基于对比学习与变分自编码器的序列推荐方法

    公开(公告)号:CN119939036A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510118935.8

    申请日:2025-01-24

    Abstract: 本发明公开一种基于对比学习与变分自编码器的序列推荐方法,其包括以下步骤:根据用户的历史交互序列生成序列嵌入;对原始数据分支进行时频域转换;对数据增强分支进行数据滑动增强;根据随机深度增强策略对数据进行模型层面增强处理;根据Transformer编码器,分别对原始数据分支与增强数据分支的数据进行编码处理,获取各自数据流分支数据的均值与方差;根据对比学习策略,最大化正、负样本损失;根据共享的Transformer解码器生成新的项目序列;构建基于对比学习和变分自编码器序列化推荐模型。本发明以用户的历史交互序列作为输入,经过融合对比学习范式与变分自编码器的模型处理,生成用户感兴趣的项目,具有更好的推荐质量,提升推荐准确性。

    一种基于小波变换的静态室内可见光定位方法

    公开(公告)号:CN119936791A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510118558.8

    申请日:2025-01-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换的静态室内可见光定位方法,涉及可见光通信技术领域,本发明通过复Morlet小波对可见光信号进行连续小波变换,以将时域的可见光信号转换为时频域,并获得不同时间序列及频率的小波子信号;将不同时间序列及频率的小波子信号转换为小波功率谱图像,利用CNN识别小波功率谱图像中的LOS信号和NLOS信号,以确定静止目标的位置;该过程利用复Morlet小波,将时域的可见光信号转换为时频域,在转换中,时域序列上的可见光信号被分解为时域序列及频域序列,捕捉时域序列及频域序列内多尺度的时域及频域特征,同时利用CNN识别多尺度的时域及频域特征中的LOS信号和NLOS信号,以获取接收信号的强度,从而在复杂的室内环境中实现对目标精准的定位。

    基于近红外光谱测定烟油中烟碱含量的方法

    公开(公告)号:CN119935943A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510030881.X

    申请日:2025-01-08

    Inventor: 周珂 葛均师

    Abstract: 本发明公开了基于近红外光谱测定烟油中烟碱含量的方法,涉及烟油检测技术领域,包括:通过近红外光谱仪采集烟油样本的近红外光谱数据,获得光谱数据在近红外波长范围内的反射强度,提取光谱特征;采用梯度提升机算法,通过所提取的光谱特征训练回归模型,得到烟碱含量的测定模型;采用交叉验证方法进行验证,并通过超参数优化提升预定精度;将待测烟油样本的近红外光谱数据输入训练好的测定模型中,得到待测烟油样本的烟碱含量测定值。通过采用近红外光谱技术结合梯度提升机算法,提供了一种高效、无损、精确的烟油烟碱含量测定方法,能够在短时间内完成无损检测,准确测定烟碱含量,显著提高检测效率和精度,同时减少样本损失,降低成本。

    基于一种自适应形态分析的非直管道泄漏定位检测方法

    公开(公告)号:CN119934445A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510003779.0

    申请日:2025-01-02

    Abstract: 本发明涉及管道泄漏定位技术领域,且公开了基于一种自适应形态分析的非直管道泄漏定位检测方法,包括以下步骤:步骤S1:对采集到的含噪泄漏信号做预白化处理;步骤S2:对经过第一步处理得到的一系列信号做频域变换。利用二阶统计量在不同频带中的相关性进一步处理观测信号,得到混合信号,X=[X1,X2,…,Xn],Y=[Y1,Y2,…,Yn]。该非直管道泄漏定位的方法,通过自适应形态成分分析盲分离法能最大限度地降低信号之间的相关度,避免传统盲分离算法对噪声敏感,导致分离效果不理想,而本方法中使用的盲分离算法对噪声表现出较强的抗干扰性,能取得优良的分离效果,从而获得更加清楚的相关性信号源。

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