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公开(公告)号：CN119339203A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411301043.3
申请日：2024-09-18
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V10/82 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于改进RTDETR的多尺度特征学习小目标检测方法，对RTDETR的主干网络Backbone进行改进，通过Conv层，MaxPool层和PRep‑Block模块进行初步的特征提取；PRep‑Block模块在BasicBlock中添加PConv，并在PConv的最后的卷积层使用了RepConv进行替换，得到PRep‑Block。CCFM模块中，特征融合步骤采用TFE模块改进多尺度特征融合方式，并在每个特征融合后添加VoVGSCSP模块以优化通道特征表示。在最后的特征融合步骤中，使用SSFF模块进行多尺度特征融合。与现有技术相比，本发明模型通过增强多尺度特征的提取和融合能力，进一步提高了特征图的表达能力和鲁棒性，实现了模型的轻量化，适于低端设备运行，同时提升了化工区域安全装备识别的精度，尤其是小目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN117518815A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311602319.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及化工过程故障诊断领域，提出了一种融合二阶信息的故障诊断系统。在田纳西‑伊斯曼TE仿真平台采集并保存具有时变、强耦合和非线性特征的化工过程数据，将数据进行分类并制作成数据集；对获得的化工过程数据进行预处理；将处理后的数据集划分为训练集和测试集。使用iSQRT‑COV模块嵌入Resnext网络计算卷积层后特征的协方差矩阵表示每个维度之间的相关性，解决了层数多的网络基于传统一阶统计量的最大池化层或平均池化层过于简单会使模型的有效信息大量流失的问题，在田纳西‑伊斯曼（TE）流程产生的时变、强耦合和非线性特征的数据上验证了模型的性能。与现有技术相比，本发明具有精准，快速的优越性。
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公开(公告)号：CN115914249B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202211555363.2
申请日：2022-12-05
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H04L67/1042 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链块分类的冷链数据存储与查询方法及装置，包括：对区块链区块结构进行改进，在区块头中添加类块标识字段，添加前一类块Hash标识字段，建立联盟链。冷链数据划分为设备数据、订单数据和隐私数据。设备数据经签名后提出交易上链请求，订单数据经过对称加密后提出上链请求，隐私数据通过非对称加密后提出上链请求。联盟链节点对交易缓冲池中相同接收地址的交易进行打包，打包完成后等待共识，共识完成即可将区块上链。本发明通过对区块进行分类实现数据灵活上链，实现同一条区块链上存储不同功能的数据，同时通过区块分类方式实现分类查询优化，通过分类减少检索数据，提升区块链查询速度。
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公开(公告)号：CN115982208A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211022139.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/2455 , G06F16/215 , G06F16/27 , G06F21/64 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/241 , H04L9/08 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了基于区块链跨链协同的冷链产品关联性查询方法及装置，对冷链产品信息进行数据清洗和数据处理；对清洗后的数据集，构建多标签文本分类模型，经过训练得到分类结果；在不同区块链中存储不同类别的冷链产品信息构成多条产品链，形成产品链网络；通过中继链节点利用共识算法确定产品链是否进行身份验证，得到合法申请注册的产品链；用户提出跨链查询请求，利用哈希锁定中的智能合约对产品链之间进行跨链身份认证；对每个链的区块节点之间进行关联性分析计算，得到最终产品查询结果信息。本发明使用多标签文本分类模型、区块链存储和跨链技术融合以及数据关联性分析算法，有效解决冷链领域中产品分类准确率低、查询效率低的问题。
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公开(公告)号：CN115600945A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211092866.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 淮阴工学院(CN)
IPC: G06Q10/0832 , G06Q30/0201 , G06F16/33 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度的冷链配载用户画像构建方法及装置，先对原始的冷链配载数据集预处理；将预处理后的冷链配载数据集输入到FNet模型中，提取冷链配载数据特征；使用DTM模型、TMKGE模型提取冷链配载数据集中的主题词；对FNet模型提取的结果及DTM模型、TMKGE模型提取到的主题词使用WordNet进行标签相似度计算，根据相似度计算结果扩展补充FNet模型提取结果，完成冷链配载用户画像的标签提取；依据最终标签提取结果，获得模型的标签提取，进而构建冷链配载用户画像。本发明能够有效地提取数据的动态主题及共享信息，有效地扩展冷链配载数据的标签，解决冷链配载用户画像建模中标签特征不全面的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113836903A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110943434.5
