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公开(公告)号：CN117056506A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310909442.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/2135
Abstract: 一种基于长序列文本数据的舆情情感分类方法，包括以下步骤，步骤1：采集文本数据制作数据集；步骤2：搭建特征提取模型并进行训练；步骤3：采集样本对模型进行推理。本发明通过结合深度学习、注意力机制和多模态数据等技术手段，可以进一步提高舆情情感分类的准确性和鲁棒性，为情感分析应用领域提供有力的支持。本发明要解决训练样本不足情况下的长序列文本数据分类问题，提供一种处理方便、提升准确率的基于长序列文本数据的舆情情感分类方法。
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公开(公告)号：CN116881461A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310917698.2
申请日：2023-07-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的长文本数据分类方法，包括获取文本数据以及对应的标签构成训练集；将每个文本数据拆分为多个短句数据，并利用深度神经网络对每个短句数据输出短句特征向量；以最小化编码器的输入和解码器的输出为目标，训练优化编码器和解码器；利用训练优化后的编码器对短句特征向量进行降维处理得到短句降维向量，并将同属于一个文本数据的短句降维向量进行拼接得到文本降维向量；将文本降维向量输入分类器，根据分类器输出的预测结果以及训练集中的标签训练优化分类器；基于深度神经网络以及训练优化后的编码器和分类器完成长文本数据分类。本发明保存了长文本的所有信息，提高了长文本数据分类的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116723517A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310632649.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W16/22 , H04W28/084 , H04W28/18 , H04W28/20
Abstract: 本发明公开了最小化时延的FDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，应用于无线供能边缘计算网络系统，无线供能边缘计算网络系统包括混合接入点和I个无线设备。本发明通过构建系统的时延模型，并通过给定卸载决策、初始化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长，来训练时延模型，得到各无线设备最优的卸载决策，且最优的卸载决策对应的时延就是最小时延，整个过程仅优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长、各无线设备的带宽分配率和各无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，进而使得模型很快收敛，卸载决策的过程高效快速。
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公开(公告)号：CN116669056A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310632716.2
申请日：2023-05-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W16/22 , H04W28/084 , H04W28/18 , H04W28/20
Abstract: 本发明公开了最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，包括混合接入点和I个无线设备。本最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法通过构建系统的能量消耗模型，并通过给定若干个卸载决策，优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，来训练能量消耗模型，直至能量消耗模型收敛，得到各无线设备最优的卸载决策，且最优的卸载决策对应的能量消耗就是最小的能量消耗，整个过程仅优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，进而使得模型很快收敛，卸载决策的过程高效快速。
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公开(公告)号：CN116503881A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310362437.9
申请日：2023-04-06
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V30/302 , G06V30/166 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F21/36
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5n模型的验证码目标检测方法，包括：S1、获取预设数量的验证码图片并将各验证码图片中的汉字和图标打上标签，形成数据集；S2、建立改进YOLOv5n模型，包括依次连接的第一卷积单元、第二卷积单元、第一C3模块、第三卷积单元、第二C3模块、第四卷积单元、第三C3模块、SPPF模块、第五卷积单元、第四C3模块和第一卷积层；S3、采用数据集对改进YOLOv5n模型进行训练，更新模型权重文件，获得训练好的改进YOLOv5n模型。该方法大幅缩减了模型大小，减少了参数量和计算量，加快了检测速度，同时又不损失精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114885380A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210507062.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二进制卸载的边缘计算资源分配方法，包括：建立边缘计算网络，每个无线节点的决策mi∈{0,1}；初始化卸载决策M0；根据第l次迭代的卸载决策Ml产生N个候选卸载决策；获取各候选卸载决策的资源分配结果及对应的网络总速率；将网络总速率最大的候选卸载决策作为Ml(j*)；判断Ml(j*)对应的网络总速率是否大于Ml对应的网络总速率，若是，将Ml(j*)及其对应的网络总速率作为Ml+1及Ml+1对应的网络总速率，返回执行下一次迭代，否则，将Ml及对应的资源分配结果作为最终决策分配结果。该方法可快速确定二进制卸载决策及对应的资源分配结果，达到较高的网络总计算速率。
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公开(公告)号：CN113301564B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110483825.3
申请日：2021-04-30
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/122
Abstract: 一种无线供能通信网络中利用干扰信号防窃听的信号功率启发式方法，针对无线供能网络中存在一个潜在的窃听节点窃听一个特定的传感器节点的场景，本发明提出其它节点发送干扰功率使得窃听节点的窃听吞吐量低于阈值，通过节点与混合基站和窃听节点的距离关系求出各个节点的干扰功率。本发明通过极低的时间复杂度计算出非被窃听节点的干扰功率保障无线供能通信网络中的数据安全传输，并且具备较高的网络吞吐量。
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公开(公告)号：CN114501648A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210088868.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种无线供能边缘计算网络的资源分配方法，按照设定的步长，从供能时长比例的取值范围中，依次选取当前供能时长比例，进行迭代，确定当前供能时长比例情况下各无线设备用于任务卸载通信的能量比例和任务卸载通信时长比例，选取所述无线供能边缘计算网络总计算速率最大时的供能时长比例，设置所述射频能量发射器对无线设备在每个时间帧开始时进行无线供能；配置每个无线设备在每个时间帧内以所选取的供能时长比例对应的任务卸载通信时长和能量分配比例进行任务卸载通信。本发明能够快速计算出部分卸载的能量分配和时间分配方案，同时也得到较高的网络计算速率。
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公开(公告)号：CN113409943A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110692161.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于BP神经网络的心理健康智能筛选系统，包括依次连接的精神疾病调查问卷设定模块、调查数据评估和标签模块、BP神经网络模型训练模块、精神疾病筛查模块；精神疾病调查问卷设定模块，设定精神疾病调查问卷的内容；调查数据评估和标签模块对问卷调查结果进行评估并打标签；BP神经网络模型训练模块从调查数据评估和标签模块输入数据样本，并进行模型训练，得到BP神经网络模型；精神疾病筛查模块向新的潜在患者进行问卷调查，将问卷调查的数据输入BP神经网络模型训练模块获得的BP神经网络模型，判断该潜在患者的患病情况。本发明使用BP神经网络来得出潜在患者的患病结果，减少了疾病判断上的主观性，极大地保护了潜在患者的隐私。
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公开(公告)号：CN113300904A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110400034.X
申请日：2021-04-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于放大转发和模拟网络编码策略的移动分子通信双向网络性能分析方法，包括以下步骤：第一步，基于AF和ANC策略，根据节点移动模型，计算源节点S1和源节点S2处在第(j+1)个时隙收到的A类型或B类型的分子数；第二步，在源节点S1和S2处建立假设检测信道模型以及最优检测规则，得到源节点S1和S2处的最优检测阈值；第三步，基于D‑MoSK调制方式得到移动分子通信双向网络的平均错误率和平均互信息的计算方法。本发明主要开发可用于移动分子通信双向网络的最低平均错误率和最大平均互信息量的通信技术，所得结果对设计低错误率、高互信息的移动双向分子通信网络提供指引方向。
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