,有效的提高了推荐的精确度,可以提供更加准确的推荐结果。

    一种基于小波阈值变换和维纳滤波的信号去噪方法

    公开(公告)号:CN116415118A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310433981.8

    申请日:2023-04-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于小波阈值变换和维纳滤波的信号去噪方法,通过获取期望的目标信号A和含噪信号B;对含噪信号B进行小波阈值去噪预处理;分别将作为期望信号的目标信号A和小波阈值去噪处理后的信号C进行离散小波变换,分别提取两段信号的近似分量和细节分量;利用A和C信号的细节分量构建维纳霍夫方程,对小波阈值去噪信号C的细节分量进行维纳滤波处理;利用小波反变换函数对上述信号处理结果进行反变换,得到去噪后的信号D;通过将含噪信号B与去噪后的信号D进行求差,可以得到期望的去噪信号E。本发明能保持信号的线性相位效果,同时性能优于单独使用的维纳滤波算法和小波阈值去噪算法,适用于振动信号领域。

    面向施工图审查规范知识抽取与知识图谱构建方法及系统

    公开(公告)号:CN115905553A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211263033.6

    申请日:2022-10-14

    Abstract: 本发明公开了一种面向施工图审查规范知识抽取与知识图谱构建方法及系统,对施工图审查规范的内容进行规范预处理和数据标注,获取标注的数据集Data,基于GlobalPointer的实体关系联合抽取的模型,得到施工图审查规范实体关系联合抽取训练模型Model;将验证集输入Model;经稀疏多标签交叉熵解码并进行实体属性关系识别抽取,预测施工图审查规范中的三元组;并将其转换到Neo4j图数据库中,完成施工规范知识的存储工作,构建施工图审查规范知识图谱;提取审查模型数据并与知识图谱匹配,对待审查的BIM施工图文件数据提取解析,完成匹配内容转化为三维可视的智能化审图结果。本发明可有效实现了非结构化文本实体关系联合抽取、被审施工图的智能化审图,提升施工图智能化审图水平。

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