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公开(公告)号：CN113268582B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202110559680.0
申请日：2021-05-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/9537 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06Q50/00 , G16H20/70
Abstract: 一种面向社交媒体文本抑郁倾向性分析的基于排序学习模型的特征加权方法，该方法包括以下步骤：S1、采集和预处理社交媒体文本数据；S2、面向抑郁情绪的文本特征抽取；S3、训练排序模型；S4、基于排序模型的抑郁风险评估。采集社交媒体文本上用户所发布的文本数据，文本数据包括“抑郁”话题下的数据和其他话题下的数据，“抑郁”话题下的数据作为模型训练中的正样本，其他话题下的数据作为模型训练的负样本；本发明将基于社交媒体的抑郁检测看作是风险评估问题，进而利用排序学习算法，对于具有潜在抑郁风险的社交媒体用户进行风险水平的排序，有益于早期检测出具有抑郁倾向的用户，有针对性的开展心理疏导和临床治疗。
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公开(公告)号：CN116484004B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202310607292.4
申请日：2023-05-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种对话情绪识别分类方法，包括对对话情绪识别数据集进行预处理；对预处理后的对话情绪识别数据集中的语句进行语句级特征提取，得到语句级特征；对预处理后的对话情绪识别数据集中的语句进行情绪引发事件提取，得到情绪引发事件的语义表示；通过语句的语句级特征和情绪引发事件的语义表示构建情绪‑心理表征异构会话图，得到每个节点输入特征的特征矩阵和节点之间边的连接关系的邻接矩阵；通过图编码器对特征矩阵和邻接矩阵进行会话级特征提取，得到会话级特征；全连接语句级特征和会话级特征，把全连接得到的结果输入到前馈神经网络得到情绪分类。本发明可以更好的识别对话中的情绪类别，提高了对话情绪识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117172492B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311183997.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种水库生态调度方案确定方法、系统、电子设备及介质，涉及水库调度技术领域，所述方法包括：获取待调度水库历史时期每月的入库流量和每天的气象数据；根据多个调度目标构建水库多目标优化调度模型以及确定多个深度不确定因素；采用带全局存档的NSGA‑II多目标优化算法对水库多目标优化调度模型进行求解得到多个调度图；基于各深度不确定因素的预设变化范围得到多个情景；根据各情景、调度图、历史时期每月的入库流量和每天的气象数据，得到每个调度图的稳健性，根据稳健性得到水库生态调度方案。本发明可客观地评价并筛选出可持续的水库生态调度方案。
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公开(公告)号：CN117094119B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310774016.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种考虑发电、生态流量和表面水温的水库调度方法，涉及水库水环境管理技术领域，通过分析明确水库发电、生态流量和表面水温的多优化目标，并构建多目标优化模型，利用NSGAII多目标优化算法进行求解得到待优化参数的最优值；基于所述待优化参数的最优值对水库进行调度控制；本发明通过多目标优化方法量化水库发电、生态流量和表面水温之间的竞争协同关系，并通过分析选定能够平衡水库发电、生态流量和表面水温的水库调度规则，在保证水库发电量的同时，保障了水库下游鱼类的生长环境，同时降低了库区藻类过度繁殖的风险，促进了水库建设的可持续发展。
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公开(公告)号：CN117743890A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311740375.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/24 , G06F40/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/0895 , G06F18/22 , G06F16/35
Abstract: 本发明提出基于对比学习的带有隐喻信息的表情包分类方法，包括从数据集中提取有效数据并进行预处理，得到表情包数据集，将表情包数据集划分成训练集、验证集和测试集；获得表情包文本特征表示、表情包图片特征表示和表情包标签信息特征表示；计算图文联合表示特征向量和标签特征向量；构建基于对比学习的带有隐喻信息的表情包情感分析训练模型；利用训练集对表情包情感分析训练模型进行训练；利用验证集和测试集对训练过后的表情包情感分析训练模型进行验证和测试，得到表情包情感分析模型；将待分析的表情包输入表情包情感分析模型中，得到待分析表情包的情感分类结果和意图检测分类结果。本发明能提高表情包情感分类和意图检测分类的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116861923A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310864902.9
