一种小样本细粒度图像分类方法及系统

    公开(公告)号:CN118279675A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410691981.2

    申请日:2024-05-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于图像分类技术领域,提供了一种小样本细粒度图像分类方法及系统,分类方法包括以下步骤:对支持图像和查询图像进行特征提取;运用自注意力机制进行特征的自我重构;利用支持特征重建查询特征,并利用查询特征重建支持特征;计算查询样本与支持样本之间的距离。本发明在Stanford Dogs、Stanford Cars及CUB‑200‑2011数据集上相较于现有技术显著提升;同时通过消融实验也证实了特征增强模块和类间类内感知模块的互补性以及双向重构策略的有效性。本发明应用于小样本细粒度图像分类任务具有切实的实际意义,在增加类间方差的同时减少了类内方差。

    一种基于地理分布式数据查询的数据任务重分配方法

    公开(公告)号:CN108446383B

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN201810233064.4

    申请日:2018-03-21

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于地理分布式数据查询的数据任务重分配方法,利用MFHC算法对分布式系统的任务和数据进行重新分配,对不同数据中心的数据进行重新安排以及对执行查询任务的数据中心进行重新安排,将一个任务在不同的数据中心中执行。以达到减少分析式查询过程消耗的总成本的目的,并解决部分数据因隐私或者其他限制无法传输到其他数据中心的问题。减少了查询的总成本,解决了部分数据因隐私或者其他限制无法传输到其他数据中心的问题,提高了任务的查询速度,节省了成本。

    基于增量朴素贝叶斯网多分类器集成方法

    公开(公告)号:CN101251851B

    公开(公告)日:2010-08-25

    申请号:CN200810050425.8

    申请日:2008-02-29

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种基于增量朴素贝叶斯网多分类器集成方法,包括初始化集成分类器及各主要参数;如果没有新数据,结束;使用当前集成分类器预测新数据项的类别;动态更新所有个体分类器的参数值;更新所有个体分类器的权重;如果当前集成分类器对新数据的类别预测不发生错误,则使用新数据项训练集成分类器中的所有个体分类器;根据KL剪枝策略删除冗余个体分类器;增加一个新个体分类器;使用新数据项训练所有个体分类器。本发明能有效改善发生概念漂移时的分类预测结果。此方法特别适合于处理概念漂移问题。

    一种人机协同控制策略优化方法、系统及电子设备

    公开(公告)号:CN116540542A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310529117.8

    申请日:2023-05-11

    Abstract: 本发明公开一种人机协同控制策略优化方法、系统及电子设备,涉及人机协同控制领域。该方法包括:构建人类动作意图模型;将1到t时刻的实际人类意图和实际环境状态输入人类动作意图模型得到t+1时刻的人类预期意图;构建机器智能体的动作策略模型;将t时刻的实际人类意图、当前环境状态、t+1时刻的人类预期意图和机器智能体得到的实际价值输入至动作策略模型输出机器智能体动作;在确定人类预期意图和机器智能体动作策略模型输出的机器智能体动作间的相似性后,确定机器智能体的最优动作。本发明以机器智能体对人类操作者的动作意图理解为基础进行控制协同,能够在提高人机协同控制效率和精确性的同时,提高人机交互控制过程的稳定性。

    一株鲍曼不动杆菌噬菌体及医用用途

    公开(公告)号:CN110747177A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201911209750.9

    申请日:2019-12-01

    Abstract: 本发明公开一株鲍曼不动杆菌噬菌体,是一株具有杀伤活性的新型噬菌体,于2019年9月9日保藏于中国典型培养物保藏中心,命名为:鲍曼不动杆菌噬菌体VB_AbaM_DC3,保藏编号为CCTCC NO:M 2019705。本发明进一步提供了鲍曼不动杆菌噬菌体的医用用途,该噬菌体具有较宽的裂解谱,可以裂解10株不同的鲍曼不动杆菌的临床分离株,可以单独或与除本发明之外的鲍曼不动杆菌噬菌体或其他消毒、杀菌物质配合使用,用于降低医院ICU病房及普通病房中鲍曼不动杆菌的数量,以减少院内感染的发生。

    一种基于地理分布式数据查询的数据任务重分配方法

    公开(公告)号:CN108446383A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810233064.4

    申请日:2018-03-21

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于地理分布式数据查询的数据任务重分配方法,利用MFHC算法对分布式系统的任务和数据进行重新分配,对不同数据中心的数据进行重新安排以及对执行查询任务的数据中心进行重新安排,将一个任务在不同的数据中心中执行。以达到减少分析式查询过程消耗的总成本的目的,并解决部分数据因隐私或者其他限制无法传输到其他数据中心的问题。减少了查询的总成本,解决了部分数据因隐私或者其他限制无法传输到其他数据中心的问题,提高了任务的查询速度,节省了成本。

    一种基于内容感知的社交影响力预测模型及预测方法

    公开(公告)号:CN110147911B

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN201910452492.0

    申请日:2019-05-28

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于内容感知的社交影响力预测模型及预测方法,涉及社交网络分析领域,包括:使用图卷积网络对网络节点进行特征表示,使用长短期记忆网络(LSTM)对每个节点对应的社交媒体内容进行表示,使用结合社交媒体内容的RN模型对节点和社交媒体内容的特征向量表示进行融合并进行推理计算,将上述得到的output和真实的label进行对比,从而优化目标函数。本发明使用图卷积网络对网络节点进行特征表示,一方面可以更好地集成节点的属性信息,另一方面还可以对网络中的新节点进行预测;同时在建模时考虑了社交媒体的内容信息,将样本按照社交媒体内容进行正负样本划分,有效缓解稀疏的观测数据给进行深入研究带来的问题。

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