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公开(公告)号：CN105975477B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201610214120.0
申请日：2016-04-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了属于计算机应用技术领域的一种基于网络自动构建地名数据集的方法。该基于网络自动构建地名数据集包括如下步骤：1，使用谷歌搜索引擎API从谷歌数据库中提取地理空间数据；2，从提取出的数据中过滤掉不相关的网页；3，导入步骤2的输出，提取地理信息；4，选择地理编码工具，把提取的地址信息转换成地理坐标，然后标记在地图上。本发明充分发挥数据提取模块搜索引擎的优势，用恰当的搜索查询关键词从网页中检索地理信息。在网页过滤模块中，采用过滤算法来排除那些无用的干扰数据。从网页这种非结构化数据源中有效的动态的提取出地理信息，使数据同时具有高完整度和实时性。本方法有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN110059860A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910216461.5
申请日：2019-03-21
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了属于电动汽车充电站布局技术领域的一种城市的公共充电站位置布局多目标优化方法。该方法包括：获取和处理数据；建立多目标优化模型；求解模型，得到公共充电站位置布局结果；可视化公共充电站位置布局结果等4个步骤。利用出租车轨迹数据和POI数据，采用子模函数的充电站位置布局多目标优化，充分考虑了充电可能性、充电意愿度和建站合适度三个标准用于充电站位置布局，利用网格搜索和贪婪算法来求解pareto最优集，最终得到充电站的位置集合，最后，进行了充电站位置布局结果的可视化展示。通过与传统的在用户覆盖率和充电桩利用率两个方面的对比，我们提出的多目标优化方法都能取得更好的结果。
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公开(公告)号：CN107966206A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711085085.8
申请日：2017-11-07
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G01H9/004 , G01R31/1209
Abstract: 一种光纤超声阵列传感器的阵列信号去噪方法，属检测技术领域，目的是提高阵列传感器的灵敏度和抗干扰能力，其技术方案是，所述方法包括以下步骤：a.对光纤超声阵列传感器中每个阵元采集的信号进行EMD分解；b.对分解后的信号进行精简；c.将相邻阵元信号的对应阶IMF分量进行互相关运算，求取其时延值；d.计算各阵元信号的综合支持度；e.计算各阶IMF分量的权重；f.阵列传感器信号的重构。本发明在对局放超声阵列信号进行EMD分解的基础上，根据阵列信号封闭矢量时延准则来区分局放信号和噪声信号，较为简单地解决了阵列信号的去噪问题，大大提高了阵列传感器的灵敏度和抗干扰能力，为超声阵列信号的处理提供了新的途径。
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公开(公告)号：CN107153642A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710342178.8
申请日：2017-05-16
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06F17/277 , G06F17/271 , G06F17/2775 , G06F17/2785 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了属于计算机语言文字处理技术领域的一种基于神经网络识别文本评论情感倾向的分析方法。在处理文本评论数据上，首先使用CBOW进行处理，把每个句子准确分词为一个个词或者词语；每个句子都有一个对应的类别标签；然后利用长短时记忆LSTM模型判别评论的情感倾向性；得到每个句子的标签；进而与真实标签进行比较得到准确率，通过训练该神经网路模型得到其最好的准确率，即达到神经网络识别文本评论情感倾向分析的目的。借助GPU加速神经网络的训练过程，不仅提高情感分类的准确率，而且使大规模语料的训练速度得到提升；能有效的识别评论的情感倾向，尤其在电商、电影等其他面会有更好的应用前景。
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