公开(公告)号：CN114757271B

公开(公告)日：2024-04-23

申请号：CN202210353954.5

申请日：2022-04-06

Applicant: 扬州大学

Inventor： 徐晓华 ,  韩玉 ,  何萍 ,  夏应玺 ,  叶进

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/22 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多通道图卷积网络的社交网络节点分类方法与系统。本发明首先根据社交网络数据集中的节点属性构造属性矩阵和邻接矩阵分别输入到两个图卷积网络通道，得到拓扑空间和特征空间对应的节点嵌入，同时通过参数共享的图卷积网络提取拓扑空间和特征空间的公共信息，并使用注意力机制来学习节点嵌入相对应的权重。为了能够增强不同输入在相同网络间得到的节点嵌入的共性，使用一致性对其进行约束，相对应地，为了确保能够从不同的网络中获取不同的节点信息，使用HSIC准则对相同输入在不同的网络得到的节点嵌入进行差异化约束。最后将约束和节点分类损失结合来构造目标函数并进行优化。本发明能够提高社交网络节点分类的准确性。

公开(公告)号：CN114973413A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210615104.8

申请日：2022-06-01

Applicant: 扬州大学

Inventor： 徐晓华 ,  许亭亭 ,  何萍 ,  夏应玺 ,  叶进

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/46 ,  G06V10/26 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于单个RGB图像的三维手势识别方法与系统，首先通过手部分割网络生成只包含手的手部掩膜，原始的RGB图像利用手部掩膜裁剪出只包含手的手部图像；然后利用残差网络提取裁剪的手部图像的特征，减少计算量和防止过拟合；再利用二维关键点检测网络将卷积神经网络整合进可以学习信息丰富的空间信息模型序列化的预测框架，不断对手的关键点位置进行细化；最后重构三维关键点，利用二维关键点生成三维关键点，输出最有可能的手势。本发明对基于单个RGB图像的三维手势识别方法进行了充分的探索，从而达到可以在虚拟场景通过手势建立最直接的人机交互方式，让机器理解人类的表达。

公开(公告)号：CN119227861A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411112994.6

申请日：2024-08-14

Applicant: 扬州大学

Inventor： 徐晓华 ,  吴志轩 ,  何萍 ,  汪雷达 ,  夏应玺

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了一种自适应图学习时空神经网络的交通流预测方法和系统。本发明提出一个自适应的图结构学习模块，首先，构建一个由预先定义的邻接矩阵与可训练参数直接学习的邻接矩阵组成图邻接矩阵。接着，设计一个时空注意力模块来学习时空注意力矩阵，通过堆叠多个时空层来预测交通状况，其中每个时空层在空间和时间维度上都进行卷积。同时，提出了一种两阶段训练策略来提高模型的性能。该方法能够自适应地从数据中学习交通网络的时空依赖，同时保留对预先定义结构的利用，以增强预测准确性和泛化能力。本发明在交通流预测系统中的应用表明其能够实时准确地预测交通流量，从而有效指导交通控制和优化策略的制定。

公开(公告)号：CN114757271A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210353954.5

申请日：2022-04-06

Applicant: 扬州大学

Inventor： 徐晓华 ,  韩玉 ,  何萍 ,  夏应玺 ,  叶进

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多通道图卷积网络的社交网络节点分类方法与系统。本发明首先根据社交网络数据集中的节点属性构造属性矩阵和邻接矩阵分别输入到两个图卷积网络通道，得到拓扑空间和特征空间对应的节点嵌入，同时通过参数共享的图卷积网络提取拓扑空间和特征空间的公共信息，并使用注意力机制来学习节点嵌入相对应的权重。为了能够增强不同输入在相同网络间得到的节点嵌入的共性，使用一致性对其进行约束，相对应地，为了确保能够从不同的网络中获取不同的节点信息，使用HSIC准则对相同输入在不同的网络得到的节点嵌入进行差异化约束。最后将约束和节点分类损失结合来构造目标函数并进行优化。本发明能够提高社交网络节点分类的准确性。