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公开(公告)号：CN114282977B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202111622456.8
申请日：2021-12-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于全局有向图的商品会话序列推荐方法，包括：步骤一、提取原始数据集中的商品项目，生成图数据库节点集；根据原始数据集中的项目之间的点击关系，并且将点击关系出现的次数作为节点关系的属性值，生成节点关系集；步骤二、生成会话序列的全局有向图G＝(V,E)；其中，V为图数据库节点集，E为节点关系集；步骤三、对于待推荐会话中的每个项目建立初始值为0的m元评分数组，评分数组中的每个元素对应一个待推荐项目的评分值，通过项目的偏好传播更新每个评分数组中的对应的元素；其中，m为原始数据集中项目的数量；步骤四、得到待推荐会话的所有待推荐项目的总评分值，筛选出多个总评分值高的项目作为待推荐会话的最终推荐结果。
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公开(公告)号：CN118464030A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410509963.8
申请日：2024-04-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关键边的多车路径规划方法，包括：初始解的构造，使用关键边的邻域构造和禁忌搜索，解优化方法。算法流程如下：使用改进的K‑POSTMEN算法求得初始解S1，即为当前解S；计算图G中的关键边集合KE，并计算初始解S1中每条回路RL包含的关键边集合Sk；通过禁忌搜索算法迭代搜索最优解：移动关键边构造邻域。本发明涉及多车路径规划技术领域，本发明的有益效果是，邻域构造规则决定了当前解的变化方式，也决定了算法的搜索范围和收敛快慢。CTA‑kroutes算法以关键边为基础，从当前解的最长路径RLa中移动关键边及其周边路径rc到当前解的最短路径RLb中，即在最长路径RLa中删除rc并在最短路径RLb中添加rc。
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公开(公告)号：CN117912008A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311591573.1
申请日：2023-11-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于vision transformer的食物识别方法，包括：构建食物识别训练模型，包括：两层线性层、融合模块、多个第一transformer层、多个第二transformer层、食物种类分类器、第一食材分类器和第二食材分类器；将食物样本图片依次经过多个第一transformer层、多个第二transformer层处理后，输入食物种类分类器和第一食材分类器，得到食物种类识别结果和第一食材识别结果；将食物图片样本中包含的食材信息转化为食材编码，并将食材编码输入两层线性层；将两层线性层的输出向量和第一transformer层的输出向量输入融合模块；将融合模块的输出向量输入第二食材分类器，得到第二食材识别结果；根据识别结果对食物识别训练模型进行优化更新，得到食物识别模型；使用食物识别模型对食物图像进行识别。
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公开(公告)号：CN116912522A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310904322.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/72 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种自适应密度峰值聚类波段选择方法，包括以下步骤：步骤S1：输入高光谱图像；步骤S2：计算光谱信息散度，计算光谱角；步骤S3：构造相似矩阵；步骤S4：计算局部密度，计算相对距离；步骤S5：构建波段得分；步骤S6：计算平均斜率；步骤S7：输出波段子集。本发明涉及高光谱图像技术领域，本发明的有益效果是，对传统基于欧式距离的密度峰值聚类波段选择方法进行改进，将光谱信息散度和光谱角用于高光谱图像密度峰值聚类进行波段选择，取代传统的欧式距离构建波段相似矩阵。通过构建波段评分策略，有效自动选择出重要的光谱波段子集。
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公开(公告)号：CN116561522A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310534671.5
申请日：2023-05-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的T‑S模型缺失值插补法，包括包括以下步骤：步骤1：使用中位数填补法进行预填补缺失值，然后采用FCM算法将含有缺失数据的数据集划分为许多个模糊子集，得到样本对模糊集的隶属度，并使用高斯投影求解样本各属性在相应模糊集的隶属度，从而获得前提参数；步骤2：使用预填补的数据集，根据最小二乘法获得结论参数。步骤3：前提、结论参数获取结束后，使用步骤2中预填补的数据集依次求解每个属性列对应的模型输出。本发明涉及T‑S模型缺失值插补法技术领域，本发明的有益效果是，对T‑S模型缺失值插补进行了改进。本专利利用数据集中特征变量之间的相关性，提出提出基于特征选择的T‑S插补法，简称FS‑TSIM插补法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113487529B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110783150.4
