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公开(公告)号：CN109978176B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910162280.9
申请日：2019-03-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于状态动态感知的多智能体合作学习方法，通过自主训练获得协调完成任务目标的多智能体控制系统，步骤如下：对各个智能体分别进行状态编码；对每个智能体构建一个动态感知层对其状态集合进行处理，将动态长度的状态集合映射成固定长度的特征；每个智能体的特征输入到各自带有通信单元的Q值网络，从网络输出中选取具有最大Q值的动作作为决策动作；各智能体将动作执行于环境，从环境中获取反馈奖励后，对所有智能体的动态感知层参数和Q值网络参数进行更新；使用上述框架训练多智能体，获得多智能体合作控制系统。本发明适用于要求动态数量游戏角色合作完成任务的游戏系统中，可作为游戏中多智能体的人工智能系统。
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公开(公告)号：CN108197111B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810020999.4
申请日：2018-01-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/258 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F16/34
Abstract: 本发明公开了一种基于融合语义聚类的文本自动摘要方法，包括：文本预处理步骤，对原始文档进行预处理，并统计关键词在文本中的词频信息；权重计算步骤，融合局部权重，全局权重和引入相关权重来确定关键词在句子中的贡献度；语义分析步骤，将文本矩阵进行奇异值分解，得到语义分析模型，以此计算每个句子的语义向量；聚类步骤，对计算的句子语义向量在语义空间中通过聚类算法得到K个句子簇；句子选择步骤，在每一个句子簇中计算句子权重，根据排名来挑选前n个句子组成摘要，并去除冗余。本发明简单实用，对文本进行特征表示，融入上下文的语义联系，更充分的显示句子之间和词语之间的共现关系，生成的摘要更能契合文本的主题思想。
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公开(公告)号：CN109978176A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910162280.9
申请日：2019-03-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于状态动态感知的多智能体合作学习方法，通过自主训练获得协调完成任务目标的多智能体控制系统，步骤如下：对各个智能体分别进行状态编码；对每个智能体构建一个动态感知层对其状态集合进行处理，将动态长度的状态集合映射成固定长度的特征；每个智能体的特征输入到各自带有通信单元的Q值网络，从网络输出中选取具有最大Q值的动作作为决策动作；各智能体将动作执行于环境，从环境中获取反馈奖励后，对所有智能体的动态感知层参数和Q值网络参数进行更新；使用上述框架训练多智能体，获得多智能体合作控制系统。本发明适用于要求动态数量游戏角色合作完成任务的游戏系统中，可作为游戏中多智能体的人工智能系统。
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公开(公告)号：CN108491372B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810094751.2
申请日：2018-01-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于seq2seq模型的中文分词方法，包括：步骤1、对文本语料进行预处理，把输入的每一个句子中的文字按照字频高低转为汉字数字序列，并按照字在词中的位置，转化为对应的标签序列；步骤2、将步骤1中得到的汉字数字序列按句输入到字向量转化层中，输出字向量矩阵；步骤3、将步骤2得到的字向量矩阵采用mini‑batch进行分块，输入到采用注意力机制的seq2seq模型中，得到预测标签序列；步骤4、序列后处理，将步骤3中的预测标签序列与原始文本语料的标签序列进行比对，按每个标签的含义合成最终分词后的句子，按空格分隔开。所述方法采用seq2seq深度学习框架，结合注意力机制用于中文分词任务当中，有效提高了分词的准确率。
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公开(公告)号：CN108197111A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810020999.4
申请日：2018-01-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合语义聚类的文本自动摘要方法，包括：文本预处理步骤，对原始文档进行预处理，并统计关键词在文本中的词频信息；权重计算步骤，融合局部权重，全局权重和引入相关权重来确定关键词在句子中的贡献度；语义分析步骤，将文本矩阵进行奇异值分解，得到语义分析模型，以此计算每个句子的语义向量；聚类步骤，对计算的句子语义向量在语义空间中通过聚类算法得到K个句子簇；句子选择步骤，在每一个句子簇中计算句子权重，根据排名来挑选前n个句子组成摘要，并去除冗余。本发明简单实用，对文本进行特征表示，融入上下文的语义联系，更充分的显示句子之间和词语之间的共现关系，生成的摘要更能契合文本的主题思想。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108804495A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810281684.5
