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公开(公告)号：CN109787821B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910006654.8
申请日：2019-01-04
Applicant: 华南理工大学 , 中国移动通信集团广西有限公司
Abstract: 本发明公开了一种大规模移动客户流量消费智能预测方法，包括步骤：1)收集移动用户属性特征和消费行为数据，可视化，并进行预处理；2)构造分类预测器与回归预测器，进行训练，得到两个不同尺度的预测模型；3)联合分类预测器与回归预测器为可训练的线性组合，进行第二阶段训练，得到联合预测模型；4)使用联合预测模型，根据移动用户的属性特征和消费行为预测该用户下个月的流量消费值。本发明将分类预测器与回归预测器联合起来，在大规模移动用户数据上进行双阶段的训练，使所得到的联合流量预测模型具有更高的准确度和鲁棒性，从而为移动业务推广提供更精准有效的营销思路。
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公开(公告)号：CN107766877B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710887400.2
申请日：2017-09-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁监测系统中超重车动态识别方法，包括步骤：1)保证应变响应时间序列为平稳序列，若不是，将时间序列数据经过步差分和阶差分后变为平稳时间序列；2)使用SARIMA模型对时间序列数据建模，将模型的AR系数作为识别异常的关键特征，然后将同一截面不同传感器的系数串联得到特征向量；3)将AR系数特征向量输入降噪自动编码器进行训练，训练完成后，自动编码器网络结构中的中间层维度即为所需的关键特征，将此中间层维度作为最终的训练特征；4)将训练特征输入带有核函数的一类支持向量机进行无监督训练，训练结果为高维空间中的超球体，然后以此超球面判别测试数据是否为超重异常数据。本发明识别原理简单高效，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109222972A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811054390.5
申请日：2018-09-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的fMRI全脑数据分类方法，包括：(1)获取fMRI试验数据，进行预处理，获取对应的标签；(2)对fMRI全脑数据进行聚合；(3)分别以正交的x、y、z轴方向对平均三维图像进行切片；(4)将三组二维图像分别转换为一帧多通道二维图像；(5)构建用于fMRI全脑数据分类的混合多通道卷积神经网络模型；(6)对fMRI数据进行处理，将得到的分类标签作为输入数据进行训练，得到的参数用于fMRI全脑数据分类的混合卷积神经网络模型；(7)对fMRI数据进行处理，将得到的三帧多通道二维图像输入到训练后的混合卷积神经网络模型中进行分类。本发明能有效地提高fMRI全脑数据分类的准确率，同时减少fMRI全脑数据分类模型训练和分类的计算量。
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公开(公告)号：CN105718312B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201610037738.4
申请日：2016-01-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向生物基因测序计算任务的多队列回填作业调度方法。针对生物基因测序计算任务的作业负载特性，对现有高性能计算系统作业调度技术的缺点与不足进行了改进，提出一个多对列回填作业调度方法。该方法提供了基于内存资源优化的回填调度，结合内存资源的需求进行作业预约与作业回填，充分利用系统的空闲资源，减少作业等待。在此基础上，提供了多对列负载均衡调度，以多对列的方式进行回填调度并且提供了队列级别的负载均衡，并且提出了动态选择阈值策略与优化迁移策略。多队列回填作业调度能够很好的适用于生物信息高性能计算系统，获得良好的系统性能。
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公开(公告)号：CN106897776A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710034428.1
申请日：2017-01-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于名义属性的连续型特征构造方法，包括步骤：1)数据预处理；2)根据业务背景知识设置特征构造框架；3)产生具体的特征构造路径；4)根据特征构造路径构造相应的特征并产生训练集；5)对训练集进行特征选择并构建预测模型；6)将相关的数据集以及预测模型保存并结束离线训练过程；7)将需要进行线上预测的样本数据进行预处理以及特征提取；8)利用离线训练得到的预测模型对样本进行预测。本发明不仅可以应用于具有“用户‑物品”对的场景，同时也适用于更为一般的带有名义属性或分类变量特征的分类和回归预测问题，与传统的One‑Hot和Dummy编码相比，本发明所产生的特征使得样本之间差异更加明显，产生的特征具有较强的可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104134017B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410344712.5
