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公开(公告)号：CN118035845A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410280851.X
申请日：2024-03-12
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q40/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型融合领域知识的金融时序预测方法。其中，所述方法包括：包括：S1、提取非结构化文本数据中与金融相关的情绪指标；S2、对提取到的情绪指标进行权重分配；S3、利用情绪指标及权重进行金融时序预测。本发明旨将LLM与深度学习结合，应用于金融时间序列预测任务中，利用提示词模板充分融入金融领域知识，从金融时序预测所需的多源数据中提取最重要的信息与特征，提高预测模型的准确性。本发明所解决的技术问题主要包括：(1)充分利用输入LLM的提示词模板，使其有效承载金融领域信息与知识；(2)利用提示词模板和LLM提取金融时序预测相关的多源非结构化文本数据特征；(3)利用提示词模板和LLM，提取金融时序结构化数据的特征。
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公开(公告)号：CN114584343B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210081584.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了一种云计算中心的数据保护方法、系统和可读存储介质，包括：客户端安全步骤：用户在客户端通过加密安全终端与云计算中心的数据进行用户名密码和区块链数字签名的双重认证；数据传输安全步骤：在云计算中心设置SSL VPN设备，用户登录浏览器并通过用户名和密码验证访问云计算中心，写入或读取所述加密后的数据；边界安全和入侵防护步骤：在云计算中心边界设置防火墙、入侵检测系统IDS和入侵防御系统IPS；云端安全步骤：所述数据通过加密容器在云计算中心进行数据处理。通过在数据流通的各个环节设立安全通道和屏障，在数据生命周期的每个阶段对数据进行加密、隔离和安全认证，全面提高云计算中心的数据安全性。
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公开(公告)号：CN114584343A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210081584.4
申请日：2022-01-24
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了一种云计算中心的数据保护方法、系统和可读存储介质，包括：客户端安全步骤：用户在客户端通过加密安全终端与云计算中心的数据进行用户名密码和区块链数字签名的双重认证；数据传输安全步骤：在云计算中心设置SSL VPN设备，用户登录浏览器并通过用户名和密码验证访问云计算中心，写入或读取所述加密后的数据；边界安全和入侵防护步骤：在云计算中心边界设置防火墙、入侵检测系统IDS和入侵防御系统IPS；云端安全步骤：所述数据通过加密容器在云计算中心进行数据处理。通过在数据流通的各个环节设立安全通道和屏障，在数据生命周期的每个阶段对数据进行加密、隔离和安全认证，全面提高云计算中心的数据安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119478596A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411369051.1
申请日：2024-09-29
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本申请提出了一种基于YOLOv5s的多尺度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据集获取；S2、对数据集进行预处理；S3、构建具备跨尺度感知的MSFS模块；S4、构建用于位置定位的TFL模块；S5、将所述MSFS模块和所述TFL模块嵌入Neck，得到优化后的基于YOLOv5s的多尺度目标检测模型；S6、将经过预处理的数据集输入优化后的基于YOLOv5s的多尺度目标检测模型，得到最终数据集。这种综合设计使得模块能够在通道和空间关系上进行全面的考虑，使得CA混合域注意机制能够有效地解决检测目标的位置、空间特征，优化模型检测目标位置特征不明显的问题。
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公开(公告)号：CN114090712A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111386080.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F16/29 , G06F16/248 , G06F16/26 , G06F16/9537 , G06F16/9538
Abstract: 本发明公开了一种通过框选地图获取地产信息的可视化方法，属于可视化技术领域；服务器接收第一查询条件，判断是否存在满足第一查询条件的地图；如果不存在返回未查询到指令；如果存在，接入满足第一查询条件的地图进行网格化处理；生成绘制界面在网格化后的地图上绘制图形；基于绘制图形形成边界指令传输至服务器；判断服务器是否存在满足边界指令的查询结果；如果不存在，返回未查询到指令；如果存在，抽取查询结果数据进行可视化处理；解决现在多数房产网站，选择区域均为文本匹配搜索或者下拉框选择区域，操作不方便体验不好；本发明是直接利用鼠标，在地图上进行自定制绘制区域，自动显示该区域内的所有房产可租赁和出售信息。
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公开(公告)号：CN117972783A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410153679.1
申请日：2024-02-02
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F21/62 , G06F18/243 , G06F18/2411 , G06F18/20 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，具体为基于联邦学习的大数据隐私保护方法及系统，包括以下步骤：基于联邦学习环境，采用自然语言处理和卷积神经网络，对文本和图像数据进行分析，生成数据特征识别结果。本发明中，通过采用联邦学习环境、结合自然语言处理和卷积神经网络，提高了数据特征的识别精度，随机森林和梯度提升机的应用增强了模型的预测能力和准确性，通过决策树算法和贝叶斯网络的结合，能够提供更为精准的数据保护，K‑均值聚类和孤立森林算法则识别异常行为，提高了安全性，强化学习和逻辑回归的结合为优化隐私保护策略提供了强有力的支撑，而图数据库技术和Dijkstra算法的应用，在数据溯源和风险评估方面实现了高效的风险管理和控制。
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公开(公告)号：CN115952254A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211090084.3
申请日：2022-09-07
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F16/33 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向领域专家的实时新闻情感影响预测的方法；方法包括实时新闻数据形成第一数据流并对该第一数据流进行预处理形成第二数据流；实时金融数据形成第三数据流、第二数据流依据用户预先定义的事件模式进行复杂事件处理，形成第四数据流；第四数据流输入机器学习模型输出预测结果，该预测结果人为标记事件模式并并入第二数据流与第三数据流，循环上述步骤。本发明将情感分析、复杂事件处理和自动机器学习有机结合，CEP通过事件模式匹配为机器学习的训练、验证、测试等数据集进行了实时准备，形成机器学习数据集，驱动实时新闻情感影响预测；本发明方法支持面向滑动时间窗口连续学习，AutoML可以随着实时事件数据的持续流入，连续学习，持续改进模型，不断提升预测效果。
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公开(公告)号：CN113781458A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111086196.7
申请日：2021-09-16
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06T7/187 , G06T5/30 , G06T7/90 , G06T7/62 , G06K9/32 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的识别方法，属于识别检测技术领域；本发明方法包括：图像采集；图像预处理；瑕疵识别；边缘提取；瑕疵分级；本发明的优点在于首先基于深度学习模型构建人工智能的瑕疵识别方法，其次利用边缘检测算法进一步计算瑕疵的面积，进而实现瑕疵的分级；相较于图像语义分割算法进行分析，本发明的优势在于避免了复杂瑕疵导致图像语义分割算法分割错误的情况；通过深度学习模型实现了瑕疵的定性检测，通过边缘检测算法实现瑕疵的定量分析，相较于传统的通过显微镜分析熔覆层瑕疵而言，本发明能够大大提高检测效率，有利于工业化的生产和检测，大大降低了人工成本。
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