-
公开(公告)号：CN119478376A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411768140.3
申请日：2024-12-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的自适应微小目标检测方法，涉及计算机视觉技术领域，其中方法包括：获取数据集；构建特征增强模块；构建自适应稀疏卷积检测头；构建基于注意力机制的自适应微小目标检测模型，将特征增强模块加入主干网络中，使用自适应稀疏卷积检测头代替原始检测头；确定最终的微小目标检测模型。本发明构建自适应稀疏卷积头，通过通道注意力机制动态调整稀疏卷积在不同FPN层对应检测头的使用，有效平衡模型复杂度与检测精度，提高微小物体检测精度的同时保持计算效率；构建特征增强模块，利用全局平均池化融合全局上下文信息，增强了模型对微小物体的特征表示能力，提高了模型在复杂环境下对不同大小物体的检测性能。
-
公开(公告)号：CN119379119A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411988643.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种用于可重构制造系统的复合工艺路线优化方法，包括：通过订单获得生产需求和工件需求量，确定未分组工件的工艺序列；根据工艺序列，从而得到机床序列，计算基本工艺时间序列，提取最长公共子序列与最短混合序列，计算两个工件之间的相似性指标；利用基于模糊逻辑的动态权重分配方法计算相似性指标的权重，计算两个工件的综合相似系数；利用层次聚类算法对综合相似矩阵进行聚类，选定合适的相似度要求，得到最终划分的工件族；该方案利用基于遗传优化的复合工艺路线规划方法获取最终的复合工艺路线。本发明通过智能化的工件族划分与工艺优化方法，显著提高了生产效率和资源利用率，适应了多品种、小批量生产的动态制造需求。
-
公开(公告)号：CN114445198B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210139825.6
申请日：2022-02-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/45 , G06F40/289 , G06V10/32 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于压缩与激励网络的商品分类方法，涉及商品自动化分类技术领域，主要包括一个四阶段处理方法。第一阶段为商品信息的预处理阶段，将商品信息传入预处理模型，经过预处理模型得到商品的文本数据、图像数据以及视频数据。第二阶段为特征提取阶段，针对不同的数据类型建立不同的神经网络进行特征提取。第三阶段为特征增强阶段，建立压缩激励网络，通过学习的方式获取各个通道的重要程度，依据这个重要特征对原特征进行加权，增强有用信息，抑制无用信息。第四阶段是融合输出阶段，将商品的文本特征、图像特征以及视频特征进行融合得到商品特征，建立分类器模型进行训练，输出商品分类结果，提取了商品的文本、图像、以及视频特征，将其融合为商品特征，提取到的商品特征更加准确、丰富。
-
公开(公告)号：CN118747508A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410224370.7
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于优化鲸鱼算法的二型模糊神经网络模型的预测方法包括定义了一种二型模糊神经网络模型，该神经网络模型是由n个输入变量、一个输出变量和k条规则构成。如下图所示，该二型模糊神经网络模型是由注意力机制层、二型模糊映射层、规则触发层、模糊降型层、后件集合层以及结果输出层所组成的一种神经网络模型结构。本发明提出了一种优化的鲸鱼算法来对二型模糊神经网络模型中的前件以及后件参数进行搜索性能上的优化。该优化鲸鱼算法采用多个种群同时进化的策略，可以提高种群多样性，增强全局搜索能力，对于二型模糊神经网络模型中的参数辨识以及搜索具有很好地提升。
-
公开(公告)号：CN118485336A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410629054.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06N3/043 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/231 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的一般城市智慧化程度画像构建方法，涉及城市智慧化程度画像研究技术领域，包括收集数据，基于数据挖掘构建城市画像在智慧化发展方面的评价体系，构建智慧城市评价模型；基于收集的数据对样本城市进行数据采集和数据融合；基于数据融合的模式对缺失数据进行填补，采用模糊神经网络聚类法提取智慧城市画像特征属性，并根据霍尔三维结构构建虚拟城市。本发明构建了科学完备的城市智慧化评价体系，涵盖经济、政务、民生、环境、创新等多个维度，能够全面客观地评估城市智慧化水平。采用数据挖掘技术对城市数据进行深入分析和融合，能够解决数据采集、缺失等问题，提高评估准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118041650A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410228261.2
