公开(公告)号：CN117831268A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202310852697.4

申请日：2023-07-12

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 杨永鹏 ,  杨真真 ,  姜敏敏 ,  张永 ,  徐鲲淇

IPC: G08G1/01 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于时序分解和注意力图神经网络的交通预测方法及系统，方法包括：获取交通数据，并将交通数据转化为包含时间维度、空间维度和特征维度的三维矩阵；将交通数据对应的三维矩阵输入预训练好的交通预测模型，根据所述模型的输出，确定交通预测结果；交通预测模型依次包括输入多层感知机、L层堆叠的时空块、L个卷积神经网络层和输出多层感知机；每个时空块包括双分支时序分解卷积神经网络、多头交互注意力网络和自缩放动态扩散图神经网络；L层堆叠的时空块和L个卷积神经网络层为一对一结构，一个时空块配一个卷积神经网络。实验表明，本发明的基于时序分解和注意力图神经网络的交通预测方法及系统具有优越的性能。

公开(公告)号：CN117787336A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202310548279.6

申请日：2023-05-16

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 杨永鹏 ,  闫孟儒 ,  杨真真 ,  姜敏敏 ,  徐鲲淇

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06F18/2415 ,  G06N20/00 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于霍克斯过程和图神经网络的会话推荐方法，包括以下步骤：读取用户点击网站中前m个商品的特征，并将其转化为m×d维特征矩阵；根据用户点击网站的前m个商品的顺序，构造对应商品关系的邻接矩阵，并确定出度矩阵和入度矩阵；将m×d维特征矩阵、出度矩阵和入度矩阵并行分别通过图神经位置感知层和图神经霍克斯层，通过图神经位置感知层得到第一会话特征，通过图神经霍克斯层得到第二会话特征；将第一会话特征和第二会话特征经过线性变换层得到第三会话特征；将第三会话特征经过预测层最终得到用户点击每个商品的概率，并根据概率预测用户将要点击的第m+1个商品。本发明方法具有优越的性能。

公开(公告)号：CN117058579A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310981542.0

申请日：2023-08-04

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 徐鲲淇 ,  杨永鹏 ,  江丹丹 ,  余志江 ,  王紫宜

IPC: G06V20/40 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种基于半二次正则和平滑剪裁绝对偏差的运动目标检测方法，基于基于半二次正则化函数和平滑剪裁绝对偏差函数以及噪声项建立运动目标检测模型，将待检测视频作为视频矩阵输入该运动目标检测模型，计算运动目标并输出。相较于现有技术，本发明基于半二次正则和平滑剪裁绝对偏差的运动目标检测方法具有检测精度高、便于操作、鲁棒性高的特点。

公开(公告)号：CN118506561A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202311162082.5

申请日：2023-09-08

Applicant: 南京信息职业技术学院

Inventor： 杨永鹏 ,  江丹丹 ,  杨真真 ,  徐鲲淇 ,  王紫宜 ,  余志江

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明公开了一种基于线性门控图信息表征的长时交通流量预感知方法，包括以下步骤：(1)获取原始交通流量数据信息，并对交通流量数据信息进行时间、空间和特征的三维转换；(2)将得到的交通流量数据对应的三维张量依次通过第一卷积神经网络、L个空时处理块、第二卷积神经网络；其中，每个空时处理块包括线性门控周期趋势分解模块、局部增强模块和动态自适应谱图信息表征模块三部分；(3)使用数据训练网络，并对交通流进行预测；本发明提高了对时间依赖性的获取；更精确的获取交通流量数据中存在空间依赖性。