-
公开(公告)号：CN117688507A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311563158.5
申请日：2023-11-22
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及大数据共享与挖掘技术领域，具体涉及一种数据关联的多源异构数据智能信息发现方法及系统，任务需求经主题模型获取主题词集合；定义面向多元多模态数据的数据胞架构，并基于数据胞架构构建元元胞；基于元胞通道关联规则进行逐级元胞通道随机关联，产生包含自主关联信息的组元胞信息核进行组元胞构建，得到组元胞信息核集合；设置深度学习惩罚项构建奖惩模型，使用组元胞信息核人工打分数据训练所述奖惩模型，训练后的奖惩模型代替人工进行所述组元胞信息核智能排序，获取与任务需求最优匹配的关联信息，该方法实现了面向任务需求的多模态数据自主关联，有效实现了为多模态数据的共享和信息发现。
-
公开(公告)号：CN111444407B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010222132.4
申请日：2020-03-26
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/957
Abstract: 本发明涉及一种网络爬虫的页面列表信息自动提取方法及系统。该方法包括：获取待提取的页面的超文本标记语言文档；根据所述超文本标记语言文档中的元素确定超文本标记语言对象集合；对所述超文本标记语言对象集合进行遍历，确定文档对象模型；根据所述文档对象模型确定所述待提取的页面的网页结构；所述网页结构包括列表项和列表项属性；根据所述待提取的页面的网页结构确定提取模式；利用所述提取模式对所述待提取的页面列表信息进行提取。本发明所提供的一种网络爬虫的页面列表信息自动提取方法及系统，实现网络爬虫页面列表信息自动抓取。
-
公开(公告)号：CN115497002A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211195278.X
申请日：2022-09-28
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多尺度特征融合的激光雷达遥感分类方法，通过构建一种多尺度特征融合的激光雷达遥感分类模型，实现利用遥感激光雷达数据的高精度地物分类。所述的模型包括多尺度特征编码器，特征融合编码器和解码器，不同大小的多尺度特征编码器将激光雷达特征构成的原始影像投影到不同尺度下，随后使用特征融合编码器逐尺度捕获图像特征，最后使用解码器将特征恢复至原始影像大小并对每个像素预测分类。本发明利用低成本的卷积层将尺度变换和尺度融合分离，提高模型对多通道遥感激光雷达特征影像的分类性能。
-
公开(公告)号：CN114138866A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111457444.4
申请日：2021-12-01
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06N5/02
Abstract: 本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种高维数据的组合式关联规则挖掘算法及系统。本发明根据计算的样本集的分布系数（Distribution）和删除阈值（TrimThreshold），增加数据筛选过程，在挖掘初期删除出现频次低于删除阈值的样本，简化高维样本集的空间复杂度；通过构建样本关系表，并以此为基础构建样本全关系组合，以全关系组合代替原始样本集进行挖掘；联合用户设置的最小支持度和最小置信度挖掘关联规则，从而计算出较强的关联关系。得到的关联关系精度高，且冗余度小，本发明可用于面向高维数据挖掘相关度强的关联关系挖掘，提高了海量数据挖掘的精度和效率。
-
公开(公告)号：CN112734638A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011549126.6
申请日：2020-12-24
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提供一种遥感影像超分辨重建方法、装置及存储介质，方法包括：通过卫星获得原始遥感影像，并对所述原始遥感影像进行裁剪处理，得到多个遥感裁剪影像；分别对多个所述遥感裁剪影像进行下采样处理，得到与所述遥感裁剪影像对应的低分辨率影像。相比现有算法，本发明在遥感影像超分辨率重建中拥有更好的复原效果，使得重建的图像更加清晰，恢复了更多的纹理细节，建筑物、道路以及植被的边缘轮廓更加清晰，实现了对高频信息边缘部分重建质量的提升，同时，PSNR有极大地提升，而SSIM也略有提升，解决了影像重建时边缘细节缺失的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105426802A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510762054.6
