公开(公告)号：CN112328900A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011357879.7

申请日：2020-11-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 杜永萍 ,  王艳 ,  彭治

IPC: G06F16/9535 ,  G06F40/117 ,  G06F40/166 ,  G06F40/189 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种融合评分数据和评论文本的深度学习方法，通过引入辅助信息缓解评分数据稀疏性的影响。利用评论文本可以获取用户的偏好信息和项目特征，而评分数据中又包含了用户和项目之间的潜在关联。现有的融合模型对评分数据的处理大多数都是采用矩阵分解方法，为了更好利用评分数据中的有效信息，本发明利用卷积神经网络处理评论文本，并引入注意力机制提取评论信息中具有代表性的评论，从而更好的表征用户偏好和项目特征。利用深度神经网络处理评分数据提取其中的深度特征，将特征进行融合来预测出用户对项目的评分。

公开(公告)号：CN113807347A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202110958644.1

申请日：2021-08-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 杜永萍 ,  刘杨 ,  彭治 ,  牛晋宇 ,  韩红桂

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测技术的厨余垃圾杂质识别方法，属于计算机视觉领域，面向厨余垃圾图像数据，基于卷积神经网络进行建模，利用卷积神经网络提取有效特征，再利用分类层和回归计算层进行杂质分类和定位。主要包括：建立并预处理厨余垃圾图像库，采用数据增强的方式扩大数据规模；构建基于卷积神经网络的目标检测模型；利用厨余垃圾图像库训练目标检测模型；将目标图像输入至训练好的目标检测模型中进行判断，最终输出目标图像中所含杂质的位置以及所属类别，实现厨余垃圾中的杂质的自动识别。

公开(公告)号：CN112733936A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202110026437.2

申请日：2021-01-08

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 杜永萍 ,  彭治 ,  刘杨

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别技术的可回收垃圾智能分类方法，属于计算机视觉领域；本方法面向可回收垃圾图像数据，基于卷积神经网络进行建模，利用卷积神经网络提取有效特征，并采用支持向量机分类器实现可回收垃圾的智能分类。主要包括：建立并预处理可回收垃圾图像库，采用数据增强的方式扩大数据规模；构建基于卷积神经网络的智能分类模型；利用可回收垃圾图像库训练分类模型；将目标图像输入至训练好的分类模型中进行判断，最终输出目标图像的所属类别，实现可回收垃圾的自动分类。