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公开(公告)号：CN117475633B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311483678.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明属于交通流量预测技术领域，具体的说是涉及一种面向事件的交通流量预测方法和装置。本发明的方法是先获取触发事件相关的交通流量数据中参考交通流量数据、目标历史车流量，将处于预设时间内的历史车流量的数据作为参考数据，然后根据目标事件类型，获得目标历史车流量，从而计算出与采集时刻内的车流量的标准差，最后获得历史流量与目标历史流量的增减值，获得预测结果。本发明扩大了预测的覆盖范围和预测的准确性，避免了单一预测方法可能带来的较低的准确性，同时通过计算置信区间内的总车流量和标准差，选取相似的车流量增减区间来计算车流量增减值，提高了车流量增减值的准确性。
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公开(公告)号：CN113241130B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110637452.0
申请日：2021-06-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，具体的说是涉及一种基于图卷积网络的分子结构预测方法。本发明根据输入分子的SMILES来构建分子图和分子完全图，并对应构建具有两个分支的网络模型，一个分支采用MLP用于预测边，另一个分支包括图卷积网络和MLP，用于对分支的整体结构特征进行提取。本发明使用了图卷积提取分子结构特征，能很好地对分子的整体结构特征进行提取，从而更好地预测结构；使用了双分支的模型设计，解决了完全图破坏分子结构信息的问题。
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公开(公告)号：CN109034953B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810705430.1
申请日：2018-07-02
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电影推荐方法，属于推荐系统技术领域。首先认为相同类型的电影，在海报设计风格上具有相似的特点；因此需要获取电影相关的海报信息，在用变分自编码对这些电影海报进行特征提取，同时把提取的海报特征作为电影的潜在特征向量，根据电影的潜在特征向量使用余弦相似度计算电影之间的相似度，然后按照相似度进行排名，最后选取最相似的几部电影作为推荐结果推荐给用户。该方法具有复杂度低，且无传统协同过滤推荐法中的稀疏与冷启动等缺点。主要用于电影推荐。
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公开(公告)号：CN111161282A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911389370.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于深度种子的图像多层次分割的目标尺度选择方法，包括步骤：利用多层次图像分割算法将输入图像分割成若干层次；构建多层次分割树；以颜色直方图、纹理直方图和区域几何尺寸表示图像特征，对分割区域的质量进行评价得到分割质量分数；找到最优分割树；对输入图像的前景类和背景类进行深度种子定位；利用最优分割树中的图像分割区域，建立一个图，通过求图的最小分割得到分割结果。本发明通过改进VGG-19网络定位前景种子和显著性检测算法定位背景种子，生成深度种子处理图像多层次分割；设计了一个图模型，基于多层次分割结果中包含的多尺度分割区域，利用深度学习模型提供的语义信息，实现了图像目标的最优尺度选择。
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公开(公告)号：CN109978040A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910208423.5
申请日：2019-03-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种交通运力分布预测方法。本发明包括一种基于ConvLSTM网络的运力分布预测框架。首先它将待预测地区划分成不同的子区域，分别统计各个子区域中的离开车辆数据和到达车辆数据，根据时间维度将其处理成离开车辆历史快照序列数据和到达车辆历史快照序列数据；然后搭建预测网络框架，训练得到每个子网络的最优权重，并保存。最后利用融合层对子网络的初步结果进行融合，得到最终运力分布预测结果。本发明可用于实际场景当中，它能够获取交通轨迹数据中的时空特性，同时该发明中的运力分布预测框架能够扩展到其他时空数据领域，处理类似问题，具有良好的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109933619A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910188479.9
申请日：2019-03-13
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/951 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督算法和消除类别区域冗余的方法。属于数据挖掘领域。该方法针对分类预测任务，减少类别局部区域的冗余来优化目标，减少过拟合的风险，从而得到对整体判别能力较强的模型。该方法的实施思路分为两个过程：首先从每个类别出发，找到每个类别的中心，然后选择中心的周围的局部区域；其次，考虑到局部区域的冗余性，利用随机采样的方法减少数据的冗余度。本发明可用于疾病诊断、文本分类、人脸识别、语音识别等诸多分类的样本冗余问题，能显著提升分类准确率。
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公开(公告)号：CN109034953A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810705430.1
申请日：2018-07-02
Applicant: 西南交通大学
CPC classification number: G06Q30/0631 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电影推荐方法，属于推荐系统技术领域。首先认为相同类型的电影，在海报设计风格上具有相似的特点；因此需要获取电影相关的海报信息，在用变分自编码对这些电影海报进行特征提取，同时把提取的海报特征作为电影的潜在特征向量，根据电影的潜在特征向量使用余弦相似度计算电影之间的相似度，然后按照相似度进行排名，最后选取最相似的几部电影作为推荐结果推荐给用户。该方法具有复杂度低，且无传统协同过滤推荐法中的稀疏与冷启动等缺点。主要用于电影推荐。
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公开(公告)号：CN106991522A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710155801.9
申请日：2017-03-16
Applicant: 西南交通大学
CPC classification number: Y02P90/30 , G06Q10/0639 , G06K9/6215 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的新车型评分预测方法，首先，收集汽车车型配置信息的基本信息和评分信息，存于数据库中；对于新车型的评分预测，通过录入新车型参数信息，将数据库中的车型参数信息依次取出与新车型比较并向量化；然后，根据向量表用余弦法求得相似度，并将相似度按质量、舒适性分别进行排序并保存；接着由排序后结果按质量、舒适性分别获得车型对应的质量评分、舒适性评分、关注度；最后，对所获得的评分结果进行加权计算，求得预测的质量评分、预测的舒适性评分和预测的关注度。本发明方法具有复杂度低、效率高、无冷启动问题等优点。
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公开(公告)号：CN104133951A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410344497.9
申请日：2014-07-18
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多个简单超图邻接矩阵的Tracy-Singh积运算的超网络构建方法，其主要步骤包括确定生成超网络集合、计算生成超网络邻接矩阵集合、计算生成超网络节点度分布多项式集合、计算生成超网络节点超度分布多项式集合、计算生成超网络超边度分布多项式集合、计算超网络的邻接矩阵、计算超网络节点度分布多项式、计算超网络节点超度分布多项式、计算超网络超边度分布多项式等。采用本发明构建的超网络不同于通常的超网络。而且，对超网络应用节点度分布多项式、节点超度分布多项式及超边度分布多项式等，对Tracy-Singh积运算采用类似多项式乘法的次数相乘及系数相乘的运算可以从理论上严格计算出此类超网络的节点度分布、节点超度分布及超边度分布。
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公开(公告)号：CN115393419A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211028971.8
申请日：2022-08-26
Applicant: 招商局重庆公路工程检测中心有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及交通路面坑槽检测技术领域，具体涉及一种基于尺寸标定布的路面坑槽面积检测方法及装置，包括：构建路面坑槽分割模型；获取路面坑槽图像；将路面坑槽图像输入路面坑槽分割模型，获得分割结果图；根据尺寸标定布和分割结果图获取路面坑槽面积。利用路面坑槽分割模型获得路面坑槽图像的分割结果图，再通过尺寸标定布获得每个像素对应的真实尺寸面积，从而获得分割结果图对应的路面坑槽面积。相比现有技术中利用机器学习得到预测模型，再将图像输入预测模型得到路面坑槽面积，本发明仅需要对分割模型获得的分割结果图进行简单的计算即可获得路面坑槽面积，降低了运算量，运算效率高，且精度更高。
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