-
公开(公告)号：CN110083690B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910284601.2
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于智能问答的对外汉语口语训练方法及系统，方法包括：从对外汉语口语教材和互联网等数据源采集口语训练问答对；采用问题生成算法由机器生成训练问答对；汇总语料，并根据语料构建知识图谱；接收用户输入自然语言问题，通过神经网络深度学习对问题进行向量表达，与知识图谱的表达向量进行语义关联；通过关联分析选择合适的回答进行输出。本发明的基于智能问答的对外汉语口语训练方法及系统，实现了具有智能对话、知识库和技能服务等功能，可作为对外汉语口语教学的智能辅助工具。
-
公开(公告)号：CN112905744A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110211603.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明实施例提供一种侨情智能问答方法、装置、设备及存储装置，涉及自然语言处理技术领域。其中，这种侨情问答方法包含如下步骤：S1、构建四层结构的侨情概念树。S2、爬取互联网上的侨情非结构化文本数据。其中，侨情非结构化文本数据包含有侨情信息。S3、根据侨情概念树和侨情非结构化文本数据，生成侨情知识图谱。其中，侨情知识图谱根据Neo4j图数据库建立。S4、接收侨情查询语句。S5、根据侨情查询语句从侨情知识图谱中搜索答案。S6、输出答案。通过构建侨情概念树将侨情中的各种数据进行汇总、分类、集合，形成侨情知识图谱，合理的将侨情信息整理起来。基于侨情知识图谱实现了知识问答，使得侨情信息的查询变得更为简单。
-
公开(公告)号：CN103559340B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310511500.7
申请日：2013-10-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明一种基于COMI‑PSO算法的不相关多源频域载荷识别方法，首先根据多个载荷源不相关的性质，对载荷识别的动力学方程进行了解耦；其次，利用基于一元线性回归模型和最小二乘解的传递函数进行识别；再次，寻找一个可行载荷解，使得所测得的响应的最大相对误差最小；最后，采用COMI‑PSO算法来搜索求解该单目标最优化问题，识别多个不相关载荷源；本发明根据多个测点的响应信号，能同时识别多个不相关频域载荷源，能彻底解决传递函数获取困难，在共振频率处矩阵求逆所出现的病态问题，通过本发明识别的多元载荷激励的精度和对测量噪声的敏感程度均优于传统方法，基本能满足3db的工程精度要求。
-
公开(公告)号：CN104112072B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410335960.3
申请日：2014-07-15
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于小波阈值去噪的主成分分析的工作模态参数识别方法，能够有效滤除小阻尼机械结构的振动响应信号中的测量噪声，识别出系统的工作模态(模态固有频率、模态振型)，甚至能识别出在响应信号中贡献量小的工作模态(模态固有频率、模态振型)，并赋予了PCA模态参数识别算法以及物理意义解释与证明。以及该方法在三维工作模态参数识别中的应用，在设备故障诊断与健康状态监测中的应用。还涉及一种基于所述方法的工作模态参数分析仪，将多个振动传感器布置于机械结构的关键点上，通过对测量得到的振动响应信号进行工作模态参数识别，可以了解系统结构的特性的变化，并将其应用于大型工程结构的故障诊断与健康状态监测中。
-
公开(公告)号：CN104991051B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510372029.7
申请日：2015-06-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G01N33/38
Abstract: 本发明一种基于混合模型的混凝土强度预测方法，先在现场按照标准混凝土强度检测方法对不同混凝土配比进行强度实验，获得多组“水泥x1、高炉矿渣粉x2、粉煤灰x3、水x4、减水剂x5、粗集料x6和细集料x7、养护龄期x8混泥土组分配比信息-混凝土强度y”的学习样本，并对混合模型中的极限学习机、人工神经网路和支持向量机进行训练，通过以最小化相对误差为优化目标确定最佳的极限学习机、人工神经网路和支持向量机，在此基础上，基于自适应权重的决策函数可根据三种建模方法的预测值，确定最佳的混凝土预测强度y，用于判断该混凝土组分输入信息是否达到工程设计要求；本发明对三种建模方法的优缺点扬长避短，综合预测效果更好，从而提高对不同实际工况的适应性，即鲁棒性，这对于混凝土快速配合比设计和质量控制具有重要意义。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104991051A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510372029.7
