公开(公告)号：CN115600656A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211369761.5

申请日：2022-11-03

Applicant: 杭州电子科技大学(CN)

Inventor： 陈金华 ,  樊谨 ,  徐周希 ,  项嘉倩 ,  章复嘉

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于分段策略与多成分分解算法的多元时间序列预测方法，使用分解‑协作框架与段注意力机制，分离时间序列中的多成分和全局‑局部特征，在提高多元时间序列预测效果的同时保持了近似线性复杂度的计算开销和预测长序列的能力。本发明以编码器‑解码器架构为基础嵌入多成分分解块和用于信息交互的协作块形成具备双通道的分解‑协作架构。基于分段策略将注意力机制应用到位置依赖关系建模和信息聚合的过程中。挖掘历史数据中的段与段之间的深度依赖关系，聚合历史数据的深度特征信息，产生最终的预测结果。本发明有效地提升了模型在多个多元时间序列数据集上的预测任务效果。

公开(公告)号：CN114239718A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111539166.7

申请日：2021-12-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王则昊 ,  樊谨 ,  俞晓锋 ,  汪炜杰 ,  孙丹枫

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多元时序数据分析的高精度长期时间序列预测方法，使用离散网络用于分层平行提取多元时间序列的全局特征和局部特征，在提高多元时间序列预测精度的同时降低了计算复杂度、减少了模型规模并且增加了模型的预测长度。本发明采用分层平行提取多元时间序列的全局特征和局部特征机制，提升了预测精度，降低了模型的内存使用量，利用局部特征提高对多元时间序列的局部细微波动的拟合能力，并且增加了模型的预测长度，大大提升了模型在多元时间序列预测上的效果。

公开(公告)号：CN113159163A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110418526.1

申请日：2021-04-19

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘振涛 ,  樊谨 ,  汪森 ,  陈金华 ,  冯龙超 ,  匡振中

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多元时序数据分析的轻量级无监督异常检测方法。本发明包括两种模型：检测模型和推断模型；检测模型先通过随机卷积神经网络对捕捉到的多元时序数据的提取时间依赖性特征，进而利用深度贝叶斯网络对提取特征后的多元时序数据进行编解码，检测模型能够确定检测精准度范围；推断模型由得分注意力单元、阈值自动选择单元和点调整单元组成，得分注意力单元采用注意力机制扩大异常数据与正常数据之间的特征差异并为异常解释提供了理论基础，阈值自动选择单元能够自动计算阈值，点调整单元能够模拟真实异常的产生过程，推断模型能够提高异常检测的精准度、稳定性和可解释性。本发明能够应对飞速增长的数据规模和复杂多变的异常种类。

公开(公告)号：CN112395442A

公开(公告)日：2021-02-23

申请号：CN202011084050.4

申请日：2020-10-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 秦飞巍 ,  涂岱键 ,  姚金良 ,  樊谨 ,  沈梦欣 ,  黄瓯涵

IPC: G06F16/535 ,  G06F16/54 ,  G06F16/55 ,  G06F16/583 ,  G06F16/9535 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种移动互联网上的低俗图片自动识别与内容过滤方法。本发明步骤：1.基于两大开源数据集建立用于训练和测试四分类低俗图像数据集；2.进行数据预处理；3.构建多阶段注意力机制的神经网络架构；4.基于四分类低俗图像数据集，对多阶段注意力机制的神经网络架构进行训练，获得注意力机制模型；5.将训练过后的注意力机制模型用数据的测试集进行测试，以验证模型的准确率指标；6.将最优的注意力机制模型用于数据的可视化，以热力图的形式展现出图像的高权重重点区域。本发明通过部署注意力机制，对图像的特征图的关键特征所在的区域进行加权操作。通过热力图的形式对特征图进行了数据可视化，通过可视化实验更好地解释模型的决策过程。

公开(公告)号：CN104915551B

公开(公告)日：2017-12-05

申请号：CN201510273710.6

申请日：2015-05-23

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 樊谨 ,  胡译丹 ,  张桦 ,  戴国骏 ,  郭鸿杰

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明涉及一种基于车载式数据采集技术的PM2.5浓度估算方法。本发明首先利用车载式粉尘采集设备采集原始PM2.5浓度数据，再利用采集到的原始PM2.5浓度数据建立概率转移矩阵的模型，接着利用概率转移矩阵估算网格数据缺失点的浓度，最后得到城市区域PM2.5浓度估算结果。本发明方法数据覆盖率高，部署方便，利用本发明方法对PM2.5浓度估算结果精度高，稳定性好。

公开(公告)号：CN104897537A

公开(公告)日：2015-09-09

申请号：CN201510320697.5

申请日：2015-06-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张桦 ,  郭鸿杰 ,  樊谨 ,  陈欣欣 ,  胡译丹 ,  戴国骏

IPC: G01N15/06

Abstract: 本发明涉及基于无人机的PM2.浓度采集装置和实时数据过滤方法。基于无人机的城市PM2.5浓度采集装置包括空中PM2.5浓度采集模块和地面控制站模块，所述的空中城市PM2.5浓度采集模块包括无人机模块和PM2.5浓度采集载荷，所述的无人机模块包括GPS模块和无线通信模块，所述PM2.5浓度采集载荷包括传感器模块，数据存储模块和SIM卡模块。利用所述的基于无人机的PM2.5浓度采集装置对PM2.5浓度进行采集，设备灵活性强，操作简单，有效的节约了采集成本，本发明提出的数据过滤方法过滤原始PM2.5浓度数据提高了数据准确性，并节省了大量资源。

公开(公告)号：CN202837228U

公开(公告)日：2013-03-27

申请号：CN201220564827.1

申请日：2012-10-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李二涛 ,  仇建 ,  樊谨 ,  赵备 ,  张翔 ,  刘鹏

IPC: G01N27/26

Abstract: 本实用新型涉及一种二氧化硫气体浓度探测电路。本实用新型包括微控制器、电源电路、信号调理电路、模数转换电路、存储电路、调试接口电路和状态指示及按键电路。信号调理电路、模数转换电路与微控制器IIC接口信号连接，存储电路与微控制器I/O口信号连接，调试接口电路与微控制器调试接口信号连接，状态指示及按键电路与微控制器I/O口信号连接，模数转换电路还与信号调理电路信号连接。本实用新型信号放大倍数可灵活调整且传感器读数矫正方便。