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公开(公告)号：CN116304773A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310043047.5
申请日：2023-01-29
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的社区发现方法，包括：将节点信息转换成one‑hot向量作为初始特征值；对one‑hot向量进行PCA降维，计算降维后目标节点与其他节点的特征相似度，学习到目标节点在特征视图下的节点表征；在元路径内和元路径间使用注意力机制，学习到目标节点在元路径视图下的节点表征；分层聚合邻居节点的信息，学习到目标节点在结构视图下的节点表征；拼接三种节点表征，学习到目标节点最终的节点表征；通过最小化交叉熵损失函数来优化模型；通过对生成的节点表征进行k‑means划分成不同的社区。本发明考虑了节点元路径视图下的信息以及特征视图和结构视图下的信息，提高了学习到的节点信息的丰富性与完整性，提高了表征的质量，使发现的社区更为精准。
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公开(公告)号：CN115828143A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211642551.9
申请日：2022-12-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提出一种基于自注意力机制和简化版图神经网络的异构图神经网络模型，用来自动捕获节点之间有用的关系感知拓扑结构信号，以获得集成了网络结构和节点属性特征的节点表征。模型分为多元关系聚合模块和多层图卷积模块，多元关系聚合模块将异构图解耦为多个同构二部子图，接着应用自注意力机制为每个子图更新关系感知参数权值，重新聚合成新的矩阵用于提取元路径。多层图卷积模块基于图卷积神经网络(GCN)的思想通过聚集相邻节点的特征来学习节点的低维表征，并采用弃用GCN非线性激活函数的方式来简化其消息传递过程，以获得高效学习网络表示的能力，使得到的节点表征包含了所有长度的元路径信息。
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公开(公告)号：CN112907971B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110166301.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法优化时空残差模型的城市路网短时交通流预测方法，包括：采集车辆经纬度信息，获得按时间排序的车辆原始数据集；将城市路网按照经纬度转化为交通栅格网络，并把预处理后的经纬度数据映射到交通栅格网络中，生成交通栅格数据；对交通栅格数据进行标准化处理，并拆分成训练数据集和测试数据集；构造基于遗传算法优化时空残差模型的城市路网短时交通流预测模型；使用训练集训练城市路网短时交通流预测模型，并使用测试集对模型进行预测准确性验证。本发明在时空残差模型中引入遗传算法对时空残差模型训练的步长进行动态优化，提高模型对预测目标值的捕获能力，提高了模型的实用性和预测精度。
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公开(公告)号：CN112966853A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110155146.3
申请日：2021-02-04
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于时空残差混合模型的城市路网短时交通流预测方法，包括：采集车辆当前经纬度数据并存放至大数据集群数据库中，对原始数据进行数据预处理；将城市路网按照经纬度划分成交通栅格网络，将车辆经纬度数据映射到交通栅格网络中，生成交通栅格数据；将交通栅格数据进行标准化处理，并构建训练集和测试集；构造基于时空残差混合模型的城市路网短时交通流预测模型；训练构建的基于时空残差混合模型的城市路网短时交通流预测模型预测下一时刻的交通栅格数据。本发明在对路网进行时空分析下，引入残差混合模型，提高对路网车流量时间和空间的捕获能力，从而降低了时空残差混合模型预测交通流时的相对误差，提高了预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108470244A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810199501.5
申请日：2018-03-12
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种基于大数据的科研项目预算审核方法，包括如下步骤：获取科研项目预算审核历史记录，并将历史记录发送给云计算平台；获取第一专家评价信息，将科研项目预算审核结果分为多个审核结果类别；建立每一个科研项目预算审核历史记录与多个审核类别结果的关联；获取第二专家评价信息，对多个审核结果类别中的每一个类别生成建议信息；创建用于判断科研项目预算审核结果的神经网络；获取待判断科研项目预算审核信息，并将科研项目预算审核信息发送给云计算平台；基于待判断科研项目预算审核信息，利用用于判断科研项目预算审核结果的神经网络，生成针对待判断科研项目的科研项目预算审核结果。
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公开(公告)号：CN104298550A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410529300.9
申请日：2014-10-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06F9/46
Abstract: 本发明提供一种面向Hadoop的动态调度方法，包括以下步骤:S1：设置每个节点的计算能力是一致的；且每个作业的执行时间随着执行次数的增加而线性减少；S2：判断作业是否为同类作业，且获取并统计同类作业的执行情况；S3：解析每个作业提交时所制定的期望执行时间；S4：若判定作业为同类作业，则会建立代价模型得到作业权重值；S5：若判断作业不为同类作业，则分配最低权重值；S6：根据作业权重值调整作业实际资源量，提高实时作业的响应度。本发明可以有效地解决现有调度算法在调度实时作业上的不足，并对实时作业进行资源控制，以此提高实时作业效率的能力，从而达到用户精细控制作业执行速度的功能。
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公开(公告)号：CN103929485A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410164130.9
申请日：2013-04-22
Applicant: 南通大学
CPC classification number: Y02D10/45
Abstract: 本发明公开了一种安全性高的基于嵌入式Web的远程监控装置，包括数据处理模块。数据处理模块与数据采集模块、监测显示模块、设备控制模块、数据存储模块、实时报警模块和安全验证模块连接。实现了一种低功耗、低成本、稳定安全的设备远程监控解决方案。本发明装置同时连接传感器、设备和网络，实现了嵌入式Web服务的远程监控装置，可以连接入局域网或者Internet。用户只需在任意一台连接如网络的电脑或手机客户端浏览器上，输入设定的IP地址或域名即可验证登录嵌入式Web页面，查看设备的使用状态，并可根据需要控制设备的开启与关闭，从而真正实现对设备的远程监控。
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公开(公告)号：CN103631922A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310642219.7
申请日：2013-12-03
Applicant: 南通大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 针对单一节点不能胜任大规模Web信息提取需求的问题，本申请公开了一种基于Hadoop集群的大规模Web信息提取方法及系统，汇聚处理节点根据设定提取条件提取待查询网站种子，根据各查询节点的处理能力进行负载均衡分割，并向各查询节点下发的待查询种子，各查询节点根据待查询种子在本地进行网页提取，并进行上报，汇聚处理节点将上报的信息汇聚后得到大规模Web信息。该申请以Hadoop集群方式进行海量数据提取，并以高效的Hbase类型的内存数据库进行数据处理，较之单机及传统关系型数据库的提取效率有极大性能的提升，并具有高可靠性与高扩展性。
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