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公开(公告)号：CN114821052B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210444054.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06T7/00 , G06T19/20
Abstract: 本发明提出了一种基于自调节策略的三维脑肿瘤核磁共振图像分割方法，实现步骤为：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建自调节策略的脑肿瘤核磁共振图像分割网络模型G；(3)定义网络模型G的损失函数LSR；(4)对网络模型G进行迭代训练；(5)获取分割结果。本发明所构建的脑肿瘤图像分割方法，利用像素级分割网络提取浅层特征指导更深层网络的训练，促使深层网络获取更多肿瘤内部区域的细节信息；利用图像级分类网络获得的深层特征指导浅层网络的训练，以保留更多肿瘤核心区域的语义信息，并且分割和分类网络提取的特征互相监督，同时不引入额外的监督数据，进一步提高肿瘤核心区域的分割精度。
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公开(公告)号：CN116579347A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310212288.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于动态语义特征融合的评论文本情感分析方法、系统、设备及介质，其方法利用BERT预训练模型对传统词嵌入的情感语义表征能力予以补充，通过对BERT模型的微调，在任务预处理阶段充分挖掘出文本蕴含的情感语义信息，动态地对词语进行标识，表征多义词和新词的语义；另外通过双向门循环网络结构(Bi‑GRU)融合自注意力机制，得出每个情感类别对应的概率值，选取概率值最大的类别作为BERT‑BiGRU模型的最终输出结果；所述系统、设备及介质用于计算机程序被处理器执行时能够对评论文本的情感进行分析；本发明具够对评论文本中蕴含的情感极性进行较为准确的预测和分类；改善情感分类模型的性能效果。
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公开(公告)号：CN116342809A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310307102.7
申请日：2023-03-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 基于力导向与曲面插值的关系网络3D可视化方法、系统、设备及介质，其方法为：融合节点特征指标与力导向平面布局，优化力导向布局算法，分别对节点间的斥力与引力进行计算，快速达到收敛状态；通过3D曲面插值算法，计算生成复合曲面；通过密集网格的方式绘制生成网格曲面，网格曲面拟合计算生成复合曲面；体现节点间呈现的社区关系以及分布；其系统、设备及介质能够实现基于力导向与曲面插值的关系网络3D可视化方法；具有计算效率高，能够直观地从图像中分析出数据的社群以及分布特征，且图像生成参数简单可控的优点。
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公开(公告)号：CN116186409A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310207879.6
申请日：2023-03-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/20 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/22 , G06N3/0442
Abstract: 一种结合难度与薄弱知识点的多样化习题推荐方法、系统及设备，方法包括：首先将学生历史答题序列进行编码，得到标准格式的模型输入数据；使用e‑DKT模型对习题进行建模，得到学生习题正确回答概率，使用k‑DKT模型对知识点进行建模，得到学生知识点掌握程度；基于正确回答概率和知识点掌握程度，计算习题个人难度和学生薄弱知识点，利用过滤模块，从习题集中选择难度适中且包含薄弱知识点的习题构建候选子集；利用模拟退火算法从候选子集中选择空间距离最大的习题，生成推荐习题列表；设计评估指标以度量推荐的效果，使习题推荐兼具准确性、新颖性及多样性；其系统及设备用于结合难度与薄弱知识点进行多样化习题推荐；本发明同时保证了习题推荐的准确性、新颖性、多样性，具有实用高效的优点。
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公开(公告)号：CN116109006A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310215625.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q40/04 , G06F16/215 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 一种股票长期趋势预测方法、系统、设备及介质，其方法为，获取的股票交易数据，通过CEEMDAN方法对各股票交易数据分别分解并噪声剔除；使用线性化注意力算法FAVOR+对Informer模型进行优化得到Linear Informer模型；训练优化后的模型；最后通过训练好的模型对去噪后的股票交易数据进行预测；其系统、介质和介质能够基于股票长期趋势预测方法，实现高效稳定的股票长期趋势预测且随着预测天数的增加，预测结果能更贴近真实值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116029305A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310212271.2
