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公开(公告)号：CN111462483A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010186595.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁超重车动态识别方法，包括步骤：1)获取桥梁结构响应数据，为每个采样时间标注超重车标签；2)构建并训练基于时间卷积网络的超重车动态识别网络；3)将待识别的结构响应数据输入至训练好的超重车动态识别网络中，输出超重车识别结果。本发明实现了深度学习算法在桥梁健康监测领域超重车识别任务上的应用，相较于现有的桥梁动态称重方法相比，无需静态影响线的领域知识、无需车速和轴重信息，且适用于桥上有多辆车出现的场景，使桥梁健康监测数据产生更大价值，在桥梁健康监测领域有广阔前景。
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公开(公告)号：CN108882323B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201810728899.7
申请日：2018-07-05
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的IPv6网络移动节点切换控制方法，利用SDN概念，在FPMIPv6和MIH协议的基础上，实现一种控制和转发分离的切换控制方法，以降低转交延迟、丢包率和信令开销，优化网络资源的分配，包括移动节点向当前服务网络发送链路状态信息，当前服务网络向SDN控制器请求候选网络资源信息，进行转交初始化；当前服务网络向SDN控制器发起邻居网络请求；SDN控制器通过特定的加权平均算法计算得出最佳的候选网络，并将最佳候选网络的相关信息发给移动节点；SDN控制器下发流表，通知原服务网络和新接入网络修改关于MN的转发规则，实现位置信息的注册和更新；SDN控制器通知原服务网络释放资源；SDN控制器向MN发送切换过程已完成的通知，实现切换的控制。
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公开(公告)号：CN109871538A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910119391.1
申请日：2019-02-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种中文电子病历命名实体识别方法，包括步骤：1)构建普通词汇字典；2)简约词性标注；3)构建文本和词性向量映射表；4)训练命名实体的预测模型；5)命名实体的标签预测。本发明通过加入词性特征，来提高命名实体和普通词汇的边界可区分性，从而提高命名实体边界准确率。同时，在双向的LSTM-CRF模型中引入自注意力机制，计算每个时刻输入与句子中其他成分的相关度，从而缓解长依赖问题，提高命名实体识别准确率。
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公开(公告)号：CN109871439A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910122563.0
申请日：2019-02-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/332 , G06F17/50 , G06Q50/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的问答社区问题路由方法，包括步骤：1)通过对社区问答的文本内容进行分词，利用词向量技术，获取单词的词向量表示；2)根据用户的历史回答记录，构建用户档案；3)利用深度学习根据用户档案分别学习用户兴趣预测模型、用户能力预测模型、用户响应度预测模型；4)根据步骤3)学习到的模型获取用户特征，进而根据用户特征训练打分模型；5)利用步骤3)学习的户兴趣预测模型、用户能力预测模型、用户响应度预测模型及步骤4)训练的打分模型，进行问题路由。本发明充分考虑到用户回答的评分信息和时间信息，通过单独的深度学习模型分别来预测用户对问题的评分及响应时间，在排序阶段充分利用了用户回答的评分、时间等信息。
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公开(公告)号：CN108563923A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201711267170.6
申请日：2017-12-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基因变异数据分布式存储方法及架构，该方法包括分布式数据存储过程、分布式位图索引创建过程和分布式查询检索过程；该架构包括分布式列式存储模块、分布式位图索引模块和查询检索模块。本发明通过采用新的列式存储引擎kudu进行数据分布式存储，并针对各样本列建立分布式局部位图索引，有效解决现有的HDFS方案随机数据访问性能低的问题；解决HBase方案批量分析性能不佳的问题；简化存储架构模型；解决基因型查询工具对多个工具依赖的限制问题；同时本发明通过分布式的局部位图索引方案，实现了高并发，并提高了可拓展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108228845A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810018771.1
