公开(公告)号：CN110069632B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN201910284980.5

申请日：2019-04-10

Applicant: 华侨大学

Inventor： 王华珍 ,  李小整 ,  何霆 ,  贺惠新 ,  李弼程

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/242 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种集成浅层语义表示向量的深度学习文本分类方法，方法包括：首先对文本语料训练词嵌入向量，其次利用领域词汇字典作为浅层语义词汇，基于浅层语义词汇，生成文本语料中每一个词的浅层语义向量表达。接下来将两个词向量进行加权拼接作为新的词向量输入到CNN模型中，进行特征提取和模型训练，构建文本分类器。本发明解决基于大数据驱动的词向量表达缺少词法特征和知识表示，难以真正理解词汇语义信息的缺陷，使得模型具有更加丰富的特征表达和更高的分类性能。

公开(公告)号：CN110059187B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN201910284597.X

申请日：2019-04-10

Applicant: 华侨大学

Inventor： 王华珍 ,  李小整 ,  何霆 ,  贺惠新 ,  李弼程

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明公开了一种集成浅层语义预判模态的深度学习文本分类方法，方法包括：首先对文本语料实施常规的CNN深度学习训练，包括词嵌入、卷积、池化和模式输出；其次利用领域词汇字典作为浅层语义词汇，基于浅层语义词汇，计算浅层语义预判模式；接下来将浅层语义预判模态和深度学习决策模态进行双模态融合，作为SDG‑CNN模型最终的决策模式，进而以该决策模式构建损失函数和实施参数优化。本发明解决了传统深度学习模型在模型优化过程中缺乏背景知识和语义信息，信息模态单一的缺陷，提升了深度学习文本分类模型的性能。

公开(公告)号：CN111539213A

公开(公告)日：2020-08-14

申请号：CN202010305652.1

申请日：2020-04-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 元雨暄 ,  林欣郁 ,  贺惠新

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/247 ,  G06F40/216 ,  G06F40/289 ,  G06F40/126 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种多源管理条款的语义互斥的智能检测方法，首选通过获取各相关的管理条款的文本数据，用于模型训练，通过对各条款文本的预处理，结合统计特征、词汇语义特征以及矛盾规则识别特征，构建了一个基于义原的文本语义冲突检测模型，将该模型可用于管理条款的语义互斥的智能检测；本发明采用自动的分类算法构建文本冲突检测模型，应用于实际场景，有效实现了计算机自动对文本对进行冲突检测判断的目的，为预防多源管理条款的文本语义冲突提供了一种新的方法。

公开(公告)号：CN110335167A

公开(公告)日：2019-10-15

申请号：CN201910554413.7

申请日：2019-06-25

Applicant: 华侨大学

Inventor： 贺惠新 ,  崔子栋 ,  唐天辉 ,  陈新朋

IPC: G06Q50/02 ,  G06F16/906 ,  G06F11/10 ,  A01C21/00 ,  A01G25/16 ,  G01N33/00 ,  G01N33/24 ,  G01J1/42 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明提供一种植物种植信息采集分析系统，包括控制中心，所述控制中心通讯连接有一个以上的数据采集中心，每个所述数据采集中心都通讯连接有一个以上的信息采集节点，每个所述信息采集节点都包括用于与对应的所述数据采集中心通讯连接的通讯模块以及分别与所述通讯模块连接的土壤湿度检测模块、光照强度检测模块、土壤PH值检测模块、降雨检测模块和空气温湿度检测模块，所述数据采集中心预先设置有各所述信息采集节点的位置信息通过对土壤、空气、光照等参数的检测采集，并以此为依据建立植物生产模型，有助于对植物进行精确的灌溉施肥，实现精细化管理，由于采集的主要是数据信息，系统负荷相对较小且分析结构准确性相对较高。

公开(公告)号：CN111860407B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202010742875.4

