公开(公告)号：CN108846425A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810537101.0

申请日：2018-05-30

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘胜蓝 ,  冯林 ,  王飞龙 ,  刘国超

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的慕课论坛主题分类方法，包括：对慕课论坛用户的行为进行记录并手工设计抽取相应的用户行为数据特征，使用卷积神经网络不断学习上述手工设计的用户行为特征，得到更高层次的更具判别力的用户行为特征表示，然后利用该特征对慕课论坛的主题进行分类，提高慕课论坛主题划分的效果。本发明方法使用卷积神经网络自动学习和抽象手工设计的论坛用户行为数据特征，获得更具判别力的慕课论坛主题分类特征，提高了慕课论坛主题分类的效果并可以减少用户手工设计、筛选用户行为特征的困难。

公开(公告)号：CN108829776A

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201810537535.0

申请日：2018-05-30

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王飞龙 ,  冯林 ,  卢惠民

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于梯度提升树的慕课论坛主题分类方法。首先收集并记录慕课论坛用户的行为数据，设计并提取慕课论坛的用户行为特征，使用梯度提升树对用户行为特征进行融合，得到判别能力更强的用户行为组合特征，然后使用独热编码对该特征进行编码，最后使用逻辑回归分类器对样本进行分类。本发明方法使用梯度提升树对慕课论坛用户行为特征进行融合，不需要人工筛选、划分、组合特征，从而降低人工设计特征所需的成本。并且该方法无需数据的先验知识，提高了慕课论坛主题分类的效率和准确率。

公开(公告)号：CN119834969A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411971602.1

申请日：2024-12-30

Applicant: 大连理工大学 ,  深圳市洞见智慧科技有限公司

Inventor： 陈星宇 ,  郭艳卿 ,  何浩 ,  付海燕 ,  王飞龙

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/40 ,  G06N3/006

Abstract: 本申请揭示了一种数据加密方法及相关设备，其中，方法包括：通过FIFO结构将待加密数据存储至RAM数据储存单元；获取所述待加密数据的位数数据，并基于所述位数数据确定针对所述待加密数据的计算结构，所述计算结构包括蝶形计算的层数和每层蝶形计算所需的蝴蝶运算子单元的个数；基于所述个数和所述层数构建与所述待加密数据对应的预设蝴蝶运算单元；基于所述预设蝴蝶运算单元和所述RAM数据储存单元中的预设原根值对存储至RAM数据储存单元的待加密数据存储进行蝶形计算。

公开(公告)号：CN113901944A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111251729.2

申请日：2021-10-25

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘洋 ,  李英平 ,  孔程玉 ,  丛禹塵 ,  刘胜蓝 ,  王飞龙 ,  张津榕

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种基于改进的YOLO算法的海洋生物目标检测方法，包括：步骤100，采集海洋生物数据集；步骤200，对数据集进行预处理和数据增广；步骤300，构建使用可变形卷积改进的YOLO V3检测器；步骤400，在进行步骤200形成的数据集上训练模型；步骤500，部署训练好的模型用于海洋生物目标的检测任务。本发明能够提高海洋生物目标检测的精确性和可靠性。

公开(公告)号：CN108764347A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810537533.1

申请日：2018-05-30

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王飞龙 ,  冯林 ,  王蕾

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T9/00

CPC classification number: G06K9/6256 ,  G06N3/0454 ,  G06T9/005

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的地球仪国家图像识别方法。首先，通过数据采集和数据增强的方式采集常用的教学用地球仪上各个国家的多种类型的图像来构造地球仪国家图像数据集，其中每个国家采集了在不同光照条件、不同聚焦情况下从不同的空间位置和角度拍摄的多张图像。其次，对数据集中的每张图像进行压缩和预处理操作。然后，结合经典的卷积神经网络模型MobileNet和DenseNet的特点设计一种新的卷积神经网络模型，并在采集到的数据集上对新的模型进行训练，使模型学习到地球仪上各个国家的图像特征进而对其进行分类。本发明方法设计的识别模型结合了MobileNet和DenseNet两种模型的特点，具有较高的识别准确率和较低的模型复杂度。

公开(公告)号：CN214626473U

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202121319544.6

申请日：2021-06-11

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 陈奕璇 ,  王飞龙

IPC: H02J7/00 ,  H02S10/20 ,  H02J7/35

Abstract: 本实用新型涉及一种防饿死的自启动光伏电源，包括光伏电池组、快充电路、快充控制电路、自启动电路、储能电路、输出控制电路和稳压输出电路。本实用新型通过自启动电路可以让光伏电池组产生的较小输出给处于过放状态的储能电路充电，从而可以防止电源出现“饿死”现象；光伏电池组通过自启动电路给储能电路充电的过程中，快充控制电路可判断光伏电池组的供电能力，当光照条件良好时，光伏电池组的输出满足快充条件，快充控制电路控制快充电路开启，自启动过程结束，系统进入快速充电过程；输出控制电路用于判断储能电路的电量，当储能电路的电量达到可以对外输出条件时，输出控制电路控制稳压输出电路开启，完成电源启动，摆脱饿死状态。