申请日：2021-07-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Yolo的气象卫星云图目标检测方法，包括：一、提取出多张红外云图和多张可见光云图；二、统计可见光云图中的无效信息，根据可见光云图中的无效信息占比将多张可见光云图划分为：第一可见光云图、第二可见光云图和第三可见光云图；其中，第一可见光云图的无效信息占比ψ1满足ψ1＜ψmin；第二可见光云图的无效信息占比ψ2满足ψmin≤ψ2≤ψmax；第三可见光云图的无效信息占比ψ3满足ψ3＞ψmax；ψmin为无效信息阈值下限，ψmax为无效信息阈值上限；三、将第一可见光云图与其对应的红外云图进行融合，得到融合云图；将与第一可见光云图相对应的红外云图、融合云图以及第三可见光云图组成待检测云图集；四、采用Yolo算法对检测云图集中的云图进行目标检测，识别出云图中的典型天气现象。
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公开(公告)号：CN108565004B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810370377.4
申请日：2018-04-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种引入Adaboost概率矩阵分解糖尿病个性化饮食推荐方法，包括：步骤一、建立糖尿病患者的饮食偏好特征集合U＝{u1,u2,…,un}和食物的属性特征集合V＝{v1,v2,…,vm}，记录糖尿病患者饮食，提取偏好特征和食物属性特征，形成糖尿病患者饮食偏好矩阵U∈RK×M和食物属性特征V∈RK×N；步骤二、通过将糖尿病患者的饮食偏好与食物的属性特征之间的关联度量化来确定糖尿病患者的饮食偏好与食物的属性特征之间的关联强度；步骤三、对所述关联度进行权值分布得到基本分类后，训练数据集更新权值分布，将所有关联度赋予权重进行分类排除不必要的食物，得到最终的如下关联度分类：步骤四、根据所述条件概率和所述关联度分类得到所述个性化饮食。
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公开(公告)号：CN111595489A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010459733.7
申请日：2020-05-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法，包括：步骤一、采集待测试区域中海洋水温的垂直观测值；步骤二、根据变分自编码器得到所述垂直观测值在垂直观测层上的概率分布；步骤三、根据所述概率分布得到受采样影响模型所求得的解空间，并根据所述解空间得到启发式网络；步骤四、建立所述解空间和所述启发式网络的海洋水温分布模型，进而得到待测试区域中海洋水温。
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公开(公告)号：CN107147498B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710338985.2
申请日：2017-05-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于RFID认证过程中传递信息的加密方法，标签能够通信地连接读写器，所述加密方法包括：所述标签接收到所述读写器的查询指令后，产生第一随机数并且对该第一随机数和公共密钥做异或运算得到第一输出；将标签标识、第一输出、所述第一随机数和动态序列值作为输入提供给单向Hash函数从而产生第二输出；将第二输出、公共密钥、第一输出和读写器标识提供给单向Hash函数从而产生第三输出；将读写器标识、标签标识和公共密钥提供给单向Hash函数从而产生过滤标识；所述标签向所述读写器发送第一消息，所述第一消息包括：第二输出、第三输出、过滤标识和动态序列值。本申请还公开了一种基于Hash函数和动态共享密钥的强匿名RFID认证方法。
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公开(公告)号：CN107147498A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710338985.2
申请日：2017-05-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于RFID认证过程中传递信息的加密方法，标签能够通信地连接读写器，所述加密方法包括：所述标签接收到所述读写器的查询指令后，产生第一随机数并且对该第一随机数和公共密钥做异或运算得到第一输出；将标签标识、第一输出、所述第一随机数和动态序列值作为输入提供给单向Hash函数从而产生第二输出；将第二输出、公共密钥、第一输出和读写器标识提供给单向Hash函数从而产生第三输出；将读写器标识、标签标识和公共密钥提供给单向Hash函数从而产生过滤标识；所述标签向所述读写器发送第一消息，所述第一消息包括：第二输出、第三输出、过滤标识和动态序列值。本申请还公开了一种基于Hash函数和动态共享密钥的强匿名RFID认证方法。
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