申请日：2014-07-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F19/18
Abstract: 本发明公开了一种基于紧凑特征表示的蛋白质作用关系对抽取方法，包括以下步骤：1)选取所需的语料，语料是以句子为单位，已经有了蛋白质实体的标注及实体关系的标注；2)舍弃步骤1)中不包含蛋白质实体或只包含一个蛋白质实体的句子，得到句子集合sen_set；3)用占位符替换句子中相应的蛋白质实体并进行占位符融合，再进行词性标注和句法分析；4)以每个实体对为单位，获取词、词性、句法和模板的特征；5)对步骤4)中获得的特征进行紧凑化表达的操作；6)利用支持向量机对从步骤4)得到的特征进行训练或者利用已训练的模型进行预测。与传统的基于特征实体关系对抽取方法相比，本发明尽最大努力利用句子中可利用的信息，极大地丰富了特征向量的信息量。
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公开(公告)号：CN106022877A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610333626.3
申请日：2016-05-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q30/06
CPC classification number: G06Q30/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于用户手游行为图谱的游戏推荐方法，利用游戏数据中用户的登录日志，提取用户特征。计算用户特征向量两两的余弦相似度，根据余弦相似度值与设定的阈值大小关系确定两个节点是否有边相连；提取用户对游戏的操作，比如用户对游戏的充值操作等，提取游戏的上线时间，用户开始玩游戏的时间，构造用户的属性，从而构造用户手游行为图谱；分析用户手游行为图谱，挖掘其中的“潮流用户”节点，“朋友”关系节点等角色信息。根据与目标用户节点相连的近邻用户节点角色信息，赋予近邻用户节点不同的权重，将近邻用户节点玩过的游戏并且目标用户节点没有玩过的游戏按照权重加权，形成推荐列表，推荐给目标用户，实现个性化游戏推荐。
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公开(公告)号：CN103559333A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310477025.6
申请日：2013-10-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于日志的生物基因测序的任务模型构建方法，首先分析并提取生物基因测序日志中任务在提交时间上具有的工作日周期性和节假日周期特性；任务并行度在分布上具有的重尾分布特征，任务并行度同任务运行时间之间的重尾分布特征；任务队列的队列使用率存在指数分布，正态分布，伽马分布，二项分布特征，同时队列使用率同队列的日任务到达数的期望值之间存在非线性关系的特征。本发明模拟了任务提交时间上的工作日周期性以及节假日周期性；然后生成了任务的并行度和任务的运行时间；最后到达数的期望之间存在的关系生成了任务的队列号。最终构建的任务模型可以用于更好地分析生物基因测序技术的优缺点，优化高性能环境的资源利用率。
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公开(公告)号：CN101950300A
公开(公告)日：2011-01-19
申请号：CN201010290008.8
申请日：2010-09-20
Applicant: 华南理工大学 , 广州数园网络有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种应用于分布式搜索引擎的分层结构，包括物理层、抽象层、应用层和表示层；本发明还公开了一种分布式搜索引擎系统，包括Web服务器、代理节点、查询代理池、抽象适配器和多个工作节点，所述查询代理池由多个查询节点组成；本发明还公开了上述一种分布式搜索引擎系统的实现方法，包括以下步骤：S1、查询节点注册；S2、工作节点的注册；S3、节点的状态更新；S4、查询请求的分发与检索。本发明具有性能好、可靠性高、多样化、专业化以及适用性强等优点。
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公开(公告)号：CN101945043A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010275867.X
申请日：2010-09-06
Applicant: 华南理工大学 , 广州数园网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于IPv6的下一代互联网拓扑发现系统，包括探测列表输入模块、设备及相连关系发现模块、设备及子网拓扑发现模块、分析整合模块、拓扑结构信息存储模块、数据库和拓扑结构信息显示模块。本发明还公开上述系统的实现方法，包括以下步骤：S1、探测列表输入模块形成探测节点列表；S2、设备及相连关系发现模块发送网络路径探测包，获取以IPv6地址标识的路由器及其相连关系；设备及子网拓扑发现模块与网络上的路由器交换网络拓扑信息，得到网络拓扑信息；S3、分析整合模块进行分析形成完整的拓扑结构图。本发明具有稳定性加强、性能更好、消除别名，以及有效提升拓扑发现的准确性和完整性等优点。
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