申请日：2020-07-29

Applicant: 华侨大学

Inventor： 贺惠新 ,  范帅迪 ,  崔子栋

IPC: G06V40/16 ,  G06V20/40 ,  G06V10/56 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明实施例提供一种视频中人物的表情识别方法、装置、设备及存储介质，涉及视频内容分析技术领域。其中，方法包括：从待处理视频中获取多个第一图像；灰度化所述第一图像，获得第二图像；通过人脸检测模型，获得所述第二图像上的人脸区域；根据所述人脸区域，从多个第二图像中，筛选出包含正脸的第三图像；通过人脸识别模型，获取所述第三图像的人脸区域对应的人物信息；通过表情识别模型，获取所述第三图像的人物信息对应的表情信息。本发明大大提高了其大大提高了现有技术中分析视频、标注视频的效率，并且稳定可靠，不受人为因素影响，具有很好的实际意义。

公开(公告)号：CN110335167B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN201910554413.7

申请日：2019-06-25

Applicant: 华侨大学

Inventor： 贺惠新 ,  崔子栋 ,  唐天辉 ,  陈新朋

IPC: G06Q50/02 ,  G06F16/906 ,  G06F11/10 ,  A01C21/00 ,  A01G25/16 ,  G01N33/00 ,  G01N33/24 ,  G01J1/42 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明提供一种植物种植信息采集分析系统，包括控制中心，所述控制中心通讯连接有一个以上的数据采集中心，每个所述数据采集中心都通讯连接有一个以上的信息采集节点，每个所述信息采集节点都包括用于与对应的所述数据采集中心通讯连接的通讯模块以及分别与所述通讯模块连接的土壤湿度检测模块、光照强度检测模块、土壤PH值检测模块、降雨检测模块和空气温湿度检测模块，所述数据采集中心预先设置有各所述信息采集节点的位置信息通过对土壤、空气、光照等参数的检测采集，并以此为依据建立植物生产模型，有助于对植物进行精确的灌溉施肥，实现精细化管理，由于采集的主要是数据信息，系统负荷相对较小且分析结构准确性相对较高。

公开(公告)号：CN111401432A

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN202010172296.0

申请日：2020-03-12

Applicant: 华侨大学

Inventor： 崔子栋 ,  范帅迪 ,  贺惠新

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种对数字图像的身份伪造识别方法、装置、设备及其计算机存储介质，方法包括：构建训练模型；获取待识别的第一数字图像；其中，所述待识别图像包括RGB三色的三种特征通道以及第四种特征通道；将所述第四种特征通道与所述RGB三种特征通道进行组合，以生成第二数字图像；将所述第二数字图像输入至训练模型中，以对数字图像的身份进行伪造识别。本发明提供了一种综合人脑认知的领域知识和图片成像原理的识别方法对各种身份冒用、身份伪造等情况进行智能识别，且集成了深度神经网络对原始信息的自动、提取能力同时通过人工提取特征补足了简单神经网络对复杂特征的提取能力不足的问题，可以高效提高检测的效果。

公开(公告)号：CN106951472A

公开(公告)日：2017-07-14

申请号：CN201710127661.4

申请日：2017-03-06

Applicant: 华侨大学

Inventor： 贺惠新 ,  贺曦婷 ,  李亮

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

CPC classification number: G06F17/277 ,  G06F17/2785 ,  G06F17/30705 ,  G06F2216/03

Abstract: 本发明涉及一种网络文本的多重情感分类方法，训练得到不同情感类型的分类模型，清除待分类文本的用户名及命名实体，提取待分类文本的情感特征；将得到的情感特征分别输入所有的分类模型，将输出的结果按顺序归结为一个N维矢量Rt，将输出的结果的置信度按顺序归结为一个N维矢量PRt，N为分类模型的数量；根据公式Rst＝0.5*sgn(PRt*Rt‑0.65*In)+0.5，其中，In为N维矢量{1，1，…，1}；得到的N维矢量Rst中的每个维度的值即为对应的情感类型的有无。本发明有效实现了计算机自动对自然语言的语句进行细粒度的情感分类，并在不同领域下进行扩展应用。