一种基于元路径的异质信息网络的节点分类方法

    公开(公告)号:CN110830291A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201911043848.1

    申请日:2019-10-30

    Abstract: 本发明提供一种基于元路径的异质信息网络的节点分类方法,涉及深度学习与网络嵌入技术领域。该方法首先获取异质信息网络中的所有元路径,得到元路径集,并在得到的元路径集中增加节点与节点间的元路径数量;然后确定每个元路径的特征向量;最后根据元路径所得到的特征向量,获取到异质信息网络中节点的特征向量表示方式,利用卷积神经网络对元路径中的节点进行分类。本发明方法利用元路径获取到节点与节点间的路径,在一定程度上,简化了异质信息网络训练过程,提高了最终分类结果的准确性。

    基于ARM的人工降雨炮弹发射位置计算仪及其使用方法

    公开(公告)号:CN110658534B

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN201911118458.6

    申请日:2019-11-15

    Abstract: 本发明涉及人工降雨炮弹发射技术领域,提供一种基于ARM的人工降雨炮弹发射位置计算仪及其使用方法。该计算仪包括ARM开发板,ARM开发板包括微处理器、存储器、GPS定位模块、GPRS网络通信模块、触摸屏;存储器内部存储有操作系统,操作系统下安装有人工降雨炮弹发射位置计算系统、地图软件;人工降雨炮弹发射位置计算系统包括图形用户界面、发射信息分析模块、发射路径智能化生成模块;发射信息分析模块包括发射点周围信息采集模块、发射路径信息采集模块、爆炸范围内信息采集模块、大数据下的人口建筑热力图模块、发射可行性判断模块。本发明能够在一个设备上智能化快捷准确生成最优发射路线,且便携、轻量、具有多种功能。

    基于均匀设计和自组织特征映射神经网络的声源定位方法

    公开(公告)号:CN111239685B

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202010021009.6

    申请日:2020-01-09

    Abstract: 本发明提供一种基于均匀设计和自组织特征映射神经网络的声源定位方法,涉及声源定位技术领域。首先确定声源所在三维空间,并将其划分为n个立体网格;选择声音信号的m个特征作为均匀设计法中的实验因素;从n个网格中选取均匀散布的k个网格做成均匀设计表;建立自组织特征映射神经网络,将均匀设计表中的数据进行归一化处理后作为该网络的输入;对自组织特征映射神经网络输入层与输出层的神经元连接权值赋值,并确定权值调整域,对权值进行更新;对自组织特征映射神经网络的学习率赋初始值,并设定学习率随训练次数增加逐渐减小;采用欧式距离法比较输入量与竞争层中的神经元对应的权值的相似性,获得声源稀疏位置,最终实现声源的精确定位。

    基于ARM的人工降雨炮弹发射位置计算仪及其使用方法

    公开(公告)号:CN110658534A

    公开(公告)日:2020-01-07

    申请号:CN201911118458.6

    申请日:2019-11-15

    Abstract: 本发明涉及人工降雨炮弹发射技术领域,提供一种基于ARM的人工降雨炮弹发射位置计算仪及其使用方法。该计算仪包括ARM开发板,ARM开发板包括微处理器、存储器、GPS定位模块、GPRS网络通信模块、触摸屏;存储器内部存储有操作系统,操作系统下安装有人工降雨炮弹发射位置计算系统、地图软件;人工降雨炮弹发射位置计算系统包括图形用户界面、发射信息分析模块、发射路径智能化生成模块;发射信息分析模块包括发射点周围信息采集模块、发射路径信息采集模块、爆炸范围内信息采集模块、大数据下的人口建筑热力图模块、发射可行性判断模块。本发明能够在一个设备上智能化快捷准确生成最优发射路线,且便携、轻量、具有多种功能。

    一种基于元路径的异质信息网络的节点分类方法

    公开(公告)号:CN110830291B

    公开(公告)日:2023-01-10

    申请号:CN201911043848.1

    申请日:2019-10-30

    Abstract: 本发明提供一种基于元路径的异质信息网络的节点分类方法,涉及深度学习与网络嵌入技术领域。该方法首先获取异质信息网络中的所有元路径,得到元路径集,并在得到的元路径集中增加节点与节点间的元路径数量;然后确定每个元路径的特征向量;最后根据元路径所得到的特征向量,获取到异质信息网络中节点的特征向量表示方式,利用卷积神经网络对元路径中的节点进行分类。本发明方法利用元路径获取到节点与节点间的路径,在一定程度上,简化了异质信息网络训练过程,提高了最终分类结果的准确性。

    基于均匀设计和自组织特征映射神经网络的声源定位方法

    公开(公告)号:CN111239685A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010021009.6

    申请日:2020-01-09

    Abstract: 本发明提供一种基于均匀设计和自组织特征映射神经网络的声源定位方法,涉及声源定位技术领域。首先确定声源所在三维空间,并将其划分为n个立体网格;选择声音信号的m个特征作为均匀设计法中的实验因素;从n个网格中选取均匀散布的k个网格做成均匀设计表;建立自组织特征映射神经网络,将均匀设计表中的数据进行归一化处理后作为该网络的输入;对自组织特征映射神经网络输入层与输出层的神经元连接权值赋值,并确定权值调整域,对权值进行更新;对自组织特征映射神经网络的学习率赋初始值,并设定学习率随训练次数增加逐渐减小;采用欧式距离法比较输入量与竞争层中的神经元对应的权值的相似性,获得声源稀疏位置,最终实现声源的精确定位。

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