申请日：2023-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多任务学习的中文属性级文本情感分析方法、系统、设备及介质，其方法为：使用MacBERT预训练语言模型作为面向中文的情感分析任务的上下文嵌入模块；在使用MacBERT对中文文本进行词嵌入时，能够同时对输入模型的评论文本进行属性词抽取和属性情感分类；使用句法相对距离，改进了基于词语间距的局部上下文聚焦机制；使用多头注意力机制，对属性词抽取模块产生的全局上下文特征和属性情感分类模块产生的局部上下文特征进行交互学习，构建多任务的学习框架；其系统、设备及介质能够对输入的评论文本基于多任务学习进行情感分析；本发明能够适应大规模数据集，自动提取属性词并预测属性词的情感极性，极大地降低了手动标注所有属性词及其情感极性标签的巨大成本。
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公开(公告)号：CN110414343B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201910548776.X
申请日：2019-06-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在轨卫星遥感图像舰船检测方法。所公开的方法利用超像素在保证目标完整性的前提下对高分辨率遥感图像进行分割并实现目标预定位，在预定位区域利用局部特征和可变阈值近邻校验实现目标检测的算法。在星载平台性能约束和实时性要求下，本发明算法运行效率可以满足星载平台实时检测要求，可以准确检测高分辨率遥感图像中的大型舰船目标。
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公开(公告)号：CN114821052A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210444054.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T19/20
Abstract: 本发明提出了一种基于自调节策略的三维脑肿瘤核磁共振图像分割方法，实现步骤为：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建自调节策略的脑肿瘤核磁共振图像分割网络模型G；(3)定义网络模型G的损失函数LSR；(4)对网络模型G进行迭代训练；(5)获取分割结果。本发明所构建的脑肿瘤图像分割方法，利用像素级分割网络提取浅层特征指导更深层网络的训练，促使深层网络获取更多肿瘤内部区域的细节信息；利用图像级分类网络获得的深层特征指导浅层网络的训练，以保留更多肿瘤核心区域的语义信息，并且分割和分类网络提取的特征互相监督，同时不引入额外的监督数据，进一步提高肿瘤核心区域的分割精度。
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公开(公告)号：CN112087420B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010728153.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种网络杀伤链检测方法、预测方法及系统，具体包括：(1)构建d维特征向量；(2)无监督特征选择算法将d维特征向量筛减为k维；(3)通过k维特征向量获取网络杀伤链攻击事件序列集合。在IDS告警日志数据进行杀伤链挖掘的真实场景中，针对无法提前知晓数据中所包含杀伤链数目的问题，本发明改进的谱聚类算法相比于其他的有监督学习方法不仅能够实现无监督学习，还能够自动识别聚类数目；(4)基于已经获得的网络杀伤链序列，采用马尔科夫理论与三种网络杀伤链变种模型进行预测分析；(5)基于理论分析，实现了杀伤链检测与预测系统。
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公开(公告)号：CN114565757A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210145456.1
申请日：2022-02-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于复杂场景下的语义分割网络模型，采用空洞变换特征金字塔模块与阶段性特征注意力模块组成软加权多阶段特征网络，其中，空洞变换特征金字塔模块，利用空洞空间金字塔池化和自适应变换函数分别作为模块中深层与浅层阶段性特征的变换函数，扩大网络整体的感受野更好的提取大尺度目标的特征和全局信息；阶段性特征注意力模块，用于在不同阶段的特征上提取对多尺度目标的不同关注程度，从而有效地保存了不同阶段具有辨识度的特征。空洞变换特征金字塔模块相比于特征金字塔模块能从多阶段更好的提取尺度差异过大的目标特征。阶段性特征注意力模块能在不同阶段的特征上提取对多尺度目标的不同关注程度。
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