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公开(公告)号：CN114818904B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210422554.5
申请日：2022-04-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/211 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/094 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于Stack‑GANs模型的风机故障检测方法，所述方法包括以风电机组工况参数构成的风机数据集，并通过Stack‑GANs模型处理后输入到风机故障检测模型中，得到检测结果。本发明利用Stack‑GANs算法在处理风机数据不平衡问题上的有效性，减少数据集类别不平衡对风机故障检测带来的负面效果，提高了风机故障检测的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN116756685A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310723949.3
申请日：2023-06-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G01C21/20 , G06F123/02 , G06F123/00
Abstract: 本发明公开了一种车辆、船舶的航迹融合方法：首先，对目标航迹的测量数据和真实数据进行预处理，通过逐步回归算法确定图确定数据图的大小，然后把一维的航迹点数据装配成二维的航迹数据图，以达到批量处理测量数据的目的，同时也能捕获航迹点数据之间的运动关联性。其次，通过CIN网络结构挖掘特征之间的交互关系以及数据间的空间特征，然后将CIN的输入作为Informer模块的输入，通过Informer模块挖掘数据间的时序特征，最后通过LSTM模块进行微调，得到融合结果。最终，训练模型并得到模型文件，在验证集上完成航迹融合任务。本发明能够快速处理庞大的航迹测量数据并精准计算出航迹融合结果，提高航迹融合的精度。
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公开(公告)号：CN111782969B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010639752.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于地理区域的社交网络中最大影响力节点的选取方法，所述方法将大型社交网络结构与地理信息相结合，采用四叉树索引与最大影响力树结构相结合的算法，选取查询区域内影响力最大的节点集，本发明可以高效选取出地理区域中影响力最大的种子节点集合。其中，使用四叉树索引结构来存储网络节点的位置信息，并使用深度优先搜索方法来识别给定查询区域中的候选对象；使用最大影响树状结构(MIA)计算每个候选节点的影响集并运行动态规划算法计算所有候选节点的影响力；再根据排序迭代弹出最大堆中具有最大影响值的候选节点作为最大影响力种子节点。
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公开(公告)号：CN114967927A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210599145.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0486 , G06T7/70 , G06V20/40 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的智能手势交互方法。该方法使用目标检测和管道追踪的方法对每一帧手势图像输入数据进行刻画操作，得到手掌和手指的每个关键节点的坐标位置；其次，使用几何计算和坐标变换得到左键和右键等鼠标操作所需的关键信息；最后，通过对关键信息进行处理和组合，模拟鼠标的操作过程，达到人机智能交互的目的。该方法在一定程度上增加了人机交互的可理解性和可操作性。
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公开(公告)号：CN114881210A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210481577.3
申请日：2022-05-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可切换空洞卷积和GC‑BFP特征增强的行人检测方法及存储介质，所述方法通过摄像监控设备获得行人数据，经过行人检测模型的数据处理，输出检测数据。行人检测模型使用轻量级的卷积神经网络ShuffleNetV2可以降低模型计算量，提高模型速度，在ShuffleNetV2结构中融入可切换空洞卷积，帮助模型扩大并自适应选取感受野，且在模型多尺度特征融合后使用GC‑BFP特征增强模块，保证模型检测精度，进一步提高了行人检测的检测速度和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113139050B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110503654.6
申请日：2021-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F16/34 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于命名实体识别附加标签和先验知识的文本摘要生成方法，该方法包括：在原始文本的基础上添加命名实体识别的附加标签；将添加附加标签的文本基于字符进行处理，同时根据原始文本生成对应的向量字典并对文本向量化；将得到的向量化文本作为生成式摘要模块的输入进行编码，解码阶段引入注意力机制，获取全局信息；使用原始文本中的词集构建先验知识库，与得到的序列做加权平均；解码阶段得到的结果通过集束搜索方法进行文本还原；删除标签输出原始文本的摘要结果。本发明中附加标签的添加使得实体类识别更准确，生成的摘要不会出现名称不全现象；先验知识的引入使得生成的摘要语义更加贴近原文，减少了出现与文本相关性不大的语句。
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公开(公告)号：CN111444337B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010123108.5
申请日：2020-02-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进KL散度的新闻话题跟踪方法。所述方法利用KL散度衡量分布差异的思想，构造出一种可以区分普通特征与话题特征的权重计算方法，以此来提升特征的话题辨别能力，提高话题跟踪的准确率；同时引入word2vec，将其与KL散度权重相结合，实现话题文本的向量化表示，降低数据维度，增强特征间的语义联系；同时，采用增量学习模式，利用新检测到的相关报道更新话题模型，解决话题漂移。
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公开(公告)号：CN108446661B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810280026.4
申请日：2018-04-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据扩增的深度学习并行化人脸识别方法，所述方法通过将人脸数据集进行数据扩增得到一个大规模的人脸数据集来提高人脸识别的准确率；然后将得到的大规模人脸数据集输入到改进的残差网络中进行深度学习，从而将人脸图像的特征转换为二进制哈希码以加快识别的效率；模型训练是在基于caffeonspark的分布式平台上进行的，从而减少模型训练时间；最后将得到的模型在LFW数据集上进行人脸验证来检验模型的泛化能力以及改进的残差网络的可行性。本发明能够提高人脸识别的准确率及识别效率。
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公开(公告)号：CN113420173A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110690350.5
申请日：2021-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于四元组深度学习的少数民族服饰检索的方法，该方法通过图像增强可以使少数民族服饰图像达到视觉上好的效果，同时通过构建基于四元组损失函数的基本网络模型，来扩大类内差异，减少类间差异。本发明方法是在三元组损失函数的基础上提出的，在三元组损失函数的基础上加上高度相似的样本形成四元组，即锚点、正样本、负样本、高度相似样本。四元组损失函数在少数民族服饰图像检索提出，能够更好的缩小类内之间的方差，来扩大异类之间的方差，从而提高图像检索的准确率。
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公开(公告)号：CN113259325A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110429845.2
申请日：2021-04-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于麻雀搜索算法优化Bi‑LSTM的网络安全态势预测方法，属于网络安全技术领域。初始化麻雀种群并迭代筛选获取运算结果；基于运算结果初始化Bi‑LSTM神经网络超参数，得到SSA优化后的Bi‑LSTM模型；对SSA优化后的Bi‑LSTM模型进行训练生成预测模型；向预测模型中输入预测数据并获取结果。本发明利用麻雀搜索算法来优化Bi‑LSTM神经网络超参数，采用SSA优化的Bi‑LSTM能够加速模型的收敛，提高模型的预测精度，从而解决现有技术预测精度不够的问题。
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