公开(公告)号：CN108960499A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810681995.0

申请日：2018-06-27

Applicant: 东华大学

Inventor： 燕彩蓉 ,  周灵杰 ,  徐淑华 ,  阿卜杜杰力力·热合麦提 ,  黄永锋 ,  李玮

IPC: G06Q10/04 ,  G06T7/194 ,  G06F17/30 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明涉及一种融合视觉和非视觉特征的服装流行趋势预测系统，包括服装图像数据制作模块，用于制作服装图像数据集，并对服装图像数据进行预处理；图像前景提取模块，用于获取前景图像；服装图像自动标注模块，基于深度神经网络的服装自动标注方法得到标注系统的模型；服装流行趋势预测模块将服装图像作为模型的输入得到标签，利用流行度评价方法得到当前的流行趋势。本发明能够有效提高服装图像标注的准确性与效率，促进时尚领域服装流行趋势预测的智能化。

公开(公告)号：CN111797916B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202010611405.4

申请日：2020-06-30

Applicant: 东华大学

Inventor： 燕彩蓉 ,  张景栋 ,  万永权 ,  黄永锋

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的恒星光谱分类方法，针对目前LAMOST等大规模光谱巡天缺乏快速、准确恒星光谱型分类方法的问题。所述方法包括步骤：获取并预处理光谱数据；获取标注数据并交叉证认；制作标注数据集与无标签数据集；构建深度学习分类模型；应用模型扩充训练数据并二次训练。本发明的数据处理方法可以得到大规模且高质量的训练数据集；所构建的半监督多层感知机模型面对光谱巡天观测的大样本，具有很高的分类准确率。

公开(公告)号：CN110414917A

公开(公告)日：2019-11-05

申请号：CN201910540174.X

申请日：2019-06-21

Applicant: 东华大学

Inventor： 燕彩蓉 ,  闫涵 ,  黄永锋 ,  陈一洲 ,  咸俊丽

IPC: G06Q10/10 ,  G06F16/36 ,  G06F16/245

Abstract: 本发明针对目前国内主流招聘网站缺少一些简历与岗位相似度匹配等功能的问题，提出了一种基于人才画像的招聘推荐方法，其内容主要包括：根据相关领域构建知识图谱；提取岗位要求信息得出推荐权重，由招聘者审核权重；基于人才简历及其Web日志进行特征提取与数据挖掘，绘制人才画像；将人才画像与权重匹配打分，择优进入笔试名单列表；用人才笔试结果完善人才画像，并将人才画像与岗位要求再次匹配，最后根据人才画像与岗位的相似度匹配结果择优进入面试名单列表。本发明能够有效解决目前国内主流招聘网站缺少筛选简历时缺少简历与岗位相似度匹配功能的问题，它能够更快的帮助招聘者判断简历与岗位的匹配度，并能够帮助求职者快速找到合适的岗位。

公开(公告)号：CN111797916A

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN202010611405.4

申请日：2020-06-30

Applicant: 东华大学

Inventor： 燕彩蓉 ,  张景栋 ,  万永权 ,  黄永锋

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的恒星光谱分类方法，针对目前LAMOST等大规模光谱巡天缺乏快速、准确恒星光谱型分类方法的问题。所述方法包括步骤：获取并预处理光谱数据；获取标注数据并交叉证认；制作标注数据集与无标签数据集；构建深度学习分类模型；应用模型扩充训练数据并二次训练。本发明的数据处理方法可以得到大规模且高质量的训练数据集；所构建的半监督多层感知机模型面对光谱巡天观测的大样本，具有很高的分类准确率。

公开(公告)号：CN108960499B

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN201810681995.0

申请日：2018-06-27

Applicant: 东华大学

Inventor： 燕彩蓉 ,  周灵杰 ,  徐淑华 ,  阿卜杜杰力力·热合麦提 ,  黄永锋 ,  李玮

IPC: G06Q10/04 ,  G06T7/194 ,  G06F16/583 ,  G06F16/55 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种融合视觉和非视觉特征的服装流行趋势预测系统，包括服装图像数据制作模块，用于制作服装图像数据集，并对服装图像数据进行预处理；图像前景提取模块，用于获取前景图像；服装图像自动标注模块，基于深度神经网络的服装自动标注方法得到标注系统的模型；服装流行趋势预测模块将服装图像作为模型的输入得到标签，利用流行度评价方法得到当前的流行趋势。本发明能够有效提高服装图像标注的准确性与效率，促进时尚领域服装流行趋势预测的智能化。

公开(公告)号：CN109062545A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810693648.X

申请日：2018-06-29

Applicant: 东华大学 ,  上海乔图网络科技有限公司

Inventor： 燕彩蓉 ,  张峻铭 ,  周灵杰 ,  黄永锋 ,  李玮

IPC: G06F8/20 ,  G06F8/34

CPC classification number: G06F8/20 ,  G06F8/34

Abstract: 本发明涉及一种安卓系统原生应用的混合式快速开发框架，所述框架的主体采用MVP及组件化开发模式作为基础，并通过区分不同的业务逻辑，使用不同的技术与框架；其中，简单的业务逻辑使用MVC以解决使用MVP框架导致通信链冗长、复杂，以及产生多余接口的问题；复杂的业务逻辑使用MVVM中的双向绑定技术去处理XML设计与View层的关系，从而省去MVP框架中大量View层对于XML设计的反馈代码；所述框架的的混合式布局基于RecyclerView的容器方式。本发明能够有效解决使用单一框架的缺陷，适应开发人数少、周期短、需求增减频繁的快速开发环境。