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公开(公告)号：CN115878693B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202211675673.8
申请日：2022-12-26
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明涉及一种基于位串的分布式频繁项集在商品关联中应用方法，属于数据挖掘技术领域。本发明借助传统的FP‑Growth关联规则算法的改进，通过将商品的购物清单转换为位串的组织形式，通过BitwiseOperate方法进行模式生成，最终运行在Spark大数据处理框架中实现了分布式运算。本发明与传统的FP‑Growth算法相比，主要解决了FPGrowth在生成FPTree上的生成时内存过大且分布式较复杂的问题，采用位串的形式节省了内存空间，通过位运算快速生成对应的频繁项集，最终在分布式环境下集成，改进了频繁项集挖掘效率，并将算法应用到实际中的购物商品领域中的分析的，为频繁模式挖掘提供了新的研究思路。
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公开(公告)号：CN119168018A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411076690.9
申请日：2024-08-07
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开一种联邦类别增量学习方法、用户端、服务器及存储介质，所述方法包括：将服务器发送的条件生成对抗网络模型作为用户端的本地模型，然后分为两个阶段对本地模型进行训练：第一阶段为根据当前任务数据和模拟历史任务数据对本地模型进行训练，第二阶段为根据平衡采样后的目标任务数据和模拟历史任务数据对本地模型进行训练，用户端将训练完毕的本地模型发送至服务器，以使服务器对本地模型进行聚合生成目标全局模型。本申请用户端利用条件生成对抗网络模型针对性生成模拟任务数据，有效缓解了增量学习带来的灾难性遗忘，同时利用两阶段训练降低不平衡数据所带来的分类歧视，能够提升最终生成的目标全局模型的识别准确率。
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公开(公告)号：CN116992318A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310919382.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F18/2321 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于维度迭代分割和改进轮廓系数聚类的用户细分方法，属于聚类分析应用技术领域。本发明将用户的各项基础信息作为特征，首先基于特征排序通过核概率密度函数对数据集进行迭代分割，并对分割中产生的异常值进行处理，得到多个结构紧凑的子簇；其次，将每个子簇作为节点，以子簇间质心距离作为边权重构造完全无向图，通过子簇间邻域交互度缩放边权重，使用Dijkstra算法寻找子簇间最短路径生成距离矩阵，并计算子簇密度得到子簇间密度差矩阵；最后，通过一种改进的轮廓系数度量模型的子簇聚集方法，合并得到最终簇结构，并对异常值采用投票机制进行标记完成聚类。本发明有效提高了用户细分结果的准确率。
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公开(公告)号：CN112562811B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202011480517.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的瘦客户端电子医疗数据安全共享方法，属于物联网领域。本发明使用区块链对电子医疗记录进行共享及隐私保护，再对瘦客户端的共享做了相应的优化，避免了瘦客户端易泄露隐私等缺陷；医生把电子医疗记录发送给患者，患者根据就自己的意愿决定是否共享及上传自己的医疗记录；如果患者需要某种医疗服务，相关机构则需要获取查询权限。本发明提出的三层共享模型，利用联盟区块链的特点，有效地解决了在共享EMR的同时也不会使患者隐私信息泄露或者被恶意篡改，而且患者也可以在瘦客户端进行共享操作，是一种有效兼顾EMR数据共享与隐私保护的方法。
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公开(公告)号：CN116233224A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211676948.X
申请日：2022-12-26
