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公开(公告)号：CN110633363B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201910883202.8
申请日：2019-09-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于NLP和模糊多准则决策的文本实体推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1）采用word2vec对文本进行词向量训练；2）对每个词向量进行相似度计算；3）构造模糊多准则决策的推荐过程；4）量化实体词向量相似度参数5）构造模糊决策标准矩阵；6）用相对比较法确定标准实体的权重；7）使用模糊聚合算子量化实体推荐过程的总体用户偏好；8）得到被推荐实体的排名，进行推荐。这种方法能缩短文本实体推荐时间、提高词向量相似度精度，同时具有推荐精度高、软件运算量低的特点，在保证文本相似度精度的前提下实现精准推荐的要求。
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公开(公告)号：CN111970633A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010857882.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi、蓝牙和步行者行航位推算融合的室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）划分定位区域、建立WiFi离线指纹数据库：(1)划分定位区域，建立WiFi离线指纹数据库；2）聚类训练样本得到类质心向量：3）采用层次聚类算法得到定位坐标；4）采用改进加权质心算法实现蓝牙定位；5）融合WiFi和蓝牙定位得到WiFi和蓝牙融合定位坐标；6）融合PDR得到最终定位坐标。这种方法具有定位精度高、软件运算量低的特点，可满足实时定位精度要求。
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公开(公告)号：CN111627246A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010534800.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别与用户偏好的智能车位推荐方法，包括车辆定位系统，所述车辆定位系统包括通过网络互连的车载终端、4G网络模块和远程监测中心终端，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1）确定当前用户车辆位置；2）车位状态图像识别；3）推荐车位；4）路线规划和导航。这种方法可以降低成本，可依据当前用户偏好为当前用户方便、准确、高效地推荐适合的泊车位置，同时使得当前用户快速的找到泊车位置。
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公开(公告)号：CN111627246B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010534800.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别与用户偏好的智能车位推荐方法，包括车辆定位系统，所述车辆定位系统包括通过网络互连的车载终端、4G网络模块和远程监测中心终端，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1）确定当前用户车辆位置；2）车位状态图像识别；3）推荐车位；4）路线规划和导航。这种方法可以降低成本，可依据当前用户偏好为当前用户方便、准确、高效地推荐适合的泊车位置，同时使得当前用户快速的找到泊车位置。
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公开(公告)号：CN111949884A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010872372.9
申请日：2020-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于多模态特征交互深度融合推荐方法，该方法在xdeepfm模型的基础上，提出了一种融合多种模型的多模态特征交互深度融合模型。该模型将多个模型进行结合，并且将多模态特征进行融合，不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。该方法推荐精度高，并提升了推荐的多模态特征融合的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109084766A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810990305.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种室内无人机定位系统及方法，所述系统包括数据采集装置和处理装置，所述数据采集装置与所述处理装置电连接，所述处理装置用于：接收所述数据采集装置获取的室内运行的无人机的运动数据，对所述运动数据进行捷联式惯性导航解算，获得所述无人机的模糊位置信息，根据所述模糊位置信息和所述运动数据，通过地磁匹配，在预先建立的全局地磁基准图中确定所述无人机的准确位置信息。本发明能够准确定位无人机的位置，定位精度高，并且不需额外设置辅助设备，结构简单。
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公开(公告)号：CN107504971A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710544039.3
申请日：2017-07-05
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G01C21/206 , G01C21/08
Abstract: 本发明公开了一种基于PDR和地磁的室内定位方法及系统，定位方法是基于设在智能手机内部的加速度计、陀螺仪和磁力计，利用磁力计得到定位区域的地磁数据并且利用克里金插值算法建立全局地磁基准图；用户移动时，利用加速度计以及陀螺仪得到用户的步频、步长以及方向角信息，得到PDR定位结果；最后通过粒子滤波融合算法得到用户的最佳定位结果，定位系统包括顺序连接的测量模块、PDR定位模块、粒子滤波模块和显示模块；所述的测量模块进一步包括加速度计、陀螺仪和磁力计，加速度计、陀螺仪和磁力计分别与PDR定位模块连接，磁力计还与粒子滤波模块连接；通过结合PDR和粒子滤波两种定位算法提高了定位结果的精度，并且不需要其他外部设备的支持就能实现室内定位。
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公开(公告)号：CN110334221B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910649318.5
申请日：2019-07-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱路径的可解释性推荐方法，该方法通过获取用户的交互历史，将交互历史作为知识图谱的种子集，从种子集中获取用户‑项的数据集，在得到种子集的前提下，对种子集进行对应知识图谱的三元组查询，并将这些三元组抽取出来，将三元组信息中的组合实体和关系的语义来生成路径表示，根据路径进行推理来推断用户偏好；确定一个三元组路径后，在限制路径长度为4的前提下，查询该路径头实体到尾实体其它的路径，用多个三元组表示；找到多条路径后，对每条路径进行池操作来区分不同路径对预测推荐的贡献；选择贡献分最大的路径对用户进行解释性推荐。该方法推荐精度高，并解决了推荐的不透明性问题。
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公开(公告)号：CN111949884B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010872372.9
申请日：2020-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于多模态特征交互深度融合推荐方法，该方法在xdeepfm模型的基础上，提出了一种融合多种模型的多模态特征交互深度融合模型。该模型将多个模型进行结合，并且将多模态特征进行融合，不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。该方法推荐精度高，并提升了推荐的多模态特征融合的效果。
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公开(公告)号：CN112000867A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010824472.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社交媒体平台的文本分类方法，利用Python爬取社交媒体平台公开发布的信息，并对爬取数据进行预处理，通过词频统计按从大到小顺序排列并平均分为3个关键字列表，其分别对应于不同的权重，采用相似度函数计算输入的预分类文本中的单词与上述建立的关键字列表的相似度，进而基于相似度计算相关特征，将相关特征映射到模糊集上,从而输出具体的类别，解决了传统文本分类算法无法对较短文本和包含口语、缩略词的文本准确分类的问题。本方法利用模糊逻辑对文本内容非常好的描述能力，实现在具体应用中直接将文本内容转换为计算机和人工智能能够识别的适当数值，有利于提高包含复杂语义的文本和较短文本的分类准确性。
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