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公开(公告)号：CN114281809A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111577423.6
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/28 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开一种多源异构数据清洗方法及装置，面向于多种数据质量维度下不当的数据清洗顺序导致的无效和低质量数据修复问题。本发明从智慧校园背景下多种数据质量维度出发，通过规范数据的检查与修复顺序，保证了整体数据清洗的有效性。在数据修复过程中，利用当前已知的校园内部知识作为外部约束条件，扩展了修复规则集合，提高了数据清洗的准确性。在智慧校园建设过程中，本发明清洗后的校园数据，可有效应用于高校数据治理、数据开放以及数据挖掘和分析等各个过程。避免了在多种数据质量维度情况下，数据修复所产生的一致性问题，极大提高了数据的可用性。
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公开(公告)号：CN114281809B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111577423.6
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/28 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开一种多源异构数据清洗方法及装置，面向于多种数据质量维度下不当的数据清洗顺序导致的无效和低质量数据修复问题。本发明从智慧校园背景下多种数据质量维度出发，通过规范数据的检查与修复顺序，保证了整体数据清洗的有效性。在数据修复过程中，利用当前已知的校园内部知识作为外部约束条件，扩展了修复规则集合，提高了数据清洗的准确性。在智慧校园建设过程中，本发明清洗后的校园数据，可有效应用于高校数据治理、数据开放以及数据挖掘和分析等各个过程。避免了在多种数据质量维度情况下，数据修复所产生的一致性问题，极大提高了数据的可用性。
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公开(公告)号：CN113935869A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111050024.4
申请日：2021-09-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种学生主客观因素结合的成绩预测方法及系统。首先利用校园内的课程信息，构建课程相似度矩阵；然后利用课程相似度矩阵和学生历史课程成绩，计算学生待预测课程的客观成绩；其次搜集学生的日常行为数据和学习数据，将这些数据进行清洗修复，然后通过神经网络计算每个学生属性的权重，将权重和属性值相乘，得到学生带权属性；最后将学生带权属性和客观成绩结果作为输入，通过神经网络预测，得到学生最终预测成绩。本发明提出学生主客观因素结合的成绩预测方法，能够预测学生每一阶段的成绩，为学生提供学业预警，便于教师针对学生进行个性化指导。
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公开(公告)号：CN113934716A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111137017.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于变异系数约束的面向智慧校园时间序列数据修复方法。本发明能够使用变异系数约束检测异常数据点和生成候选修复值，综合考虑一段时间内所有数据点之间的变化。本发明能够利用最小修复原则生成窗口下的局部最优解，尽可能减少异常数据点的修复差值，提高了修复后数据的真实性和正确性。本发明能够使用所有包含异常数据点窗口下得到的候选修复集合的加权平均值作为最终修复值，权重遵从“重近轻远”原则，即靠前的窗口所得到的候选修复值应该比靠后的有更好的置信度，相比其他直接使用平均值的算法，提高了修复后数据的正确性。本发明能够利用无序处理算法处理数据点延迟到达的情况，支持数据时间戳乱序的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110766664B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910933616.7
申请日：2019-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习技术的电子元器件外观不良品的自动检测方法。该方法包括：数据集收集与标记；对数据集的图像进行数据增强；构建一个简单高效的卷积神经网络模型；将数据集样本图片输入到上述卷积神经网络模型中进行迭代训练，获得最佳检测模型；将采集得到的图像输入到深度学习检测模型中进行图像类别的识别；将深度学习检测模型识别的不良品进行生产线上的自动剔除，从而提高产品品质。
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公开(公告)号：CN105678673A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610013805.9
申请日：2016-01-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q50/26
CPC classification number: G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种计算与更新水流态势等级的方法。本发明首先在系统服务器端，获取移动设备提交的基本水流数据信息，依据水流态势计算逻辑，计算出水流信息的态势等级值。其次将得到的态势等级值保存在基本水流信息表中，将要上传到服务器端的信息，进行筛选处理，将其加载到实时水流信息表中。然后系统定时查询基本水流信息表中近期未被加载的记录。最后将得到的记录加载到实时水流信息表中，更新实时水流信息表中的内容。本发明将基本的水流信息转化为相应的态势等级，可以给指挥人员提供最直观的信息，根据各个区域灾情的严重程度，更加合理的调配人力资源去处理排水问题。
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公开(公告)号：CN113139143B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110350187.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/957 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了面向智慧校园的网页表数据与关系型数据库数据集成方法。本发明通过多分类器计算所有数据表对应属性列的相似度，获得属性关联关系后进行初步数据集成，有效降低属性之间的不确定性。通过爬虫获取校园网页中离散的网页表数据，使用混合标签匹配器得到多个网页表的标签映射关系，再将这些网页表缝合为一张较大网页表。将这缝合后的网页表转换为结构化数据表，与初步集成后的数据特征表进行数据集成，提高了集成数据完整性。本发明在传统的数据集成中增加了对校园网页中网页表数据的集成方法，使得最后得到的用户特征表更加完善，将网络上的数据与本地数据结合起来，进一步提升数据集成的准确率，发现有价值的潜在信息。
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公开(公告)号：CN113139143A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110350187.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/957 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了面向智慧校园的网页表数据与关系型数据库数据集成方法。本发明通过多分类器计算所有数据表对应属性列的相似度，获得属性关联关系后进行初步数据集成，有效降低属性之间的不确定性。通过爬虫获取校园网页中离散的网页表数据，使用混合标签匹配器得到多个网页表的标签映射关系，再将这些网页表缝合为一张较大网页表。将这缝合后的网页表转换为结构化数据表，与初步集成后的数据特征表进行数据集成，提高了集成数据完整性。本发明在传统的数据集成中增加了对校园网页中网页表数据的集成方法，使得最后得到的用户特征表更加完善，将网络上的数据与本地数据结合起来，进一步提升数据集成的准确率，发现有价值的潜在信息。
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公开(公告)号：CN201596067U
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201020108630.8
申请日：2010-02-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61H3/06
Abstract: 本实用新型涉及一种多功能盲人语音向导器。现有的技术中还没有播报方向的产品还没有出现。本实用新型包括微控制器、温度传感器、磁阻传感器、时钟芯片、语音芯片和键盘；温度传感器通过I/O口与微控制器信号连接，磁阻传感器与微控制器的模数转换接口信号连接，时钟芯片通过I/O口与微控制器信号连接，语音芯片通过I/O口与微控制器信号连接，键盘通过I/O口与微控制器信号连接；语音芯片与扩音器信号连接。本实用新型通过语音提示告知盲人当前所行走的具体方向，增强了盲人识路能力。
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