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公开(公告)号：CN118247590A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410463592.4
申请日：2024-04-17
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏非负矩阵的图像特征提取方法，将图像数据集中的图像进行向量化、归一化处理，按列组成由图片像素值大小决定的非负矩阵，将非负矩阵分解成基图像矩阵W和系数矩阵H，利用最小化l0范数或矩阵稀疏度作为约束条件，在矩阵分解模型中引入稀疏项，获得稀疏非负矩阵分解模型，并将其作为目标函数，通过将梯度引入双层连续时间优化模型并考虑到问题的双凸特性，固定一个变量的同时优化另一个变量，找到的最优解作为最优系数矩阵H，即提取得到的最优图像特征。本发明能够显著减少存储空间的需求，减少所需的计算时间，大幅提高数据处理的速度，并使得数据分析和解释更加直观，提高模型的可解释性，从而有助于图像识别。
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公开(公告)号：CN115740310A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211361565.3
申请日：2022-11-02
申请人： 西安交通大学
摘要： 本申请公开了一种氢循环泵用涡旋盘短流程半固态闭式挤锻复合成形工艺，涉及氢循环泵用涡旋盘成形技术领域。先对成形涡旋盘所需要的铝合金圆柱体材料进行确定；再将该铝合金圆柱体材料进行冷镦粗变形，并对冷镦粗变形态铝合金坯料加热、保温获得半固态细小球晶材料；接着，将该半固态细小球晶材料快速放入外侧模具与下模具形成的模腔内，控制上模具下压实现对半固态细小球晶材料挤压变形并进行保压，从而成形出半固态涡旋盘，最后，抬升上模具后控制实现对半固态涡旋盘的锻造变形，最终获得同时具备半固态球晶组织以及锻造态变形组织的氢循环泵用涡旋盘制件。本申请具有工艺过程简单，成形力小，材料利用率高，产品致密性高、力学性能好的特点。
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公开(公告)号：CN112733027B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110026008.5
申请日：2021-01-08
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于局部和全局表示模型联合学习的混合推荐算法，包括：采用实体链接，将项目与外部知识图谱中的实体进行链接，获取其中的文本描述内容和异构关系分别作为局部和全局信息；构建知识补足嵌入网络作为局部模型；构建知识感知图卷积神经网络作为全局模型；分别将用户和项目在局部和全局嵌入空间中的表示信息进行整合，并将整合的结果作为特征输入多层感知机进行预测，输出所需结果，完成联合学习过程。本发明算法能够在不同角度下捕获用户对项目的偏好信息，进而有效地对用户点击概率进行预测，预测结果准确率高、误差小，能够应用于各类推荐场景，有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN114841316A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210439506.7
申请日：2022-04-25
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于循环神经网络和差分自编码器的异常轨迹检测方法及系统，包括：对采集到的原始轨迹数据进行分段，获取分段后的轨迹数据；将目标地图划分为若干个网格，对分段后的轨迹数据进行离散化处理，获取离散化轨迹数据；对离散化轨迹数据进行划分，获取训练集和测试集；基于循环神经网络和差分自编码器，构建异常轨迹检测模型；将训练集输入到异常轨迹检测模型中进行训练，获取最优化的异常轨迹检测模型；将测试集输入到最优化的异常轨迹检测模型中，获取轨迹的异常分数；基于异常分数，判断轨迹是否异常。本发明能够通过生成模型对车辆的轨迹信息进行编码，探索轨迹异常在潜在空间中的表现形式，并对异常进行判别，提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114153803A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111470389.2
申请日：2021-12-03
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F16/16 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明一种基于预训练模型的政务文件归属省份分类方法，步骤为：1)从csv和excel文件中提取特征字典；2)对特征字典中全部文本生成句向量；3)对句向量进行地区实体识别训练，得到地区命名实体识别模型；4)进行地区‑省份映射训练，得到地区‑省份映射模型。本发明所提出的基于预训练模型政务类csv、excel文件归属省份的分类方法能够有效地对政务类csv、excel文件进行中国省份文件分类，并有效的避免了同一文件内部的省份重叠问题，预测结果准确率高、误差小，计算复杂度低，有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN114153802A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111469862.5