申请日：2015-11-10
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06K7/10
CPC classification number: G06K7/10029
Abstract: 本发明公开了一种多人并行智能识别防碰撞算法。具体适用于解决旅游景区多人并行入园时游客RFID标签发生碰撞问题。读写器判别编码碰撞的比特位，依据碰撞发生的位置，读写器在生成新命令时将产生碰撞的比特位编码置为“1”，未发生碰撞的比特位编码置为“0”，令发生碰撞的最高比特位为Dp，则读写器要求Dp位编码为“0”的标签返回低于Dp位的所有编码。读写器在余下的编码中判断碰撞发生的比特位，并要求返回除最高碰撞比特位以外的其他位编码，以此类推直至余下编码没有碰撞发生。本发明的算法通过分段传输有效碰撞编码，大大提高了读写器与标签间信息传输效率，实现了在最短时间内智能识别标签防止碰撞的发生。
-
公开(公告)号：CN112856853A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110145246.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及一种自主感知温度并智能调节冷热的装置，包括壳体、托盘、冷热块和单片机；托盘固定在壳体内的上部；冷热块固定在壳体内且对应托盘下方的位置处，其通电后上下两侧同时为制冷状态或制热状态，并且在电流方向改变后冷热块上下两侧的制冷状态变为制热状态或者制热状态变为制冷状态；在壳体内设有通过外部电源向冷热块提供电能的供电线路，单片机设置在壳体内并电连接供电线路且用于控制供电线路的电流方向和电流大小。该装置不仅能够在一体机中实现冷/热兼备，突破了市场上相同的冷热块电子产品只能针对液体进行加热/制冷的单一功能性，并且加热/制冷不需使用制冷剂,对环境不产生污染。
-
公开(公告)号：CN112084401A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010829773.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q30/06 , G06Q50/14
Abstract: 本发明提供一种旅游路线定制装置及方法，装置包括：信息获得模块、关键词处理模块、景点评分分析模块和线路定制模型构建模块；信息获得模块用于从预设用户搜索界面中获得用户搜索信息；关键词处理模块用于对用户搜索信息的关键词处理得到关键词信息；景点评分分析模块用于根据预设旅游信息知识库对关键词信息的景点评分分析得到多个景点评分信息；线路定制模型构建模块用于对多个景点评分信息的模型构建处理得到旅游线路定制模型。本发明解决了现有旅游领域中为用户推荐旅游路线个性化程度不高的问题，实现了用户的自助旅游服务，有效地整合了旅游资源，同时实现了旅游路线的个性化定制，提高了用户的旅行体验。
-
公开(公告)号：CN111444407A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010222132.4
申请日：2020-03-26
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/957
Abstract: 本发明涉及一种网络爬虫的页面列表信息自动提取方法及系统。该方法包括：获取待提取的页面的超文本标记语言文档；根据所述超文本标记语言文档中的元素确定超文本标记语言对象集合；对所述超文本标记语言对象集合进行遍历，确定文档对象模型；根据所述文档对象模型确定所述待提取的页面的网页结构；所述网页结构包括列表项和列表项属性；根据所述待提取的页面的网页结构确定提取模式；利用所述提取模式对所述待提取的页面列表信息进行提取。本发明所提供的一种网络爬虫的页面列表信息自动提取方法及系统，实现网络爬虫页面列表信息自动抓取。
-
公开(公告)号：CN105426802B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201510762054.6
申请日：2015-11-10
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明公开了一种多人并行智能识别防碰撞算法。具体适用于解决旅游景区多人并行入园时游客RFID标签发生碰撞问题。读写器判别编码碰撞的比特位，依据碰撞发生的位置，读写器在生成新命令时将产生碰撞的比特位编码置为“1”，未发生碰撞的比特位编码置为“0”，令发生碰撞的最高比特位为Dp，则读写器要求Dp位编码为“0”的标签返回低于Dp位的所有编码。读写器在余下的编码中判断碰撞发生的比特位，并要求返回除最高碰撞比特位以外的其他位编码，以此类推直至余下编码没有碰撞发生。本发明的算法通过分段传输有效碰撞编码，大大提高了读写器与标签间信息传输效率，实现了在最短时间内智能识别标签防止碰撞的发生。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.019 seconds)