申请日：2018-04-02
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06F17/2775
Abstract: 本发明公开了一种基于增强语义的自动文本摘要方法，步骤如下：对文本预处理，按照词频信息从高到低排列，将词转为id；利用一个单层双向LSTM将输入序列进行编码，提取文本信息特征；利用单层单向LSTM将编码得到的文本语义向量进行解码获得隐层状态；进行语境向量的计算，提取输入序列中与当前输出最有用的信息；在解码后得到一个词表大小的概率分布，采取一定的策略进行摘要词选择，训练阶段将融合生成摘要和源文本的语义相似度进行损失计算，提高摘要和源文本的语义相似度。本发明利用LSTM深度学习模型对文本进行表征，融入上下文的语义联系，并增强了摘要和源文本的语义关系，生成的摘要更能契合文本的主题思想，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN108491372A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810094751.2
申请日：2018-01-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于seq2seq模型的中文分词方法，包括：步骤1、对文本语料进行预处理，把输入的每一个句子中的文字按照字频高低转为汉字数字序列，并按照字在词中的位置，转化为对应的标签序列；步骤2、将步骤1中得到的汉字数字序列按句输入到字向量转化层中，输出字向量矩阵；步骤3、将步骤2得到的字向量矩阵采用mini-batch进行分块，输入到采用注意力机制的seq2seq模型中，得到预测标签序列；步骤4、序列后处理，将步骤3中的预测标签序列与原始文本语料的标签序列进行比对，按每个标签的含义合成最终分词后的句子，按空格分隔开。所述方法采用seq2seq深度学习框架，结合注意力机制用于中文分词任务当中，有效提高了分词的准确率。
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公开(公告)号：CN108804495B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810281684.5
申请日：2018-04-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/34 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于增强语义的自动文本摘要方法，步骤如下：对文本预处理，按照词频信息从高到低排列，将词转为id；利用一个单层双向LSTM将输入序列进行编码，提取文本信息特征；利用单层单向LSTM将编码得到的文本语义向量进行解码获得隐层状态；进行语境向量的计算，提取输入序列中与当前输出最有用的信息；在解码后得到一个词表大小的概率分布，采取一定的策略进行摘要词选择，训练阶段将融合生成摘要和源文本的语义相似度进行损失计算，提高摘要和源文本的语义相似度。本发明利用LSTM深度学习模型对文本进行表征，融入上下文的语义联系，并增强了摘要和源文本的语义关系，生成的摘要更能契合文本的主题思想，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN106054911A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610583570.7
申请日：2016-07-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/08
CPC classification number: G05D1/0808
Abstract: 本发明公开了一种可进行手势识别操作的四轴飞行器与方法；其控制系统包括MCU主控单元、测距模块、姿态传感器模块、无线通信模块和电子调速器等；MCU主控单元将从姿态传感器模得到的反馈信息经过运算处理后发送给无线通信模块，该无线通信模块通过无线通信的方式将信息传递给无线操作系统的无线通信模块，从而使操控者通过操作平台实现对四轴飞行器的无线操控。本四轴飞行器结合了姿态传感器模块和测距模块，可实时检测四轴飞行器的横滚角、俯仰角、航向角和距离地面高度，即得到四轴飞行器的实时姿态和高度，从而通过这些数据配合控制算法实现四轴飞行器的稳定飞行。
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公开(公告)号：CN205899385U
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201620781899.X
申请日：2016-07-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本实用新型公开了一种可进行手势识别操作的四轴飞行器；其控制系统包括MCU主控单元、测距模块、姿态传感器模块、无线通信模块和电子调速器等；MCU主控单元将从姿态传感器模得到的反馈信息经过运算处理后发送给无线通信模块，该无线通信模块通过无线通信的方式将信息传递给无线操作系统的无线通信模块，从而使操控者通过操作平台实现对四轴飞行器的无线操控。本四轴飞行器结合了姿态传感器模块和测距模块，可实时检测四轴飞行器的横滚角、俯仰角、航向角和距离地面高度，即得到四轴飞行器的实时姿态和高度，从而通过这些数据配合控制算法实现四轴飞行器的稳定飞行。
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