公开(公告)号：CN106570178A

公开(公告)日：2017-04-19

申请号：CN201610991719.5

申请日：2016-11-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  谢水宁 ,  欧阳卫华 ,  张登峰 ,  颉小凤 ,  邓欣 ,  陈乔松 ,  雷大江 ,  李智星 ,  胡峰

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明请求保护一种基于图聚类的高维文本数据特征选择方法，该方法包括：剔除不相关特征，并构造加权无向图；再结合社区发现算法快速地将特征聚类；并以“最大相关最小冗余”原则搜索类簇空间，剔除类簇内的冗余特征；最后根据特征与类别间的关系挑选出最佳特征子集。本发明旨在利用图能体现特征空间分布的特性，结合高效的社区发现进行特征聚类，选取出具有代表性的特征，并消除聚类过程中忽略数据分布情况和每个特征与类别都具有不同程度的重要性问题。同时解决聚类时的盲目性，使得文本分类结果具有更高的准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN104820924A

公开(公告)日：2015-08-05

申请号：CN201510242186.6

申请日：2015-05-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王进 ,  颉小凤 ,  谢水宁 ,  吴亦超 ,  付豪 ,  张俊伟 ,  陈乔松 ,  邓欣

IPC: G06Q20/38 ,  G06K9/00

CPC classification number: G06Q20/382 ,  G06K9/00416 ,  G06K2209/01

Abstract: 一种基于笔迹鉴定的网上安全支付系统，包括：101用户注册模块；102接收模块：用于接收用户输入的任一待笔迹签名样本，进行多特征融合，将多种属性特征值作为样本的特征值，挖掘各个属性值对正确识别本人签名贡献程度，降序排序，按照贡献值排序找一组最优权值融合多种特征；103学习、训练模块：将综合后的多特征集转化为1到8的数据后作为基于邻域超网络分类器的输入，进行训练和测试；104鉴定模块：用户输入签名，将待识别超边与所述超边库中的超边进行对比来鉴定用户笔迹的真伪；S105支付模块：将笔迹鉴定应用到网上安全支付。本发明具有更高的稳定性、安全性、便捷性；同时结合了多特征融合技术，能够提高签名样本的识别效率，以及准确性。