申请日：2018-01-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种手机游戏分类算法，通过计算不同平台下的游戏的名称、图标和描述简介的相似度，找出同款游戏，统一互联网上16个游戏提供平台的分类体系，按照统一的标准，通过计算游戏的描述简介文本的句子向量相似度和主题分布向量，以分词统计后的游戏标题、原有平台名称和原有平台的分类标签作为输入，训练GBDT模型，然后进行特征融合，在采用特定的分类算法进行分类，准确地将不同平台下的各种游戏进行分类。本发明具有极高的准确率，效果好，能有效地提高不同数据源游戏分类的精确率。
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公开(公告)号：CN106055566A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610333697.3
申请日：2016-05-19
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06F16/9535 , G06Q30/0271
Abstract: 本发明公开了一种面向移动广告用户的手机游戏推荐方法，手机用户在使用手机应用的时候，经常会点击一些手机应用推送的广告。手机用户的广告点击行为从某种程度上反映了手机用户的兴趣偏好。通过对广告介绍文档进行实体提取，根据手机用户的广告点击记录，构造出手机用户偏爱的广告实体集合。针对移动广告用户中具有游戏记录的用户，进一步提取用户偏爱的游戏实体集合、游戏集合，和广告实体集合共同刻画用户的兴趣偏好。针对具有游戏记录的移动广告用户，通过对用户模型进行余弦相似度计算，构建近邻用户集合，进行个性化推荐；针对没有游戏记录的移动广告用户，计算这些用户与具有游戏记录的广告用户的余弦相似度，构建近邻用户集合，从而进行个性化推荐。
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公开(公告)号：CN106022878A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610333699.2
申请日：2016-05-19
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06Q30/0631 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于社区评论情感倾向性分析的手游排行榜构建方法，包括步骤：1)对用户输入的评价文本进行预处理；2)对预处理后的手游评论进行分词和词性标注；3)选取高频的情感词作为情感特征，生成机器学习所需的全部特征向量；4)将特征向量和评价极性标签输入到SVM分类器中进行模型训练；5)用户任意输入一段评价文本，通过分词、词性标注和特征化操作之后，SVM分类器的训练模型能够自动对该评价文本进行评价极性预估；6)生成每款手游对应的评价情况，并根据好评和差评的数量，构建对应的手游好评排行榜。通过情感倾向性分析研究评论极性的方法可以延伸到各领域，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN102981890A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210506689.6
申请日：2012-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种在虚拟化数据中心内的计算任务及虚拟机部署方法，在允许物理资源及虚拟资源所提供的服务能力以一定比例适当超出其实际所能提供的服务能力的前提下，优化计算任务的QoS需求以及提高数据中心的资源利用率。本发明的步骤包括三个阶段，将计算任务划分为同构计算任务；对同构计算任务的虚拟资源请求进行建模，按需分配虚拟机；根据上一步骤所需部署的虚拟机的物理资源请求进行建模，按需开启物理主机。本发明可应用于具有不同特征的计算任务，适用于不同类型的数据中心场景，并且在满足QoS需求及提高资源利用率之间存在一个合理的资源服务能力偏转比例临界值。
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公开(公告)号：CN101945043B
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201010275867.X
申请日：2010-09-06
Applicant: 华南理工大学 , 广州数园网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于IPv6的下一代互联网拓扑发现系统，包括探测列表输入模块、设备及相连关系发现模块、设备及子网拓扑发现模块、分析整合模块、拓扑结构信息存储模块、数据库和拓扑结构信息显示模块。本发明还公开上述系统的实现方法，包括以下步骤：S1、探测列表输入模块形成探测节点列表；S2、设备及相连关系发现模块发送网络路径探测包，获取以IPv6地址标识的路由器及其相连关系；设备及子网拓扑发现模块与网络上的路由器交换网络拓扑信息，得到网络拓扑信息；S3、分析整合模块进行分析形成完整的拓扑结构图。本发明具有稳定性加强、性能更好、消除别名，以及有效提升拓扑发现的准确性和完整性等优点。
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