申请日：2015-06-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G01N33/38
Abstract: 本发明一种基于混合模型的混凝土强度预测方法，先在现场按照标准混凝土强度检测方法对不同混凝土配比进行强度实验，获得多组“水泥x1、高炉矿渣粉x2、粉煤灰x3、水x4、减水剂x5、粗集料x6和细集料x7、养护龄期x8混泥土组分配比信息-混凝土强度y”的学习样本，并对混合模型中的极限学习机、人工神经网路和支持向量机进行训练，通过以最小化相对误差为优化目标确定最佳的极限学习机、人工神经网路和支持向量机，在此基础上，基于自适应权重的决策函数可根据三种建模方法的预测值，确定最佳的混凝土预测强度y，用于判断该混凝土组分输入信息是否达到工程设计要求；本发明对三种建模方法的优缺点扬长避短，综合预测效果更好，从而提高对不同实际工况的适应性，即鲁棒性，这对于混凝土快速配合比设计和质量控制具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN119646592A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510148439.7
申请日：2025-02-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于KFWAdaBoost的变压器故障检测方法、装置、设备及介质，涉及变压器技术领域，本方法通过结合特征生成技术和集成学习策略，利用KPP算法生成聚类特征，并通过分析样本与簇中心的关系来编码样本的分布模式。模型在分类过程中为每个样本生成加权软标签，利用软标签表达类别间的模糊性和相似性，有效提升数据集的信息表达能力。还通过多轮迭代调整样本权重，强化对难分类样本的学习，并结合投票机制输出最终分类结果。此外，生成的新数据集不仅限于KFWAdaBoost模型，而是可以广泛应用于各种分类器的训练，提高了数据的利用效率和诊断的准确性。
-
公开(公告)号：CN119168029A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410933069.3
申请日：2024-07-12
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种构建基于上下文的五何问句生成模型的方法及装置,包括如下步骤：S1、首先将知识图谱进行子图拆分，得到知识图谱子图；S2、将S1所述的知识图谱子图按照关系路径的相似性计算得到多组正样本子图；S3、将S2所述的正样本子图进行图对比学习，获得每一个子图的语义表征；S4、基于S3所述的语义表征通过相似度算法查找输入子图在示例图谱问句集中的相似子图并得到自适应的演示示例；S5、将S4所述的输入子图与演示示例代入指令模板，得到指令文本,并送入大语言模型，生成问句。
-
公开(公告)号：CN118968790A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411036565.5
申请日：2024-07-31
Applicant: 华侨大学 , 南威软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供的基于多智能体强化学习的多交通信号灯控制方法及系统，涉及信号灯相位控制技术领域，本发明通过获取多个交叉口的路网结构与预设时段的交通数据，构建各交叉口的智能体，将相邻交叉口的上游路段出口的车流状态作为通信内容，构建多交叉口的状态通信机制；然后结合连续拥堵惩罚项构建目标奖励函数；为每个交叉口构建两个结构相同、参数不同的网络，对所有交叉口执行对应智能体的信号灯协调控制；最后采用损失函数与梯度下降法更新网络参数，直到达到最大仿真次数，得到多交叉口的信号灯相位控制策略。本发明建立了智能体之间的状态通信机制，捕捉相邻交叉口之间的动态车流特征，在实时交通数据下，能有效提升多交叉口区域的通行效率。
-
公开(公告)号：CN115938112B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202211470118.1
申请日：2022-11-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种交通需求预测方法、系统、电子设备及计算机存储介质，涉及智慧交通技术领域，方法包括获取交通数据中的时序特征；根据所述时序特征进行时序信息编码，得到输入特征矩阵；根据所述输入特征矩阵利用时间上的多头门控自注意力提取模块进行特征提取，得到带有时间特征的特征矩阵；根据所述带有时间特征的特征矩阵利用空间上的多头门控递归图注意力模块进行特征提取，得到带有时间特征和空间特征的特征矩阵；获取预设时间交通数据；根据所述预设时间交通数据和所述带有时间特征和空间特征的特征矩阵确定预测结果。本发明通过充分挖掘交通数据中的时空特征，从而实现快速且准确地对城市交通需求进行预测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
92
records
(took 0.026 seconds)
