公开(公告)号：CN111340187A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010100316.3

申请日：2020-02-18

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 顾军华 ,  王悦雪 ,  栗位勋 ,  杨亮 ,  张亚娟 ,  庞志远

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为基于对抗注意力机制的网络表征方法，该方法包括双映射函数的模型，第一个映射函数为将真实数据的节点属性信息以及网络拓扑信息通过图注意力网络为不同节点对分配不同的权重，将原始网络映射到低维空间得到更精确地真实数据的低维表达；第二个映射函数为通过将得到的真实数据的低维表达与扰动结合得到噪声，输入到生成器中映射成为噪声的节点属性信息以及网络拓扑信息；再将两个函数作为两个元组输入到判别器中进行判别，通过判别器给出的结果进行生成器以及编码器的优化，最终得到鲁棒性好以及能够完整保存原始网络信息的低维表达。该方法采用图注意力网络进行网络表征，考虑不同节点之间的相关程度，更加贴近现实情况，效果更好。

公开(公告)号：CN119338940A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411537210.4

申请日：2024-10-31

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 杨亮 ,  吕泽鹏 ,  张华 ,  李林昊 ,  马子艺 ,  汪梦竹 ,  靳瑞勇 ,  卢金禹 ,  董纪悦

IPC: G06T11/00 ,  G06T5/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/28 ,  G06V10/82 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于图像生成技术领域，具体公开了一种基于扩散大模型的多模态场景融合方法。首先对扩散模型主干网络的权重矩阵进行奇异值分解，用于更新主干网络的权重矩阵；然后，将文本提示词输入到扩散模型中，生成文本条件图像；文本条件图像经过VAE解码和预处理，得到预处理的文本条件图像；将预处理的文本条件图像输入到预训练的视觉分类器中预测类别，得到预测标签；根据预测标签与真实标签计算更新损失，对扩散模型的参数进行更新，实现扩散模型的微调；最后，利用微调后的扩散模型生成场景融合图像；场景融合分为两个阶段，第一阶段是通过对背景图像和前景图像进行采样生成合并噪声图像，第二阶段是利用合并噪声图像迭代生成场景融合图像。该方法利用图像引导图像生成，实现前景图像与背景图像的无缝融合，同时利用控制信息引导图像生成，增强了场景融合的可控性。

公开(公告)号：CN117786167A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311833224.6

申请日：2023-12-28

Applicant: 河北工业大学 ,  泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院

Inventor： 马子艺 ,  王润飞 ,  刘玉玲 ,  杨建业 ,  汪梦竹 ,  杨亮

IPC: G06F16/901 ,  G06F16/903 ,  G06Q40/03

Abstract: 本发明为一种基于节点状态的多查询连续子图匹配索引构建及维护方法，首先获取多查询连续子图匹配任务的数据图和查询图组；然后，构建数据图中各个节点的邻居匹配图，并根据节点的邻居匹配图设置节点的状态；最后，根据数据图中每个节点的状态构建索引结构，并在数据图更新后对索引结构进行维护，包括边插入和边删除。该方法构建了一种紧凑而有效的索引结构来维护多查询连续子图匹配的中间匹配结果，该索引结构能够过滤掉不太可能的候选节点，只保留匹配度较高的候选节点；索引结构本质上是一个有向图，占用空间相对较小；在数据图更新后维护更加容易，可以有效减少增量匹配过程的空间和时间成本。

公开(公告)号：CN116630012A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310193357.5

申请日：2023-03-02

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 杨亮 ,  孙中辉 ,  王嘉意 ,  牛炳鑫 ,  贾永娜 ,  张亚娟 ,  顾军华

IPC: G06Q40/03 ,  G06F16/901 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/241 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为一种基于图数据不显著注入攻击的借贷平台安全性评估方法，首先获取借贷数据并转换为图数据，提取图数据的拓扑信息和节点属性信息；接着、基于图卷积神经网络构建代理模型，利用代理模型预测用户的信用等级；然后、从图数据中随机选取多个节点作为目标节点，结合拓扑结构和节点属性两个角度计算目标节点的综合分类概率，得到目标节点的分类；将多个虚假用户分别作为有害节点注入图数据，得到扰动图数据，并对扰动图数据进行优化；最后，将优化后的扰动图数据分别输入到借贷平台系统模型中，预测目标用户的信用等级；若预测结果与图数据受到扰动前的结果相同，则表明该借贷平台系统模型的安全性高，反之，表明借贷平台系统模型的安全性低。有害节点的属性与周围节点类似，更具隐蔽性，也就更能模仿真正的攻击行为，以提高系统模型安全性的评估性能。

公开(公告)号：CN116228400A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310190601.2

申请日：2023-03-02

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 杨亮 ,  刘嘉瑶 ,  张秋亮 ,  牛炳鑫 ,  贾永娜 ,  张亚娟 ,  顾军华