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于改进的LSO改进XGBOOST算法的异常流量检测方法，方法包括：通过工具对网络流量数据进行初始化处理，得到初始特征流量数据集；对所述初始特征流量数据集进行特征提取，得到重要性特征数据集；构建XGBoost模型并进行训练得到进阶XGBoost模型，通过改进的LSO算法对进阶XGBoost模型进行性能优化得到特殊XGBoost模型，根据结束条件判断模型是否优化成功；将异常流量数据集输入特殊XGBoost模型进行检测，得到检测结果。本发明能够更准确地识别出异常流量，减少误报和漏报的情况，能够适应不同的网络环境和攻击模式。
-
公开(公告)号：CN117975577A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410144827.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于面部动态集成的深度伪造检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：构建面部检测器并输入图像，获得候选边界框及每个类别中的置信度分数，基于所述置信度分数，选择将用于深度伪造检测的人脸部分，调整像素；将人脸部分调整大小的补丁输入到真假的二元分类器中，获得真假类的概率分布作为输出，计算所有分类器的概率分布的平均值，得到集成深度假检测器的最终输出；针对部分遮挡和编辑的鲁棒深度伪造检测，构建基于面部组合的动态集成检测器，训练特定于不同分辨率的CNN模型，并根据输入图像的分辨率自适应地选择一个模型。本发明能够有效地提高预测结果的准确性和可靠性，具有广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN117973610A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410129576.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/083 , G06F18/214 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于可解释模型的物流时效预测方法及系统，涉及物流技术领域，包括：采集物流数据集，对物流数据集进行规范化处理；基于规范化后的数据集构建决策树模型；对决策树模型进行预测准确度判断获得物流时效预测模型；基于物流时效预测模型优化物流流程。本发明确保了数据集的全面和高效利用，避免数据子集由于随机性或偏差而未被充分考虑的问题。本发明了解各个自变量对模型预测的贡献度，帮助用户理解模型的决策机制，增强模型的透明度和可信度。本发明实现模型的动态选择和优化，确保输出的模型具有最佳的预测效果。根据SHAP值和模型预测效果进行有针对性的模型剪枝，既保证模型的预测准确性，又提高了模型的计算效率和简洁性。
-
公开(公告)号：CN117972204A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410122882.2
申请日：2024-01-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/35 , G06F18/241 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q30/0201 , G06Q50/14 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种旅行用户画像构建方法及系统，涉及景点推荐技术领域，包括以下步骤，根据客户端APP采集用户信息，通过预处理模块对用户信息整理，直到用户信息的数据一致；将所述初始用户画像输入到多模态情感分析神经网络，获得用户的情感类别；分析所述用户信息，引入衰减因子，并结合所述情感类别，获得长期用户画像。本发明综合考虑了用户的交互数据、文本评论、图片评论和评分，运用深度学习和注意力机制，从综合的图文信息中提取情感倾向，动态调整用户画像中的标签权重；将用户的兴趣权重分为长期兴趣和短期兴趣，并引入遗忘曲线作为时间衰减因子，确保用户画像能够及时响应用户兴趣的变化。
-
公开(公告)号：CN115131983B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202210606221.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于停车影响因子的泊车引导方法，包括如下步骤：获取停车场现有车位位置布局，日常停车情况，以及出入口布局情况；获取目的地与各个出口间的实际距离，对所有可能对停车位置有影响的因素进行处理，建立数学模型，根据用户具体停车需求作为影响因子，将全部影响因子放入模型，获得各停车车位(停车区域)权重，得出最优停车车位。本发明提高停车效率，在停车场车位引导和停车资源合理化分配上具有实际的工程应用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
392
records
(took 0.039 seconds)