申请日：2021-08-17
Applicant: 淮阴工学院 , 江苏卓易信息科技股份有限公司
IPC: G06F40/258 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/00
Abstract: 本发明涉及企业画像和自然语言处理技术领域，公开了一种基于情境嵌入和知识蒸馏的企业画像标签抽取方法装置，将企业情境信息向量化后与企业文本向量拼接，得到融合企业情境信息的企业文本；构建主干网络进行模型训练，构建小规模TextCNN枝干网络内嵌到前11层Transformer的主干网络上，将融合后的企业文本传入Bert模型发现其隐藏特征，再传入BiLSTM网络和最大池化层进一步发现其上下文特征和局部特征；使用主干网络指导枝干网络进行知识蒸馏和标签抽取。本发明使用企业情境嵌入可以有效提高标签抽取的准确率，同时拥有知识蒸馏的深度学习模型可以提高标签抽取效率，使其在实际场景中更好的应用。
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公开(公告)号：CN113051914A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110382663.4
申请日：2021-04-09
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征动态画像的企业隐藏标签抽取方法及装置，该方法首先对企业信息更新并使用K‑means对其聚类，将聚类后的企业文本信息打上标签形成若干个标签点簇；接着，将此文本信息作为多特征隐藏信息抽取的样本集，对其进行中文分词并引入企业词库进行特征拓展，传入Bert模型发现潜在特征；然后，利用双向长短期记忆网络和卷积神经网络进一步提取上下文特征和局部特征；最后，动态更新企业信息传入多特征文本分类模型获得文本的隐藏标签信息。本发明普遍适用于企业画像标签建模和隐藏标签抽取问题，充分考虑了企业文本的上下文信息，可以有效发现企业文本中的隐藏标签，实现动态画像的标签实时更新。
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公开(公告)号：CN117422066A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311309424.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/268 , G06F18/10 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于WS小世界模型的关键词提取方法。获取评论文本数据，对其进行数据清洗，得到文本的目标语句；再对目标语句进行预处理，得到候选词；其次将目标语句的候选词集中的候选词作为WS模型中的节点，构建语句词语网络图G，获取词语的WS特征参数；获取候选词的词性、位置、TF‑IDF特征参数；最后根据所获得的WS特征参数和其他特征参数，计算候选词的最终权重，关键词设定为最终权重由高到低排序前N的候选词。与现有技术相比，本发明将WS小世界模型与词性、位置、TF‑IDF等特征相融合，不仅能够反映语言组织结构中深层次的元素间的相关性，而且综合考虑了词语的其他特征，使其较好地提取短文本关键词，提高短文本关键词提取的准确性。
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公开(公告)号：CN117195901A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311315356.X
申请日：2023-10-11
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/14 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种融合复发细胞的长文本命名实体识别方法，首先对语料库中的语句进行BIO标注，获得BIO标注集。BIO标注集输入至预训练语言模型BERT，BERT输出得到每个词语的语义向量序列。将每句的语义向量序列按照句法依存进行分块，将得到的每个序列块进行并行排列。将排列后的序列块输入到块级递归变换器进行建模，每个块级传递变换器横向传递状态信息，并且加入上一时刻语义向量序列块进行交互更新，每个块级递归变换器纵向生成语句的特征矩阵，作为条件随机场CRF模型的输入，最后输出实体识别结果。本发明具有更低的计算复杂度与时间损耗，在命名实体识别与其他序列标注任务上均有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN115982208B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202211022139.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/2455 , G06F16/215 , G06F16/27 , G06F21/64 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/241 , H04L9/08 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了基于区块链跨链协同的冷链产品关联性查询方法及装置，对冷链产品信息进行数据清洗和数据处理；对清洗后的数据集，构建多标签文本分类模型，经过训练得到分类结果；在不同区块链中存储不同类别的冷链产品信息构成多条产品链，形成产品链网络；通过中继链节点利用共识算法确定产品链是否进行身份验证，得到合法申请注册的产品链；用户提出跨链查询请求，利用哈希锁定中的智能合约对产品链之间进行跨链身份认证；对每个链的区块节点之间进行关联性分析计算，得到最终产品查询结果信息。本发明使用多标签文本分类模型、区块链存储和跨链技术融合以及数据关联性分析算法，有效解决冷链领域中产品分类准确率低、查询效率低的问题。
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