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公开(公告)号：CN112750426B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110133543.0
申请日：2021-02-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种移动终端语音分析系统。包括：数据预处理模块，对输入的语音信号进行预处理，转换成RGB图像；语音识别模块，对RGB图像大小进行调整，输入神经网络进行训练，得到神经网络模型；待识别的加速度计数据经过预处理和图像大小调整后输入训练后的神经网络模型，输出预测结果；语音重构模块，实现从加速度信号重构出语音信号的功能；对于输入的加速度信号频谱图，重构模块内部基于自动编码器设计的神经网络会先对其进行处理，经过训练的神经网络模型，输出加速度信号对应的语音信号的频谱图，再使用Griffin‑Lim算法从语音信号频谱图还原出语音信号，达到从加速度信号重构出语音信号的目标。本发明能够实现完整的从加速度信号重构出语音信号的功能。
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公开(公告)号：CN116739677A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310754847.8
申请日：2023-06-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q30/0251 , G06Q50/00 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供了一种基于联邦全局一致模型的广告推荐系统及方法，包括重叠用户识别模块、拉普拉斯矩阵构建模块、前向传播模块、反向传播模块、用户社区划分模块和广告推荐模块；应用本发明能够在保护数据隐私的前提下,使得参与方在分布式训练的场景下也能获得与集中式训练模型一致的嵌入向量,利用多个社交平台的用户信息,从而挖掘潜在客户群体并对其进行个性化广告推荐。
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公开(公告)号：CN113095946B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110469727.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦标签传播的保险客户推荐方法，将多家保险公司作为参与方，生成对应网络图，进行加密节点匹配，得到各方重叠节点集，参与方将节点的邻接矩阵进行同态加密后发送给协调端，协调端在密态下对各参与方的邻接矩阵进行计算，各参与方联合协调端发送回来的结果在本地进行节点重要性，节点相似度与邻居节点重要性的计算，每个节点根据邻居节点的标签与重要性，迭代更新自身的标签直至与前一次迭代所发现的社区相同，最终发现社区分布，从而可以向客户精准推荐保险产品。本发明能够在不损失准确性的前提下联合多家保险公司的客户数据进行社区发现，在提升了准确度的同时最大限度的保护各家保险公司的客户信息隐私。
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公开(公告)号：CN110222163B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910497128.6
申请日：2019-06-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/332 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种融合CNN与双向LSTM的智能问答方法及系统，包括以下步骤：采集智能问答系统中的问题以及回答记录，构建问答对训练集QA；采集智能问答系统中每个用户的问题回答记录，构建用户的历史回答训练集UA；步骤C：使用问答对训练集QA以及用户的历史回复训练集UA，训练融合CNN与双向LSTM的深度学习网络模型M；步骤D：智能问答系统接受用户的提问，将提问输入到训练好的深度学习网络模型M中，输出匹配的答案。本发明融合CNN与双向LSTM，能够全面准确地提取影响智能问答精度的各项特征。
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公开(公告)号：CN112651617B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011519463.0
申请日：2020-12-21
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及基于批流统一聚类模式的风电机组异常数据检测方法，将批量聚类和增量聚类结合。使用批量的聚类初始化方式，在首个时间窗口中初始化簇特征。后续窗口采用增量式的聚类方法，这样能够同时满足批量聚类的高精度以及流式聚类的低延迟等特点，可以持续处理大规模持续流入的风电机组群运行数据，并能较快地反映出异常数据所在设备。加入了基于流式迭代的簇特征更新机制。引入迭代流的思想，将风电机组数据簇特征创建成迭代流。进行流式的数据状态广播、双流连接计算，即将两个流式数据进行连接后计算。根据数据的最近簇进行分区，窗口定时更新每个分区的簇特征并将其返回到迭代流中。本发明保证了实时流处理低延迟的特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111274359B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010067232.4
申请日：2020-01-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进VHRED与强化学习的查询推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：收集搜索引擎的用户查询日志记录，对用户查询日志记录数据进行预处理，构建用户查询日志训练集TS；步骤B：使用用户查询日志训练集TS训练基于带有时间特征的VHRED及强化学习的查询推荐深度学习网络模型；步骤C：查询推荐系统接受用户输入的查询语句，将查询语句输入到训练好的查询推荐深度学习网络模型中，输出相匹配的查询推荐。该方法及系统有利于生成符合用户需要的查询推荐。
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公开(公告)号：CN114202395A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202210069273.6
申请日：2022-01-21
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种基于关键商品识别的在线商品推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：挖掘商品所属子图；计算商品聚集度；计算每个商品的核心度，将核心度最高的两个商品作为关键商品；计算核心节点的邻居节点与核心节点的相似度，将相似度最高的两个节点加入群体形成群体的核心区域；从核心区域出发，依次将群体邻居商品中使得群体适应度函数增量最大的商品加入群体，形成初步的群体结构；将群体邻居商品中对群体隶属度高于设定阈值的商品加入群体，以此来优化群体结构，得到最终的商品群体；将得到的商品群体中用户还未购买过的商品推荐给用户。该方法及系统有利于精准、高效地向用户推荐商品。
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公开(公告)号：CN113095946A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110469727.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦标签传播的保险客户推荐方法，将多家保险公司作为参与方，生成对应网络图，进行加密节点匹配，得到各方重叠节点集，参与方将节点的邻接矩阵进行同态加密后发送给协调端，协调端在密态下对各参与方的邻接矩阵进行计算，各参与方联合协调端发送回来的结果在本地进行节点重要性，节点相似度与邻居节点重要性的计算，每个节点根据邻居节点的标签与重要性，迭代更新自身的标签直至与前一次迭代所发现的社区相同，最终发现社区分布，从而可以向客户精准推荐保险产品。本发明能够在不损失准确性的前提下联合多家保险公司的客户数据进行社区发现，在提升了准确度的同时最大限度的保护各家保险公司的客户信息隐私。
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公开(公告)号：CN112629552A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110000870.9
申请日：2021-01-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于通信均衡的图分区的机动车最短行车路线规划方法，针对生活中的机动车行车路线规划问题，提出基于通信均衡的图分区的机动车最短行车路线规划方法。保证在计算行车路线时各网络分区计算的负载均衡，减少跨网络传输量。根据收录在数据库的道路信息构建出可进行图分区的道路网络，使用这种方法可以高效、准确地对复杂道路网络进行分区，并能够在各网络分区中并行地计算批量的行车最短路线。
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公开(公告)号：CN112395318A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011333445.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/27 , G06F9/50 , G06F12/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于HBase+Redis的分布式存储中间件，以HBase集群和Redis作为底层框架，包括存储模块和查询模块，所述存储模块包括负载均衡组件、数据缓存组件和数据同步组件；所述负载均衡组件实现HBase Region和RegionServer的负载均衡，以提高HBase的读写性能；所述数据缓存组件实现基于时间平滑方法计算的热值缓存淘汰策略，以提高缓存命中率；所述数据同步组件实现基于协处理器的HBase和Redis的数据同步，以避免脏数据的产生。该分布式存储中间件有利于提高数据读写速率。
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