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公开(公告)号：CN109688076A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201810351419.X
申请日：2018-04-19
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
CPC classification number: H04L25/03165 , H04L1/0038
Abstract: 本发明公开了基于离散多电平迟滞的噪声混沌神经网络的盲检测方法，包括如下步骤：构造接收数据矩阵XN；对所述接收数据矩阵XN进行奇异值分解；设置权矩阵WRI，并构造性能函数；将分段退火函数引入混沌神经网络中，构造基于分段退火的离散多电平迟滞混沌神经网络；构建基于离散多电平迟滞的噪声混沌神经网络的改进后新模型的动态方程，对所述改进后新模型的动态方程进行迭代运算，然后把每次迭代的结果代入基于离散多电平迟滞的噪声混沌神经网络的能量函数E(t)中，当所述能量函数E(t)达到最小值，所述离散多电平迟滞混沌神经网络达到平衡，迭代结束。本发明改进激活函数构造了离散多电平迟滞的噪声混沌神经网络模型，更好的避免神经网络陷入极小值点。
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公开(公告)号：CN108763344A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810458856.1
申请日：2018-05-15
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于信息增益与最大相关最小冗余二阶段特征选择方法，首先根据信息增益算法初步选取特征词，得到特征词子集；计算特征词与类别之间的互信息值；计算特征词之间的互信息值；计算特征词的类差分度；计算特征词的类差分度差值；将类差分度差值引入最大相关最小冗余MRMR算法进行二阶段特征词选取；本发明通过信息增益选取一阶段特征集合，同时将类差分度思想引入最大相关最小冗余方法作为二阶段特征提取方法，进而提升特征集合选取的准确度，实现特征词的准确选取，解决现有特征提取分类效果差、计算量大以及特征冗余等技术问题。
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公开(公告)号：CN108647259A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810382423.2
申请日：2018-04-26
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度特征加权的朴素贝叶斯文本分类方法，包括：获取文本的特征词，根据不同的特征词出现的类别数和文本数，得到相应的特征类别概率和特征文本概率，进而得到特征的二维信息增益；利用所述二维信息增益与深度加权方式相结合对特征加权朴素贝叶斯模型进行深度加权，得到改进深度特征加权的朴素贝叶斯模型；对于任意文本，利用改进深度特征加权的朴素贝叶斯模型分别计算属于各特征类别的概率，选出最大的概率值对应的类别即文本所属类别。本发明能够使传统朴素贝叶斯算法的特征独立性假设得到抑制，为文本分类任务提供准确和快速的分类方法。
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公开(公告)号：CN108521633A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810163646.X
申请日：2018-02-27
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了基于K均值的矿井环境无线传感网分簇路由方法。所述方法在长距离带状区域环境下，通过获取传感器节点地理位置信息，采用K均值聚类算法形成多个均匀分簇，再选举离质心最近的节点为初始簇首；然后采用基于阈值的动态簇首轮换方法，最后在融合数据传输阶段根据簇首与基站、簇首与簇首之间距离动态选择单跳与多跳的混合传输方式传输数据；分簇一旦建立，不再以轮为单位重新分簇，每轮仅进行基于剩余能量和地理位置的簇首动态更换。本发明方法和传统的分层路由协议LEACH相比，能够更加有效均衡网络负载，延长整个网络的生命周期，在同等条件下，优于传统的低功耗自适应集簇分层型协议方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108460080A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810019705.6
申请日：2018-01-09
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学南通研究院有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/35
Abstract: 本发明提供基于特征二维信息增益加权的朴素贝叶斯文本分类方法。所述方法获取文档的特征词，根据不同的特征词出现的类别数和文档数，得到相应的特征类别概率和特征文档概率，进而得到特征的二维信息增益；由于信息增益具有反应特征对分类效果提升大小的作用，信息增益越大说明该特征越能表达该类的信息，把特征的二维信息相结合，提高了朴素贝叶斯文本分类器的性能；并且与TFIDF加权朴素贝叶斯文本分类算法、TFIDF*IGC文本分类算法相比，基于特征二维信息增益加权的朴素贝叶斯文本分类方法具有更好的鲁棒性，使其对所有类别的分类效果都能保持很好；在同等条件下，本发明的分类性能要优于传统改进的朴素贝叶斯文本分类方法。
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公开(公告)号：CN109885682A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910071963.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FCBF的自定义特征维数文本特征选择算法，包括步骤：步骤一，初始化；步骤二，利用FCBF算法对特征词集合中的特征词进行进一步的筛选，得到初始特征词集合；步骤三，若初始特征词集合的维度小于设定的维度时，选择特征词与类别的相关性值排名靠前的特征去补足初始特征词集合直至其维度等于设定的特征维度；若初始特征词集合的维度刚好大于或等于设定的特征维度时，则初始特征词集合中即可获取到自定义特征维数的特征词。本发明对FCBF原始算法相关性计算公式进行改进，能够更加准确的选择文本特征，改进算法能够得到自定义的特征维度。
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公开(公告)号：CN119621516A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510153294.X
申请日：2025-02-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/34 , G06N5/045 , G06N7/02 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种大语言模型逻辑冲突检测能力的评估方法与装置，属于大语言模型技术领域，所述方法包括：根据包含逻辑冲突的本体总结逻辑冲突模式；基于逻辑冲突模式与相应本体构建正例数据集和负例数据集；将正例数据集和负例数据集分别与预先设计的多种不同类型的逻辑冲突检测提示词相结合，对大语言模型进行提问；根据对大语言模型的测试结果，对大语言模型的逻辑冲突判断与解释能力进行评估；本发明考虑了逻辑冲突的模式以及逻辑推理的规则，可更好地理解复杂的语境，提高逻辑冲突检测的准确性。
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公开(公告)号：CN107767447A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710815002.X
申请日：2017-09-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了组态地图符号的设计方法，该方法分为两个阶段，将实时监控领域中的组态方法引入地图符号建模，设计组态地图符号的数据模型，实现地图符号数据和传感器数据的组织。从传感器数据的实时获取角度，建立传感器数据的解析逻辑并与地图符号的绘制接口进行耦合，形成组态地图符号的逻辑模型；在GIS软件平台中验证该地图符号的可行性。该方法将组态的原理融入到地图符号的设计当中，以地图符号的形式管理传感器设备，能够解决传统地图符号在GIS中无法实时可视化传感器数据的问题。
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公开(公告)号：CN109885682B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201910071963.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FCBF的自定义特征维数文本特征选择算法，包括步骤：步骤一，初始化；步骤二，利用FCBF算法对特征词集合中的特征词进行进一步的筛选，得到初始特征词集合；步骤三，若初始特征词集合的维度小于设定的维度时，选择特征词与类别的相关性值排名靠前的特征去补足初始特征词集合直至其维度等于设定的特征维度；若初始特征词集合的维度刚好大于或等于设定的特征维度时，则初始特征词集合中即可获取到自定义特征维数的特征词。本发明对FCBF原始算法相关性计算公式进行改进，能够更加准确的选择文本特征，改进算法能够得到自定义的特征维度。
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