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公开(公告)号：CN115617947B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211265262.1
申请日：2022-10-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/295 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，具体步骤如下：查询文本预处理；通过预处理后的查询文本数据训练实体抽取模型；通过预处理后的查询文本数据和实体抽取模型训练实体预测模型；电力设备查询，将预处理后的查询文本依次输入到实体抽取模型和实体预测模型中，得到电力知识图谱。采用上述一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，采用实体预训练模型结合提示学习的方法，对查询文本进行抽取，并匹配与之相关的电力设备，利用提示学习的优势将相关设备实体特征嵌入引入到查询中，提高查询准确率，同时通过相关设备实体特征对查询匹配做解释，帮助查询人员更全面的了解电力设备。
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公开(公告)号：CN116011564A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211694098.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于机器学习算法应用技术领域，公开了一种面向电力设备的实体关系补全方法、系统及应用，采集有关配电网电力设备的数据资源，并对采集到的信息进行分析，从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系，形成本体化的知识表达，确定要分析的实体以及关系；对数据源中提取的数据进行知识融合处理，最终以三元组形式存储在知识库中；对获得的电力设备知识库中，从已有的知识图谱中获取与上述所抽取到的具有相同关系的电力设备实体对，将其之间的关联路径作为特征，对连接两个电力设备实体的一组关系路径进行分析，预测这两个电力设备实体间存在的特定或缺失关系。本发明不仅精度高，而且大大提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN111949884A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010872372.9
申请日：2020-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于多模态特征交互深度融合推荐方法，该方法在xdeepfm模型的基础上，提出了一种融合多种模型的多模态特征交互深度融合模型。该模型将多个模型进行结合，并且将多模态特征进行融合，不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。该方法推荐精度高，并提升了推荐的多模态特征融合的效果。
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公开(公告)号：CN110300372A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910624811.1
申请日：2019-07-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318
Abstract: 本发明公开了一种基于位置指纹的WIFI室内定位方法，该方法的步骤为：（1）搭建实验环境，建立WIFI位置指纹库；（2）建立WIFI定位位置指纹库；（3）采用改进的K-means聚类算法计算初始聚类中心；（4）计算最优初始聚类中心；（5）确定K-means聚类算法的最优聚类数K；（6）结合WKNN算法计算目标位置并输出目标位置。本发明在提高定位精度的同时降低定位阶段计算量，具有定位精度高、抗噪声能力强、稳定性好、时间复杂度低的特点，在保证定位精度的前提下实现实时要求。
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公开(公告)号：CN109636897B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201811405883.9
申请日：2018-11-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RGB‑D SLAM的Octomap优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构造最小误差函数优化RGB‑D SLAM室内定位系统相机位姿，获得点云图；2）使用K维树进行点云组织；4）计算平均K‑最近领距离；5）定义异常值并从点云图中删除；6）建立Octomap地图。这种方法能去除Octomap地图中的稀疏异常值，能提高Octomap地图的准确性和紧凑性并减少内存消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635279B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201811396784.9
申请日：2018-11-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的中文命名实体识别方法，采用机器学习方面的算法并且结合神经网络模型，对文本进行分析和命名实体识别。将中文文本中出现的每一个字都构建特征向量，其特征包括位置特征和字符特征。然后把这组句子所对应的特征向量作为神经网络模型的输入，经过Bi‑LSTM以及CRF层后将结果映射到相应的实体标签，完成实体识别任务。该方法仅需要训练文本以及输入语句就可以完成实体识别，是一种灵活方便的方法。
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公开(公告)号：CN110633363B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201910883202.8
申请日：2019-09-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于NLP和模糊多准则决策的文本实体推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1）采用word2vec对文本进行词向量训练；2）对每个词向量进行相似度计算；3）构造模糊多准则决策的推荐过程；4）量化实体词向量相似度参数5）构造模糊决策标准矩阵；6）用相对比较法确定标准实体的权重；7）使用模糊聚合算子量化实体推荐过程的总体用户偏好；8）得到被推荐实体的排名，进行推荐。这种方法能缩短文本实体推荐时间、提高词向量相似度精度，同时具有推荐精度高、软件运算量低的特点，在保证文本相似度精度的前提下实现精准推荐的要求。
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公开(公告)号：CN111970633A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010857882.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi、蓝牙和步行者行航位推算融合的室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）划分定位区域、建立WiFi离线指纹数据库：(1)划分定位区域，建立WiFi离线指纹数据库；2）聚类训练样本得到类质心向量：3）采用层次聚类算法得到定位坐标；4）采用改进加权质心算法实现蓝牙定位；5）融合WiFi和蓝牙定位得到WiFi和蓝牙融合定位坐标；6）融合PDR得到最终定位坐标。这种方法具有定位精度高、软件运算量低的特点，可满足实时定位精度要求。
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公开(公告)号：CN109636897A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811405883.9
申请日：2018-11-23
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06T17/005 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RGB‑D SLAM的Octomap优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构造最小误差函数优化RGB‑D SLAM室内定位系统相机位姿，获得点云图；2）使用K维树进行点云组织；4）计算平均K‑最近领距离；5）定义异常值并从点云图中删除；6）建立Octomap地图。这种方法能去除Octomap地图中的稀疏异常值，能提高Octomap地图的准确性和紧凑性并减少内存消耗。
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公开(公告)号：CN115601195B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202211270906.6
申请日：2022-10-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q40/04 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统，包括依次电连接的电力数据采集模块、实时计算模块、电力交易数据库、智能评分模块、智能推荐模块以及显示模块。同时也公开了一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐方法，采用上述一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法，通过智能评分模块给发电企业和售电公司评分，并通过智能推荐模块将评分最高的前五名发电企业和售电公司推荐给无合同电力用户，并通过显示模块显示给无合同电力用户，从而实现了无合同电力用户能够快速找到最优的售电主体。
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