公开(公告)号：CN111353583B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010104191.1

申请日：2020-02-20

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 钱夔 ,  田磊 ,  刘义亭

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于群卷积特征拓扑空间的深度学习网络，包括卷积特征提取层、群卷积拓扑层和深度特征识别层；卷积特征提取层用于提取样本数据的多通道CNN卷积特征，将提取结果作为群卷积拓扑层的输入；群卷积拓扑层用于结合提取的多通道CNN卷积特征，以通道索引按群分类形成群卷积，构造图拓扑空间，将每个群卷积特征看成图拓扑空间节点，并自动/手动构建图拓扑空间节点连接规则，生成拉普拉斯矩阵L，将拉普拉斯矩阵L作为深度特征识别层的输入；深度特征识别层用于根据输入的拉普拉斯矩阵L，输出样本数据对应的群卷积特征拓扑空间图特征。本发明能够赋予不同通道下CNN特征的图拓扑空间规则，从而加快传统CNN训练与收敛速度。

公开(公告)号：CN110210557A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201910469100.1

申请日：2019-05-31

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 钱夔 ,  田磊 ,  刘义亭

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种实时流处理模式下未知文本的在线增量式聚类方法，先生成非全集语料库词向量模型，并保持该旧语料库中词的Huffman树不变，对实时流处理的未知文本进行Huffman树构建，在旧语料库词的Huffman树基础上进行Huffman树融合，基于融合的Huffman树增量生成未知文本的词向量模型，并通过已有的词向量模型生成句向量，最后再利用Single-Pass聚类算法，实现文本的在线增量式聚类。发明可以在语料库不充分或计算资源不足的条件下，仍能够实现对实时流处理模式下的未知文本的在线增量式聚类，能够为互联网环境下某领域话题发现、热点聚焦、情感分析等应用领域提供支撑。

公开(公告)号：CN208834261U

公开(公告)日：2019-05-07

申请号：CN201821842321.6

申请日：2018-11-09

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 田磊 ,  陈大鹏 ,  邵知宇

IPC: G06F3/01

Abstract: 一种用于笔式力触觉再现装置中的产生突变力的机构，该机构与笔式力触觉再现装置配合使用，包括手握套环模块和夹层套环模块，夹层套环模块内部固定设置有集线模块和卡扣模块，夹层套环模块还包括套筒壁、套筒卡槽、基座和螺纹导孔，手握套环模块通过横梁与套筒卡槽的紧密配合与夹层套环模块呈嵌套分布，横梁穿过套筒卡槽并位于卡扣模块中间，螺纹导孔设置在基座上与套环相对应的位置；还包括导线，导线一端与笔式力触觉再现装置中的电机连接，另一端穿过导孔和卡扣导孔，从而导线的另一端与卡扣模块相连；本实用新型能使用户感觉到突变力，进而很好地表达与移动终端虚拟力触觉再现中图像高度突变而产生的力触觉信息。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利