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公开(公告)号：CN108717405B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810349079.7
申请日：2018-04-18
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于思维导图的楼梯设计规范缺省主语的补全方法。通过思维导图中本体间的继承关系，可以确定复句中句法结构不完整的从句缺失的主语并进行补齐，并且可以提取兼语句和连谓句中的主语‑谓语‑宾语，为能够更好的进行自然语言处理，最终构建楼梯建筑规范的知识图谱，实现自动审图；本发明有效的规避了在审图过程中可能出现的不确定因素，误检率低，操作简单，节约人力，极大地提高了建筑行业工程项目的完成效率。
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公开(公告)号：CN111930110B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202010482632.1
申请日：2020-06-01
Applicant: 西安理工大学
IPC: G05D1/43 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种结合社会生成对抗网络的意图轨迹预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、预处理车辆轨迹数据；步骤2、基于步骤1预处理后的数据识别驾驶意图并进行数据标记，生成特征向量；步骤3、由社会生成对抗网络构成轨迹输出模块，轨迹输出模块中的编码层将历史轨迹信息编码为上下文向量，解码层结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹。本发明解决了现有技术中存在的社会生成对抗网络车辆间交互特征简单，没有考虑驾驶员自身行为对车辆轨迹的影响的问题。
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公开(公告)号：CN109447099B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201810989020.4
申请日：2018-08-28
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA降维的多分类器融合方法，对数据特征集应用特征选择方法，涉及(逐步向前选择方法和)主成分分析方法，该方法通过构造出少量新特征来替代原始特征进行建模，并在多分类器上应用stacking算法，最终在用户鼠标行为的身份认证实验中取得目前最优的分类效果，本发明解决了现有技术中存在的基于用户鼠标行为的身份认证时针对用户鼠标行为特征空间维数过多的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111708937A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010462560.4
申请日：2020-05-27
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/906 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于标签迁移的跨域推荐方法，首先假设A领域为源领域，B领域为目标领域，A领域与B领域存在重叠的用户，用户共用一套相同的标签系统并且A领域和B领域中都有对应的用户物品评分信息，通过迁移上述共享的标签信息，实现以A领域为源领域辅助目标领域B领域完成推荐任务，或者以B领域为源领域辅助目标领域A领域完成推荐任务；利用用户对A领域的评分信息构建A领域用户评分矩阵；然后对A领域用户评分矩阵进行分解，得到用户潜在特征矩阵和物品潜在特征矩阵，进而得到每一类别下的用户；最后对每一类下的用户进行跨域推荐。本发明解决了现有跨域推荐方法中存在的仅利用评分信息或标签信息进行推荐的局限性。
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公开(公告)号：CN110555109A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910571890.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F17/27 , G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于个人计算机电商评论的多粒度观点挖掘方法，首先从网页中获取电商评论，并对评论进行自动化地标注；然后对电商评论进行预处理；对预处理后的语料中单句进行“方面-观点”对的识别，并区分观点词和方面词；对方面的上下文短语进行短语级别的情感分类；最后对评论整体进行文本级别的情感分类，得到商品整体及各个方面的观点挖掘结果。本发明解决了现有技术中存在的无法自动化地挖掘评论中包含的各个属性方面的反馈信息的问题。
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公开(公告)号：CN108805156A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810291375.6
申请日：2018-04-03
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6278 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开的一种改进的选择性朴素贝叶斯方法，包括以下步骤：将WoE值和IV值引入属性选择中，得到与类别相关度较高的属性子集，构造朴素贝叶斯分类器；然后在其基础上进一步删除冗余属性，得到最优属性子集。本发明改进的选择性朴素贝叶斯方法现有的贝叶斯算法的基础上，将WoE和IV指标引入属性选择，提高朴素贝叶斯在属性冗余时的分类性能，同时在属性不冗余的情况下保持朴素贝叶斯的分类性能；根据阈值筛选得到第一轮属性子集，从而减少了遍历空间，解决了在减少属性维度的同时提高分类的正确性的问题。
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公开(公告)号：CN108717405A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810349079.7
申请日：2018-04-18
Applicant: 西安理工大学
CPC classification number: G06F17/2775 , G06F17/271 , G06F17/272
Abstract: 本发明提供了一种基于思维导图的楼梯设计规范缺省主语的补全方法。通过思维导图中本体间的继承关系，可以确定复句中句法结构不完整的从句缺失的主语并进行补齐，并且可以提取兼语句和连谓句中的主语-谓语-宾语，为能够更好的进行自然语言处理，最终构建楼梯建筑规范的知识图谱，实现自动审图；本发明有效的规避了在审图过程中可能出现的不确定因素，误检率低，操作简单，节约人力，极大地提高了建筑行业工程项目的完成效率。
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公开(公告)号：CN104866901A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510239330.0
申请日：2015-05-12
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进有效集算法优化的极限学习机二元分类方法，包括以下步骤：步骤一，给定训练样本集，确定优化的求解问题；步骤二，根据BAS有效集算法计算下降方向dk并沿着下降方向dk找到不违反约束条件的最大搜索步长步骤三，根据EAS有效集算法设置临时迭代步长μtemp和继续寻找最优步长步骤四，使用预测赋值法减少工作集变量迭代到最优值花费的计算代价；采用优化好后的极限学习机对未知样本进行分类。
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