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H04L67/52 , H04L67/51 , H04L41/147 , H04L41/5067 , G06F16/909 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及一种位置感知的网络服务推荐方法，属于推荐算法、服务计算、服务推荐技术领域。本发明对用户和服务之间的地理位置关系进行考量，计算出用户与服务之间的地理位置相似度，之后综合考虑地理位置相似性、用户网络环境、服务网络环境、服务功能类来预测相关用户在调用相关服务时的服务质量值(QoS，QualityofService)。并根据QoS值排序生成服务推荐列表推荐给用户，准确并且快速的方便用户选择出合适的服务已构建自己的服务平台，进一步提高了预测精确度和节省了实际调用并且记录所产生的经济费用与时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972155B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111650464.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及基于上下文信息和反向注意力的息肉图像分割方法。本发明首先输入息肉图像集中的图像，提取其显著区域的边缘特征和全局特征进行特征融合，得到含边缘信息的不同尺度特征图；其次，通过采用不同扩张率的多分支卷积和并行轴向注意对不同尺度特征图进行特征编码，得到息肉图像显著区域的上下文信息；然后，基于提取到的全局特征和息肉图像显著区域的上下文信息，通过定义的反向注意模块，得到息肉图像非显著区域的反向注意图和显著区域的注意图；最后，结合息肉显著区域的注意图和非显著区域的反向注意图进行解码优化，通过消除错误预测，得到最终的分割结果。本发明可以有效用于息肉图像分割，具有较高的分割效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113010776B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110232699.4
申请日：2021-03-03
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9035
Abstract: 本发明涉及一种基于Monroe规则的元搜索排序Top‑k聚合方法，属于信息处理技术领域。本发明首先采用Borda规则将独立搜索引擎对检索元素的排序关系构造为独立搜索引擎‑检索元素匹配度矩阵，然后借鉴Monroe比例代表思想将元搜索排序Top‑k聚合问题建模为寻找最大化所有独立搜索引擎总体匹配度的元素集合优化问题，最后采用贪心算法对该优化问题进行求解，将所得元素集合作为元搜索排序Top‑k聚合结果反馈给用户。本发明基于Monroe规则动态寻找最大化独立搜索引擎的总体匹配度的检索元素，综合考虑检索元素与关键词的关联性以及独立搜索引擎的比例代表性，相比于其他元搜索排序聚合方法更具公平性，更能满足用户需求。
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公开(公告)号：CN115439198A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210912969.0
申请日：2022-07-31
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘计算中基于组合拍卖的资源分配假名防范方法，属于边缘计算技术领域。本发明首先收集买卖双方的信息，计算单位价格，根据卖方要价和买方单位价格排序；其次根据收集和处理得到的信息确定配置矩阵；然后，删除分配不完全的用户和可能的假名用户；最后根据保底价格和单位价格计算获胜者的最终单位价格，得到支付矩阵。本发明通过计算用户的单位价格，并据此对用户进行排序，剔除拍卖中的部分用户以防范假名操纵，解决了边缘计算资源分配中不诚实用户通过提交多个假名来提高自身收益的问题。
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公开(公告)号：CN109145947B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810784023.4
申请日：2018-07-17
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明涉及一种基于部件检测和视觉特征的时尚女装图像细粒度分类方法，属于计算机视觉及图像应用领域。本发明首先对输入的时尚女装待分类图像和训练集中图像进行身体部位的部件检测；其次，分别提取检测后的时尚女装图像，并训练时尚女装图像的HOG、LBP、颜色直方图和边缘算子4种底层特征，得到特征提取后的图像；然后，将定义的视觉特征描述符与提取到的4种底层特征进行匹配，采用多类SVM监督学习训练细粒度分类器模型；最后，通过训练后的细粒度分类器，对特征提取的时尚女装图像实现细粒度分类，输出时尚女装图像的分类结果。本发明采用的检测和分类方法具有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN107798713B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201710786626.3
申请日：2017-09-04
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向二维虚拟试穿的图像变形方法，属计算机图形图像领域。本发明首先对输入的初始人体姿态服装图像和目标人体姿态图像，建立高斯混合模型，采用GrabCut分割算法，识别出服装区域和人体姿态；其次，采用最小二乘对象空间变形方法，对服装区域和人体姿态进行保持细节变形；然后，通过迪杰斯特拉最短路径算法降低整个变形过程中的非刚性能量，得到初始变形结果；最后，采用迭代的尽可能刚性的移动最小二乘对象空间变形方法调整服装轮廓，得到最终的二维虚拟试穿效果。本发明采用的面向二维虚拟试穿的图像变形方法具有复杂度和成本低等优点，能直观地显示不同人体姿态下的虚拟试穿效果。
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