公开(公告)号：CN114648445B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202210209531.6

申请日：2022-03-03

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 殷春 ,  冯怡婷 ,  张枭 ,  陈凯 ,  朱丹丹 ,  王文 ,  苟轩

IPC: G06T3/40 ,  G01B11/24

公开(公告)号：CN114648445A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202210209531.6

申请日：2022-03-03

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 殷春 ,  冯怡婷 ,  张枭 ,  陈凯 ,  朱丹丹 ,  王文 ,  苟轩

IPC: G06T3/40 ,  G01B11/24

Abstract: 本发明公开了一种基于特征点提取及精配准优化的多视角高分辨率点云拼接方法。首先计算双邻域尺度下点的凹凸特性、内在形状特征以及法向量变化特性来优化提取子区域高分辨点云特征点并构建对应的低维特征描述子提高匹配速度；然后根据优化特征点进行粗配准得到初始对齐变换矩阵；最后通过优化的ICP精配准算法来提取正确对应点拟合误差函数提高配准精度，得到精配准旋转矩阵与平移向量，并采用全局ICP算法进行优化，然后根据优化后的旋转矩阵和平移向量进行拼接得到航空航天器件的多视角高分辨率点云。本发明利用高分辨率点云高密集，高细节的优点，同时考虑相邻子区域高分辨率点云公共区域中的正确对应点来改进精配准算法，并应用全局ICP算法减小累积误差的影响，实现全局优化。

公开(公告)号：CN111178986A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN202010098177.5

申请日：2020-02-18

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王庆先 ,  张枭 ,  王昊天 ,  李欣欣

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种用户-商品偏好的预测方法及系统，涉及计算机数据处理技术领域，其中预测系统包括日志召回模块、数据预处理模块、参数控制模块、模型训练模块、预测结果生成模块和数据输出模块，该方法利用深度学习突出的表征能力，通过在预测模型中引入深度学习思想，利用其表征能力来挖掘用户和商品的隐含特征，从而提供准确的用户-商品评分预测结果，为用户提供个性化、便捷的推荐服务；同时本发明还加入了并行计算来缩短训练时间，实现了在保证准确性的同时将模型的计算消耗限制在可接受的范围内，确保其具有商用价值，可泛用于各种推荐系统。

公开(公告)号：CN111178986B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010098177.5

申请日：2020-02-18

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王庆先 ,  张枭 ,  王昊天 ,  李欣欣

IPC: G06Q30/0201 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q30/0282 ,  G06Q30/0601

Abstract: 本发明公开了一种用户‑商品偏好的预测方法及系统，涉及计算机数据处理技术领域，其中预测系统包括日志召回模块、数据预处理模块、参数控制模块、模型训练模块、预测结果生成模块和数据输出模块，该方法利用深度学习突出的表征能力，通过在预测模型中引入深度学习思想，利用其表征能力来挖掘用户和商品的隐含特征，从而提供准确的用户‑商品评分预测结果，为用户提供个性化、便捷的推荐服务；同时本发明还加入了并行计算来缩短训练时间，实现了在保证准确性的同时将模型的计算消耗限制在可接受的范围内，确保其具有商用价值，可泛用于各种推荐系统。

公开(公告)号：CN111311324A

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN202010098124.3

申请日：2020-02-18

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王庆先 ,  张枭 ,  陈彪 ,  马康康

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q30/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了基于稳定神经协同过滤的用户-商品偏好预测系统，包括数据预处理模块、与数据预处理模块连接的数据存储模块、分别与数据存储模块连接的参数控制模块、数据输出模块和预测结果生成模块，以及与参数控制模块连接的模型训练模块，预测结果生成模块分别与参数控制模块以及模型训练模块连接。基于上述系统，本发明还提供了基于稳定神经协同过滤的用户-商品偏好预测方法。本发明旨在利用噪声模拟用户恶意攻击时的数据波动，通过引入指导模型辅助训练，对已知用户-商品评分数据的内在统计规律进行分析，从而提供稳定准确的用户-商品评分预测结果，为用户提供个性化、安全、可靠的金融产品推荐服务。

公开(公告)号：CN111311324B

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202010098124.3

申请日：2020-02-18

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王庆先 ,  张枭 ,  陈彪 ,  马康康

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q30/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了基于稳定神经协同过滤的用户‑商品偏好预测系统，包括数据预处理模块、与数据预处理模块连接的数据存储模块、分别与数据存储模块连接的参数控制模块、数据输出模块和预测结果生成模块，以及与参数控制模块连接的模型训练模块，预测结果生成模块分别与参数控制模块以及模型训练模块连接。基于上述系统，本发明还提供了基于稳定神经协同过滤的用户‑商品偏好预测方法。本发明旨在利用噪声模拟用户恶意攻击时的数据波动，通过引入指导模型辅助训练，对已知用户‑商品评分数据的内在统计规律进行分析，从而提供稳定准确的用户‑商品评分预测结果，为用户提供个性化、安全、可靠的金融产品推荐服务。