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公开(公告)号：CN115618009A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211169208.7
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于注意力机制的知识图谱偏好预测推荐方法，包括以下步骤：第一步、符号定义；第二步、偏好传播方法设计；第三步、基于偏好传播的资源推荐；第四步、基于缩放点积注意力的图上文表示；第五步、损失函数定义，最终计算结果来判断是否将项目v#加入用户u#的推荐列表。本发明引入偏好传播思想，获取用户在数据集上的兴趣集合，通过适应多个头实体组成的复杂路径，随后修剪路径和引入实体‑关系上文对，增强用户的偏好兴趣，提高推荐的精确度，然后利用缩放点积注意力机制整合全部路径信息，并计算用户对候选实体的关注程度，来为用户提供个性化推荐。使推荐的信息更加精准到用户感兴趣的部分，推荐效率提升。
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公开(公告)号：CN119320081A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411463107.X
申请日：2024-10-18
Applicant: 中国计量大学 , 浙江工业大学 , 杭州英旭智能科技有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于变分自编码器(VAE)和Transformer网络的电梯门异响检测识别方法，包括数据采集与预处理、模型构建与训练、异响检测识别、方法性能评估等步骤。具体过程为：通过安装音频传感器采集电梯门运行过程中的声音信号，连续记录形成时间序列数据并进行清洗和归一化处理。然后，通过VAE‑Transformer网络进行特征重构，计算重构误差得到异常评分，对异常特征向量进行连续标记，最后将异常片段输入分类器，根据每种异响种类的置信度评分判断异响类型。该方法通过引入无监督网络训练完成异常声音的检测，再将检测到的异响进行进一步分类和识别的机制，能够显著减少数据的计算量极大提升效率，快速识别具体的故障类型并提供精准的维护建议，从而提升故障处理的效率和准确性，有效解决异响故障数据稀缺的问题，适合于复杂环境下的电梯门异响故障监测。
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公开(公告)号：CN117009674A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310822440.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06N3/0895 , G06N3/045
Abstract: 一种融合数据增强和对比学习的云原生API推荐方法，首先基于服务信息双图结构以包含服务信息，并设计了一种互注意力机制来计算各层信息的重要程度。提出了基于功能相似度的序列信息数据优化方法与基于两部分信息的服务间相似度计算方法；在此基础上，利用对比学习的思想，对服务调用序列进行数据增强，形成增强序列对；通过将计算对比损失函数与成对推荐损失函数进行结合，对整体模型进行优化，从而提升服务推荐模型效果；根据服务的特征嵌入表示结果，计算成对推荐分数，完成服务推荐。本发明更好地对服务功能特征进行学习，提升了服务推荐效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115131571A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210621438.6
申请日：2022-06-01
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 一种基于点云预处理六领域的建筑物局部特征点识别方法，包括以下步骤：步骤一：经过预处理的建筑物点云放入笛卡尔坐标系中；步骤二：进行点云数据滤波过程；步骤三，经过步骤二点云滤波之后，得到一个滤除噪声点的点云结果集合；步骤四，获取抽稀点云结果集，将获取的结果集显示在坐标系中观察；步骤五，开始六领域拟合，在点云空间中生成六个方向的误差球；步骤六，通过遍历点云误差球的方式判断立面空间位置关系；步骤七，分别将空间内的点云的角点、棱点、面点进行拟合连接；步骤八，对点云进行角点、棱点、面点数据导出形成最终结果集；步骤九，通过形成的最终点云结果集形成建筑物整体框架。本发明提高了建筑物测绘数据的获取效率。
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公开(公告)号：CN119760364A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510254283.0
申请日：2025-03-05
IPC: G06F18/20 , A61B5/372 , A61B5/377 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2134 , G06F18/27 , G06F3/01 , B66B5/00
Abstract: 本发明提出一种基于脑电的高速电梯乘员舒适度分析方法、系统与装置。该发明同时采集并存储电梯轿厢的加速度数据以及乘员的脑电数据；根据电梯的运行状态，截取脑电数据和加速度数据；对上述数据进行预处理；基于对上述数据的特征提取，形成运行指标和脑电指标；最后，通过记录上述指标，形成运行指标曲线和脑电指标曲线，为电梯运行与乘员感受之间进行关联分析提供工具，使得高速电梯乘员舒适度评价更客观、准确。本发明通过运行信号和脑电信号的采集、预处理、特征提取与分析，为高速电梯乘员舒适度评价以及电梯运行曲线优化设计提供了一种新的客观分析工具，避免目前运输系统乘员舒适度评价中，因主观评价的不确定性所带来的评价偏差。
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公开(公告)号：CN117370650A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311271535.8
申请日：2023-09-28
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F17/16
Abstract: 一种基于服务组合超图卷积网络的云计算数据推荐方法，挖掘云计算数据中的潜在服务组合关系，构建序列组合集；基于序列组合集构建服务组合超图，实现对API服务的组合特征的有效建模；根据切比雪夫近似卷积的思想，设计超图卷积网络提取服务组合超图上的超图信号；然后，使用Hg‑Pool池化方法对超图信号进行降维处理；利用预训练语言模型对API服务进行语义编码，得到语义嵌入向量，融合语义嵌入向量和超图信号，得到组合嵌入向量；最后，利用组合嵌入向量和超图信号计算API服务的推荐概率，得到推荐结果。本发明关联度较高、降低计算复杂度和过拟合风险、提高推荐结果的精确度。
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公开(公告)号：CN115620040A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211231564.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06F16/951
Abstract: 一种面向云端基于超图多级聚类的Mashup服务聚类方法，包括以下步骤：第一步、提取MATT(Mashup‑API‑Tag‑Topic)数据模型；第二步、基于MATT数据模型构建超图；第三步、对MATT数据模型构成的超图进行多级聚类，过程如下：步骤(3.1)粗化阶段；步骤(3.2)聚类阶段；步骤(3.3)细化阶段。本发明降低超图结构的复杂性，有效的缩小服务搜索空间，提高服务推荐的准确率，降低服务推荐的时间成本，减少大型超图给基于超图的推荐算法带来负面影响。
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公开(公告)号：CN115795042A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211169234.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 一种基于路径和图上下文的知识图谱补全方法，旨在通过链接预测的方式来完成知识图谱补全，根据已有三元组(eh,r,ej)推断候选三元组(eh,r,et)是否为真，即实体eh和et能否被关系r链接。以头实体eh和尾实体et之间的路径集合P为输入，以eh和et能被关系r链接的可能性P(r|eh,et)为输出，若P(r|eh,et)大于模型设置的超参数，则视eh和et能被关系r链接，三元组(eh,r,et)成立。该高置信度的三元组将会添加到知识图谱，使整个知识图谱得到更进一步的补全。本发明提升了知识图谱的补全结果。
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