申请日：2023-07-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/088 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于计算机软件领域，提供了多视图无监督图对比学习模型构建方法、系统、计算机、存储介质及应用。该模型可用于多种类型的隐式关系网络挖掘，解决了挖掘隐式关系中遇到的建模关系的复杂以及缺乏可用的标签问题。该方法通过获取有效数据并进行预处理，构建多视图无监督图对比学习模型的锚定视图生成模块、语言增强视图学习模块、结构反馈对比学习模块，利用预处理的数据集对以上模型进行训练，将训练获得的最优图结构与原始图结构融合输入图编码器获得网络一般表示，利用链路预测方法预测两个节点间存在隐式关系的概率，从而实现无监督隐式关系挖掘任务。
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公开(公告)号：CN115129818A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210805075.1
申请日：2022-07-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于知识驱动多分类的情绪原因对提取方法及系统，本发明将数据集文档分词后，计算从句中每个词的情绪分数，相加得到从句的情绪分数。再通过长短期记忆人工神经网络学习文档上下文信息，结合位置嵌入学习和窗口搜索提取情绪‑原因对。本发明联合语义知识嵌入，位置信息学习和窗口搜索提高情绪‑原因对提取的准确率。缓解了标签不平衡等问题，在公开的数据集上有较好的效果。
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公开(公告)号：CN109543738A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811362590.7
申请日：2018-11-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于学术大数据挖掘技术领域，提供一种基于网络表征学习的师生关系识别方法。该方法解决了以往只能通过人工标注的方法所带来的不正确、不完全以及耗时等缺点，能够自动识别两个学者是否是师生关系。该方法首先为每个学科每年建立初次合作网络。网络的节点表示学者，边表示合作关系。建立网络的同时，该方法也为每个节点和边建立属性。同时，该方法重调学者每年论文数量，消除时间偏向；提出学科因子，实现跨学科师生关系识别。该方法提出的师生识别模型由节点编码器、边编码器以及线性回归组成，以两个学者节点属性和边属性作为输入，输出这两个学者为师生关系的概率。本发明为研究学术数据的学者们提供一个可靠的师生关系识别的方法。
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公开(公告)号：CN108491407A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810067067.5
申请日：2018-01-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种面向代码检索的查询扩展方法，包括：A、语料采集和预处理；B、初次检索获取候选扩展词；C、查询扩展词集提取；D、基于扩展查询的二次检索。本发明基于查询词与扩展词的共现信息和扩展词在代码文件内的分布信息实现有效的面向代码检索的查询扩展，有助于改善现有代码检索中查询与代码片段的匹配问题，提升代码检索中扩展查询的质量和代码检索的整体性能。当将本发明应用于真实代码检索场景时，代码检索的准确率可以达到35.34%，显著提升现有代码检索方法的性能，有助于实现代码检索中查询意图的精确理解。
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公开(公告)号：CN119784948A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411886481.0
申请日：2024-12-20
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T19/20 , G06T7/80 , G06T7/13 , G06V20/64 , G06V10/22 , G01C25/00 , G01S7/497 , G01C21/16 , G01S17/86
Abstract: 本发明属于机器人学与计算机视觉技术领域，一种多源信息融合的室外巡检场景三维彩色几何模型重建方法，包括以下步骤：（1）惯性测量单元IMU内参标定初始化，（2）激光雷达和惯性测量单元IMU联合外参标定，（3）进行状态估计，（4）使用i‑Octree结构保存更新地图，（5）进行回环检测解决里程漂移问题，（6）进行激光雷达和彩色相机的数据融合，（7）3D全局定位。本发明优点是：通过将激光雷达和彩色相机的信息进行融合，实现三维点云中的每一个空间点都与彩色图像中的某个像素点建立起一一映射的关系，从而更加完整地描述视觉信息，利用3D全局定位方法，实现了高精度的三维彩色几何模型重建。
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