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公开(公告)号：CN105095862A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510404260.X
申请日：2015-07-10
Applicant: 南开大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00342
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积条件随机场的人体动作识别方法，所述人体动作识别方法包括以下步骤：根据空间卷积层、子采样层交替获取输入图像序列的空间特征表达；对输入图像序列的空间特征表达进行时间卷积操作得到进一步图像序列特征表达；构建基于时空卷积网络的深度条件随机场识别模型，并进行优化；对待预测视频序列进行优化后的深度条件随机场识别的前向计算，得到待预测视频序列中每一帧图像所属的动作类别标注信息。本发明实现了对图像序列数据的时空变换建模，达到了很好的人体动作识别效果。
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公开(公告)号：CN105512511B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201510823808.4
申请日：2015-11-24
Applicant: 南开大学
IPC: G06F19/24
Abstract: 本发明公开了一种对异质网络中的节点进行聚类的方法，该聚类方法属于数据挖掘、生物信息领域，该聚类方法包括以下步骤：根据异质节点间的关联关系数据，构建相邻两层节点间关联矩阵；对于具有层次结构的节点，根据节点间的层次关联关系，构建不同层次的节点内层次关联矩阵；以节点间关联矩阵和节点内层次关联矩阵作为输入，构建一致性多非负矩阵分解模型，并进行优化，得到节点聚类矩阵；对节点聚类矩阵进行归一化处理，若节点与簇的相关性大于给定阈值，则认为该节点属于该簇，完成对节点的聚类。本发明实现了对异质节点间多层关联关系和节点内层次关联关系进行建模，达到了很好的节点聚类效果。
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公开(公告)号：CN104965992A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510410117.1
申请日：2015-07-13
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线医疗问答信息的文本挖掘方法，所述文本挖掘方法包括以下步骤：采用基于DOM和网页模板的网络数据抽取方式对已获取的原网页进行疾病问答信息的提取；在提取的疾病问答信息中通过条件随机场模型的特征，进行医疗命名实体识别；通过医疗命名实体识别对医疗实体关系进行挖掘。本方法可以有效获取各类实体之间潜在的关联关系。该方法适用于所有疾病类别的挖掘工作，而且具有一定的可扩展性。
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公开(公告)号：CN103778142A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201210404108.8
申请日：2012-10-23
Applicant: 南开大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06N5/025 , G06F17/2765
Abstract: 本发明公开了一种基于条件随机场的缩略词扩展解释识别方法，涉及机器学习领域和缩略词识别任务。本发明将传统的缩略词与扩展解释对的识别任务建模成一个序列标记任务，并采用条件随机场这一结构化模型来识别缩略词的扩展解释。针对缩略词识别任务的具体特点，发明设计并抽取了三类特征，包括拼写特征、与缩略词的对应特征、上下文相关特征，并对模型进行了改进。所设计的模型考虑了缩略词扩展解释的上下文信息和结构信息，并具有潜在稀疏特征学习能力，发明进一步设计了多种特征函数及其组合方法，从而更好地从文本序列中识别出可能的扩展解释。
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公开(公告)号：CN102169344B
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201010615973.8
申请日：2010-12-30
Applicant: 南开大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 未知环境下通讯距离受限的多机器人协作探索与建图方法，属于智能机器人系统领域。包括以下步骤：1)为多个机器人规划满足通讯距离约束的局部目标点；2)规划由机器人当前位置到局部目标点之间的运动轨迹，即轨迹规划。本发明的有益效果为：不仅考虑了线速度的因素，而且充分考虑到角速度对规划时间的影响。在不改变机器人初始姿态角的情况下，通过计算合理的线速度保持多个机器人运动时间的同步，并通过求解微分方程，计算机器人的运动轨迹，保证所有机器人的角速度控制输入连续，避免了每个机器人原地转弯而产生的额外时间，保证多个机器人可同时到达目标点。本发明提出的增量栅格聚类方法，既保持聚类的性质又提高了计算性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102169344A
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201010615973.8
申请日：2010-12-30
Applicant: 南开大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 未知环境下通讯距离受限的多机器人协作探索与建图方法，属于智能机器人系统领域。包括以下步骤：1)为多个机器人规划满足通讯距离约束的局部目标点；2)规划由机器人当前位置到局部目标点之间的运动轨迹，即轨迹规划。本发明的有益效果为：不仅考虑了线速度的因素，而且充分考虑到角速度对规划时间的影响。在不改变机器人初始姿态角的情况下，通过计算合理的线速度保持多个机器人运动时间的同步，并通过求解微分方程，计算机器人的运动轨迹，保证所有机器人的角速度控制输入连续，避免了每个机器人原地转弯而产生的额外时间，保证多个机器人可同时到达目标点。本发明提出的增量栅格聚类方法，既保持聚类的性质又提高了计算性能。
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公开(公告)号：CN105095862B
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201510404260.X
申请日：2015-07-10
Applicant: 南开大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积条件随机场的人体动作识别方法，所述人体动作识别方法包括以下步骤：根据空间卷积层、子采样层交替获取输入图像序列的空间特征表达；对输入图像序列的空间特征表达进行时间卷积操作得到进一步图像序列特征表达；构建基于时空卷积网络的深度条件随机场识别模型，并进行优化；对待预测视频序列进行优化后的深度条件随机场识别的前向计算，得到待预测视频序列中每一帧图像所属的动作类别标注信息。本发明实现了对图像序列数据的时空变换建模，达到了很好的人体动作识别效果。
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公开(公告)号：CN104965992B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201510410117.1
申请日：2015-07-13
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线医疗问答信息的文本挖掘方法，所述文本挖掘方法包括以下步骤：采用基于DOM和网页模板的网络数据抽取方式对已获取的原网页进行疾病问答信息的提取；在提取的疾病问答信息中通过条件随机场模型的特征，进行医疗命名实体识别；通过医疗命名实体识别对医疗实体关系进行挖掘。本方法可以有效获取各类实体之间潜在的关联关系。该方法适用于所有疾病类别的挖掘工作，而且具有一定的可扩展性。
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公开(公告)号：CN105512511A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510823808.4
申请日：2015-11-24
Applicant: 南开大学
IPC: G06F19/24
CPC classification number: G06F19/24
Abstract: 本发明公开了一种基于一致性多非负矩阵分解的聚类方法，该聚类方法属于数据挖掘、生物信息领域，该聚类方法包括以下步骤：根据异质节点间的关联关系数据，构建相邻两层节点间关联矩阵；对于具有层次结构的节点，根据节点间的层次关联关系，构建不同层次的节点内层次关联矩阵；以节点间关联矩阵和节点内层次关联矩阵作为输入，构建一致性多非负矩阵分解模型，并进行优化，得到节点聚类矩阵；对节点聚类矩阵进行归一化处理，若节点与簇的相关性大于给定阈值，则认为该节点属于该簇，完成对节点的聚类。本发明实现了对异质节点间多层关联关系和节点内层次关联关系进行建模，达到了很好的节点聚类效果。
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公开(公告)号：CN103778407A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201210404068.7
申请日：2012-10-23
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种迁移学习框架下基于条件随机场的手势识别算法，涉及机器学习领域，序列数据的标注任务，手势识别问题。通过本发明，手势识别问题不但被更准确的识别，而且相对神经网络与条件随机场相结合的方法，具有更容易优化的特点，而且由于迁移学习框架的采用，通过无监督学习方法引入辅助任务与手势识别的主任务共享隐藏层特征的方式，解决了手势识别问题中有标注数据不足情况下的识别问题。
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