IPC: G06Q40/03 ,  G06F16/901 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明为一种基于属性重构与注意力机制的信用卡用户行为预测方法，首先获取银行系统某一时期信用卡用户的历史数据，将历史数据转换为图数据；图数据的节点代表信用卡用户，边表示用户间的联系；获取图拓扑信息和节点属性矩阵；然后，基于图卷积神经网络构建节点属性重构模型，节点属性重构模型包括编码器和解码器，编码器将图拓扑信息和节点属性信息编码为潜在分布矩阵，解码器将潜在分布矩阵解码为重构的节点属性矩阵；最后，构建信用卡用户行为预测模型，将图拓扑信息和重构的节点属性矩阵输入到模型中，得到各个节点的预测标签；将训练后的信用卡用户行为预测模型用于新用户的行为预测。通过节点属性重构可以补全缺失的属性信息，同时缓解了节点敏感属性对预测结果公平性的影响。

公开(公告)号：CN115269321A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210877881.X

申请日：2022-07-25

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 杨亮 ,  何政波 ,  张亚娟 ,  许晓笛 ,  温先斌

IPC: G06F11/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为基于RNN双模型的数据流频率估计方法，该估计方法结合当下流行的循环神经网络模型，将频率估计和神经网络结合在一起，基于RNN和Conservative‑Update Sketch实现了更好的误差控制和更加精确的频率估计。该方法对数据流中数据项的频率进行估计，通过两个RNN神经网络模型对数据流进行分类，将高频数据和低频数据分开存储，降低高频数据和低频数据之间的哈希冲突，从而提高数据流频率估计的精度，由于高频数据单独存储，可以减少高频数据哈希计算的次数，在一定程度上提高了数据流的处理效率。该估计方法应用在网络流量监测中，能够监测网络的突发情况，提高监测的精度和效率。

公开(公告)号：CN114169504A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111503170.8

申请日：2021-12-10

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 顾军华 ,  李鑫航 ,  杨亮 ,  张亚娟 ,  牛炳鑫 ,  郑子辰 ,  李宁宁

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为基于自适应滤波的图卷积神经网络池化方法，该方法提出了自适应滤波图卷积神经网络SFGCN和自适应滤波图卷积神经网络的池化操作SFGPool，SFGCN具有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，对池化操作的输入进行了增强，相比于传统的图卷积网络，补充了中频和高频信息，防止信息丢失从而增强了网络的拟合能力；自适应滤波图卷积神经网络引入两个可学习参数，能在训练过程中对滤波器的频率特性进行自适应调节，对于不同的图分类任务可通过可学习参数控制每个频段的贡献。

公开(公告)号：CN112884045A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110208919.X

申请日：2021-02-25

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 杨亮 ,  栗位勋 ,  顾军华 ,  贾永娜 ,  张亚娟 ,  牛丙鑫

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为基于多视角的随机删边嵌入模型的分类方法，该分类方法从两个视角分别是一阶邻居的编码和图扩散分布的各自的特殊通道和他们两个共享权重通道对其进行随机删边操作求和分别做KL散度，两个独特通道和共享权重通道再结合图注意力自适应权重嵌入可以实现最佳性能。基于随机删除边的思想对邻接矩阵和图扩散进行了节点增强，防止过拟合和过平滑增强模型的深度和嵌入能力，提高分类效果及分类速度。

公开(公告)号：CN119850792A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510058709.5

申请日：2025-01-15

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 杨亮 ,  秦飞阳 ,  张华 ,  李林昊 ,  马子艺 ,  汪梦竹 ,  靳瑞勇 ,  卢金禹 ,  董纪悦

IPC: G06T11/60 ,  G06V30/19 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开一种基于扩散大模型的图像上文本的可控生成方法，该方法可以定制生成用户所需的图像。具体来说首先通过使用Transformer对用户输入的提示词进行语义提取，进而生成符合用户需求的字体布局图像，将字体布局图像连同用户提示词输入到控制网络以生成控制向量，通过指导逐步降噪过程达到可控生成的目的，并通过字符感知损失来加强可控生成的效果。此外，本发明方法提出一种有效的参数微调策略，来避免生成模型过拟合或者灾难性遗忘在仅更新不到总参数的3％的情况下实现了连贯的文本生成，显著加速了模型的收敛过程。最后，对于目标区域生成部分，为减少背景部分带来的影响，使用背景重建机制来保留原始图中非目标区域的部分，减少背景信息的损失。

公开(公告)号：CN118887131A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410874106.8

申请日：2024-07-02

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 邵威 ,  贾永娜 ,  杨赫博 ,  陈燃 ,  杨亮

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于雨图分解的单幅图像去雨方法。本发明将雨图输入到雨纹特征预测网络中，得到雨纹预估图；然后将雨纹预估图输入到雨密度感知分类器中，得到雨图的雨密度等级标签；然后将雨纹预估图和雨密度等级标签输入雨纹像素核定位网络中，得到逐像素的雨纹像素核位置向量；再将雨纹像素核位置向量输入到SNIP尺度自适应范围预测器来生成相应的雨纹覆盖区域，叠加合成得到雨纹总体覆盖区域；最后使用非局部均值滤波对雨纹总体覆盖区域进行去雨处理，得到去雨图像。本发明将雨图精确分解为雨纹区域和背景区域，能够更好地解决去雨过程中去雨过度导致对背景细节损失问题，从而有效地去除雨纹并恢复背景纹理细节信息。