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公开(公告)号：CN116894060A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310343615.3
申请日：2023-03-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明提出了一种高效用项集并行挖掘算法。该算法在实现过程中利用可更新的效用表完成对项集事务加权效用的计算，使用事务项效用表和事务序号效用表来获取效用计算过程中所需的事务序号和事务效用，完成高效用项集的计算。通过数据预处理将水平形式的数据集转换为垂直形式的数据集，存储至效用表中，完成事务项的事务加权效用的计算，筛选得到高效用频繁1‑项集。对高效用频繁1‑项集进行求交集操作，得到候选2‑项集，根据计算后的事务加权效用和最小效用阈值筛选得到高效用频繁2‑项集。在高效用频繁k(k>2)‑项集的计算过程中，先获得候选k‑项集，结合效用表计算并筛选得到高效用频繁k‑项集。
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公开(公告)号：CN108710680A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810481986.7
申请日：2018-05-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种利用深度学习进行基于情感分析的电影推荐的方法，获取用户的电影在线评论与电影状态信息，并对电影及其评论信息进行清洗操作并进行预处理；进行数据的结构及特征信息提取，通过深度学习对特征信息进行情感分析；之后基于情感分析数据建立用户兴趣模型，再计算用户对电影兴趣度并进行电影推荐。本发明采用Bagging算法与双向长短期记忆网络作为情感倾向分析的方法，挖掘文本信息中用户表达的主观情感，构建出有效的用户兴趣模型，提高了推荐系统的精度，优化电影推荐的质量。
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公开(公告)号：CN108491655A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810276772.6
申请日：2018-03-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/50 , G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种非线性滤波模拟电路智能故障诊断方法，包含以下步骤：A、详细分析模拟电路故障产生的原因及分类，分析比较模拟电路故障诊断的传统方法和现代化新技术；B、研究故障特征向量的提取方法，并对待测电路进行诊断；C、对模拟电路故障诊断方法进行分析，并对神经网络进行研究，分析故障特征提取方法，利用MATLAB软件对电路仿真，建立神经网络模型判断故障类型。本发明以滤波模拟电路故障诊断为研究对象，以兼顾故障诊断分辨率与故障诊断正确率为前提，针对模拟电路故障诊断的神经网络方法中存在的问题，提出相应的改进措施以及搭建自动测试与诊断系统，从而提高故障诊断正确率。
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公开(公告)号：CN207780177U
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201820148388.3
申请日：2018-01-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种电路智能故障诊断装置，它涉及诊断装置技术领域；壳体的内部分别安装有数个电流测量装置与数个电压测量装置，数个电流测量装置与数个电压测量装置的输入端与接插器连接，蓄电池的充电端与充电电路板的输出端连接，充电电路板的输入端与接插器连接，数个电流测量装置与数个电压测量装置的输入端均与控制器的输入端连接，控制器的输出端分别与显示屏、警示器电性连接，控制器的两个检测端分别与继电器继电器的线圈两端连接，警示器安装在壳体的上端，控制器的通讯端与无线通讯装置连接，蓄电池的供电端与检测继电器的常闭触点的一端连接；本实用新型便于实现快速连接与实时检测，且能实现设备的自检，其使用方便，操作简便。
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