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公开(公告)号：CN116010804B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310050128.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与知识迁移的物联网设备小样本识别方法，以物联网设备识别为目标，首先搭建用于源域物联网设备识别的深度特征提取模型与特征识别模型，然后将源域深度特征提取模型作为目标域的初始化深度特征提取模型，并搭建用于目标域物联网设备识别的初始化特征识别模型，最后利用小样本目标域物联网设备电磁信号样本微调目标域的初始化深度特征提取模型与特征识别模型，以最大平均误差函数评估源域与目标域深层特征的分布差异，有效地实现知识由源域向目标域迁移，得到适用于目标域物联网设备识别的深度特征提取模型与特征识别模型，最终实现小样本场景下的物联网设备识别，解决了因样本量不足而无法准确识别设备类别的问题。
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公开(公告)号：CN116010804A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310050128.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与知识迁移的物联网设备小样本识别方法，以物联网设备识别为目标，首先搭建用于源域物联网设备识别的深度特征提取模型与特征识别模型，然后将源域深度特征提取模型作为目标域的初始化深度特征提取模型，并搭建用于目标域物联网设备识别的初始化特征识别模型，最后利用小样本目标域物联网设备电磁信号样本微调目标域的初始化深度特征提取模型与特征识别模型，以最大平均误差函数评估源域与目标域深层特征的分布差异，有效地实现知识由源域向目标域迁移，得到适用于目标域物联网设备识别的深度特征提取模型与特征识别模型，最终实现小样本场景下的物联网设备识别，解决了因样本量不足而无法准确识别设备类别的问题。
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公开(公告)号：CN108763348B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201810460923.3
申请日：2018-05-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/335
Abstract: 本发明涉及一种扩展短文本词特征向量的分类改进方法，该方法引入了Word2vec语言模型对短文本进行词嵌入扩展短文本特征向量以解决短文本稀疏性，并将词向量转换成概率语义分布来测量语义关联性；针对短文本扩展后的特征向量，利用改进后的特征权重算法并引入语义相关度去处理扩展后的词特征向量。本方法可以区分出扩展后的短文本中的词的重要程度，以获得更准确的语义相关度，可以有效地提高短文本的分类效果。实验证明，本文的方法能够保证短文本挖掘特征向量准确性的同时，更大大的提高了短文本分类的精确性，效果显著。可用于热点话题分类挖掘、监测舆情信息等各种领域决策方向中，具有较强的实用价值。
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公开(公告)号：CN108763348A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810460923.3
申请日：2018-05-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种扩展短文本词特征向量的分类改进方法，该方法引入了Word2vec语言模型对短文本进行词嵌入扩展短文本特征向量以解决短文本稀疏性，并将词向量转换成概率语义分布来测量语义关联性；针对短文本扩展后的特征向量，利用改进后的特征权重算法并引入语义相关度去处理扩展后的词特征向量。本方法可以区分出扩展后的短文本中的词的重要程度，以获得更准确的语义相关度，可以有效地提高短文本的分类效果。实验证明，本文的方法能够保证短文本挖掘特征向量准确性的同时，更大大的提高了短文本分类的精确性，效果显著。可用于热点话题分类挖掘、监测舆情信息等各种领域决策方向中，具有较强的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105417306B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510921811.X
申请日：2015-12-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种电梯云智能管理系统，集电梯监控、故障预警和维修监管功能于一体，可对电梯实时状态，实现更加准确的监控，在故障发生前提前预警；而且充分考虑了针对维修人员的监管，杜绝其工作敷衍了事现象的发生；还有本发明还涉及电梯云智能管理系统的维修调试方法，设计采用网路信息核对匹配方式，进行维修调试模式的认证，实现针对电梯的维修调试，同时结合所设计监测传感器的实时工作，实时捕捉电梯状态，使得实际的维修调试更加智能化，更加高效。
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公开(公告)号：CN105700395A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610019723.5
申请日：2016-01-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B19/04
CPC classification number: G05B19/04
Abstract: 本发明公开了一种食堂饮食数据监控系统及监控方法，系统包括设置在食堂的现场采集端、就餐者的移动终端以及远程监控端，现场采集端包括控制模块以及分别与之连接的第一组电子秤、第二组电子秤、读卡器和无线通信模块，第一组电子秤和第二组电子秤均包括多个电子秤，且每个电子秤对应称量一种菜品，第一组电子秤用于称量就餐者用餐前购买的各种菜品的重量，第二组电子秤用于称量就餐者用餐后所剩饭菜的重量，读卡器用于采集就餐者的饭卡内信息，远程监控端根据采集到的数据进行扣费和个人饮食数据的建立。本发明对食堂就餐者的用餐数据进行监控和管理，为与饮食习惯相关的一系列问题的研究提供了参考依据和数据支持。
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公开(公告)号：CN105550690A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510926402.9
申请日：2015-12-14
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K9/4647 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明涉及一种基于Stentiford视觉模型的优化方法，设计引入Uniform LBP 算法和直方图统计方法，解决传统的Stentiford视觉模型模型随机性过大，对细节过于敏感，计算耗时的缺点，并且实验证明，本发明所设计方法能够大幅提高图像区域提取的效果，而且大大提高了处理速度，图像处理效率显著提升，具有较强的实用价值。
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公开(公告)号：CN104778475A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510145940.4
申请日：2015-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于环形区域最大频繁视觉单词的图像分类方法，主要解决现有分类模型不能充分表达图像所属类别共有特征以及分类精确度较低的问题。该方法实现步骤是：(1)建立自然场景图像的训练集和测试集；(2)对训练集图像提取SIFT特征点并优化；(3)利用均值聚类方法聚类优化后的特征点集得到视觉词典；(4)基于环形区域提取视觉单词最大频繁项集；(5)生成加权视觉单词直方图；(6)训练支持向量机实现自然场景图像的分类。本发明相较其他利用视觉词袋特征进行图像分类的方法，能够提高同类别图像视觉词袋的相似程度，而使不同类别的差异更显著，在一定程度上提高分类的精确度，具有较强的实用价值。
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公开(公告)号：CN102013181A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010555968.2
申请日：2010-11-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G09B5/14
Abstract: 本发明公开一种实验室电子实验辅助系统，包括一个管理中心、至少一个远程管理台和至少一个实验辅助终端，其中，管理中心包括应用服务器、数据库服务器和交互管理台，应用服务器与数据库服务器连接，在数据库服务器和各远程管理台之间建立连接；数据库服务器用于存储所有的实验课程数据；远程管理台设于各实验室中，包括电子点名模块、实验呼叫控制模块和信息发布模块，电子点名模块通过校园网与管理中心的数据库服务器远程连接；实验辅助终端设于各实验室中，包括显示屏、键盘、通信接口和MCU，通信接口与MCU连接，并与远程管理台建立RS422通信连接。此种系统可实现实验过程管理，提高实验效率和质量。
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