申请日：2021-12-03
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F16/16 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明一种基于Bert和残差自注意力机制的政务文件主题分类方法，包括政务文件原始特征抽取和选择、政务文件原始特征清洗和优化、文本预训练以及基于残差自注意力机制的主题标签分类，本发明针对政务数据多源异构的特点，提出了统一的特征抽取、异常处理和特征选择方法，设计了具有针对性的特征清洗和优化策略，构建基于Bert预训练模型和残差自注意力机制的文件主题分类模型，解决了传统文件主题分类方法效率低和缺乏自适应能力的问题，实验基于公开政务文件数据集，在面向多达70种主题标签分类的实际应用场景中，分类准确率高达96.72％。
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公开(公告)号：CN112307759A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011236593.3
申请日：2020-11-09
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F40/126 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06Q50/00
摘要： 本发明涉及一种面向社交网络不规则短文本的粤语分词方法，属于自然语言处理领域。本发明的面向粤语语境的短文本清洗和分词的方法，具体包括四个功能模块，分别为支持用户自定义的短文本清洗模块、粤语联合语料库构建模块、短文本扫描和初步切分模块、未登录词处理及分词结果输出模块。本发明解决了现有技术中没有考虑到面向社交网络不规则短文本的粤语分词方法，提出了满足用户自身不同应用场景的个性化数据清洗模型，建立了面向社交网络的粤语联合语料库，设计了基于构建的联合语料库的分词模型，同时综合考虑了文本中出现未登录词的处理方案，提出对应的综合处理模型，最终在连登论坛平台爬取的短文本数据中验证，分词准确率达87％。
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公开(公告)号：CN103747033A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310698590.5
申请日：2013-12-17
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 本发明公开了一种社区发现的方法，包括以下步骤：1)利用MapReduce模型实现并行计算；2)在Map阶段，将计算任务分为N份，每份计算任务包括随机游走过程和数据处理过程，其中通过随机游走获得复杂网络的一个遍历节点序列，通过对遍历节点序列进行数据分析，获得两个节点之间的连接的紧密程度；3)在Reduce阶段，对并行计算的结果进行整合得到节点之间的连接紧密程度，根据节点之间连接的紧密程度来进行社区发现；4)对处于社区重叠部分的节点进行分析，以概率形式对节点归属于哪个社区做出描述。本发明可以快速的进行社区的发现。
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公开(公告)号：CN103699617A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310694794.1
申请日：2013-12-16
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/3089
摘要： 本发明公开一种基于随机游走的社区发现方法，包括以下步骤，1)通过随机游走获得复杂网络的一个节点序列；2)对节点序列进行数据分析，获得两个节点之间的连接的紧密程度；3)根据节点之间连接的紧密程度来进行社区发现。本发明所公开的基于随机游走的在复杂网络的社区发现方法，实现简单、计算复杂度低，可以有效减少社区发现的计算资源开销，不需要任何先验信息，仅仅需要复杂网络的拓扑结构就可以获得社区发现结果，具有在实际复杂网络中应用的优势，同时对社区重叠部分的节点归属问题做了定量分析。
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公开(公告)号：CN117977565A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410027769.6
申请日：2024-01-08
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种电网暂态稳定性评估方法及系统，方法包括：获取电力系统中的若干个支路两端母线不同工况下的电压幅值和电压相角，确定若干个支路中的高信息量关键支路；在电力系统发生故障后，间隔预设时长后分别获取若干个高信息量关键支路两端母线的电压幅值和电压相角，分别计算每个高信息量关键支路的输电能力指数；判断每个高信息量关键支路的输电能力指数是否均大于输电能力指数临界阈值；如是，则判定当前工况下电力系统暂态稳定；如否，则判定当前工况下电力系统暂态失稳。通过选取并基于高信息量关键支路判断电力系统的暂态稳定性，降低了稳定性判别的所依赖的暂态响应观测数据需求，提升暂态稳定性判别结果的准确性。
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