公开(公告)号：CN115170235A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210804694.9

申请日：2022-07-08

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  刘效民 ,  刘亚荣

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/242 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的电子产品评论挖掘系统，包括预处理模块、特征筛选模块、分类器训练模块、情感分析模块和预测模块。预处理模块和特征筛选模块相连，特征筛选模块和分类器训练模块相连，分类器训练模块和情感分析模块相连，情感分析模块和预测模块相连。本发明的优点是可以通过构建神经网络模型对文本进行分析、自动提取特征且自动学习优化模型输出，减少了人工提取特征的工作，并且神经网络可以学习到上下文的语义信息，提高了情感分类的准确性。

公开(公告)号：CN114819092A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210495490.1

申请日：2022-05-08

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  刘效民 ,  刘亚荣

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明提供一种基于概率神经网络的传感器故障诊断方法，包括以下步骤：S1.原始数据采集，采集传感器收集到的数据，用于神经网络训练集的建立；S2.构建诊断模型，构建一个4层的神经网络模型，用于采样值的预估，神经网络模型包含输入层、模式层、求和层、输出层；S3.实验数据比对，比对实验数据，判断是否发出警报；S4.故障诊断预警，根据估计值与测量值的误差大小判断是否发出警报。本发明所提供的一种基于概率神经网络的传感器故障诊断方法，方法采用大规模并行模拟处理和连续时间动力学等技术，相对于传统复杂耗时的故障诊断方法，减少了能量消耗，更加稳定。

公开(公告)号：CN113870540A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202111039809.1

申请日：2021-09-07

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  刘效民 ,  刘亚荣

IPC: G08B21/24 ,  G08B25/08 ,  H04W4/024 ,  H04W4/029 ,  G01S19/42 ,  G01S19/34

Abstract: 本发明提供一种基于北斗导航的宠物防丢失智能跟踪系统，包括宠物主人单元和宠物单元：宠物主人单元包括无线收发设备；宠物单元包括天线、北斗RNSS(Radio Navigation Satellite System)导航系统模块、无线收发模块、控制管理模块和电池模块。天线和无线收发模块相连，电池模块与北斗RNSS导航系统模块、无线收发模块和控制管理模块相连，无线收发模块和北斗RNSS导航系统模块相连，控制管理模块和无线收发模块、北斗RNSS导航系统模块相连。本发明的优点是宠物主人利用现有的终端设备就可以发送信号给宠物方，通过结合北斗RNSS及无线通信网络在需要得到宠物位置信息的时候，可以准确地检测宠物位置信息，宠物主人可实时监控宠物位置。