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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109816015A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910060291.6
申请日：2019-01-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于材料数据的推荐方法及系统，涉及数据推荐技术领域，能够混合基于内容和基于协同过滤的推荐方法，结合两者的优点，转换评价值为输入向量，实现线下训练预测模型和线上利用模型进行推荐，从而有效地提高系统的推荐性能；该方法步骤包括：S1、根据爬取的数据得到材料数据内容属性信息的特征向量表示和用户-材料数据评价矩阵；S2、分别基于内容和基于协同过滤进行聚类，得到内容隶属度矩阵、材料数据隶属度矩阵和用户隶属度矩阵；S3、将内容隶属度矩阵和材料数据隶属度矩阵进行线性组合，再串联用户隶属度矩阵，得到输入向量；S4、训练模型并利用模型预测评估。本发明提供的技术方案适用于材料数据的推荐过程中。
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公开(公告)号：CN109949258B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910169436.6
申请日：2019-03-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供一种基于NSCT变换域的图像复原方法及装置，增强了图像的复原效果。所述方法包括：获取不同场景下同一物品的模糊图像和清晰图像；确定模糊图像中的模糊区域B及清晰图像中与所述模糊区域相对应的清晰区域A；使用非下采样轮廓波变换对区域A、B分别进行分解，得到区域A、B的低频、高频子带系数；对低频子带系数进行稀疏表示，对得到的低频稀疏表示系数进行融合，得到融合后的低频系数；利用改进参数链接强度的脉冲耦合神经网络对高频子带系数进行处理，并根据预设的高频融合策略，得到融合后的高频系数；对融合后的低频系数和高频系数进行非下采样轮廓波逆变换，通过重构得到所述模糊区域复原后的清晰图像。本发明涉及图像处理领域。
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公开(公告)号：CN109949877A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910197620.1
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于材料科学实验的数据融合方法及系统，能够自动将同属于一个存储模板的材料科学实验数据抽取出来进行构建、转化为指定数据集。所述方法包括：获取材料科学实验数据的存储模板，对所述存储模板进行解析，得到所述存储模板中包含的所有字段，从所述所有字段中提取要构建的字段，并获取要构建的目标文件类型；连接至预先设置的数据库或者文件系统，将所述存储模板中所有字段的数据全部抽取出来；根据提取得到的要构建的字段，对抽取的数据进行过滤；根据获取的要构建的目标文件类型，将过滤后的数据转化为目标数据集。本发明涉及材料领域。
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公开(公告)号：CN109816015B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201910060291.6
申请日：2019-01-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于材料数据的推荐方法及系统，涉及数据推荐技术领域，能够混合基于内容和基于协同过滤的推荐方法，结合两者的优点，转换评价值为输入向量，实现线下训练预测模型和线上利用模型进行推荐，从而有效地提高系统的推荐性能；该方法步骤包括：S1、根据爬取的数据得到材料数据内容属性信息的特征向量表示和用户‑材料数据评价矩阵；S2、分别基于内容和基于协同过滤进行聚类，得到内容隶属度矩阵、材料数据隶属度矩阵和用户隶属度矩阵；S3、将内容隶属度矩阵和材料数据隶属度矩阵进行线性组合，再串联用户隶属度矩阵，得到输入向量；S4、训练模型并利用模型预测评估。本发明提供的技术方案适用于材料数据的推荐过程中。
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公开(公告)号：CN109949258A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910169436.6
申请日：2019-03-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供一种基于NSCT变换域的图像复原方法及装置，增强了图像的复原效果。所述方法包括：获取不同场景下同一物品的模糊图像和清晰图像；确定模糊图像中的模糊区域B及清晰图像中与所述模糊区域相对应的清晰区域A；使用非下采样轮廓波变换对区域A、B分别进行分解，得到区域A、B的低频、高频子带系数；对低频子带系数进行稀疏表示，对得到的低频稀疏表示系数进行融合，得到融合后的低频系数；利用改进参数链接强度的脉冲耦合神经网络对高频子带系数进行处理，并根据预设的高频融合策略，得到融合后的高频系数；对融合后的低频系数和高频系数进行非下采样轮廓波逆变换，通过重构得到所述模糊区域复原后的清晰图像。本发明涉及图像处理领域。
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