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公开(公告)号：CN107885793A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710981613.1
申请日：2017-10-20
Applicant: 江苏大学 , 无锡恒创医信科技发展有限公司
CPC classification number: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F17/2775
Abstract: 本发明公开了一种微博热点话题分析预测方法及系统，包括数据采集模块、预处理模块、计算分析模块和展示模块。本发明通过聚类分析技术将采集到的微博进行分类；本发明通过对微博内容进行分词，进行词性标注，对源微博和转发微博进行合并处理，基于社交网络的隐含狄利克雷分配模型微博话题识别方法,并在词汇计算时考虑了微博的类型、时间因素重新构建LDA模型。本发明通过相关性分析微博发送一个小时内的传播信息和24小时之内的传播规模和传播深度得到相关性强的话题热度的评估指标；本发明可以应用于开发商对用户进行消息的推送和广告的推送。
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公开(公告)号：CN107862617A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201710981630.5
申请日：2017-10-20
Applicant: 江苏大学 , 无锡恒创医信科技发展有限公司
CPC classification number: G06Q50/01 , G06K9/6256
Abstract: 本发明设计一种基于用户综合相似度的微博社区划分方法，该方法的具体过程是：1、获取微博数据，对博文集合进行LDA主题模型训练，通过基于特征扩展的主题挖掘得到用户主题相似度矩阵；2、构造以用户为节点、用户关系为边的网络拓扑图，根据节点链接相关度和主题相似度得出用户综合相似度矩阵；3、首先为每一个节点分配唯一的标签，并评估节点的潜在影响力，然后以潜在影响力降序作为节点选择顺序，以节点综合相似度降序作为节点更新标签的顺序；最后进行标签的迭代更新。通过上述方式，本发明能够在考虑用户综合相似度的基础上，通过改进的标签传播算法对微博用户进行社区划分，对于网络舆情监测、商业用户挖掘等都具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN105651303A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610125931.3
申请日：2016-03-04
Applicant: 江苏大学 , 无锡恒创医信科技发展有限公司 , 镇江市卫生和计划生育委员会
CPC classification number: G01C22/006 , G01C23/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三轴加速度传感器的计步系统及方法，属于电子应用技术领域，通过三轴加速度传感器采集三轴加速度，滤波降噪处理后求合加速度，获取每步时长内的合加速度最大值、最小值，以及其所对应的三轴加速度数据，以三轴加速度数据为三维向量坐标求这两个点的向量夹角，并与普通人行走单步时长与步幅相比较，根据偏差情况更改计步行走单步采集时长与步幅判定角度。通过单步时长内的合加速度峰值检测以及合加速度向量夹角检测的双重判定，不仅可以记录每一个单独不连续的步伐，而且在连续行走过程中可以适应不同行走者的特点调整参数，从而实现准确计步的效果。
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公开(公告)号：CN110364255B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201910491526.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 江苏大学
IPC: G16H50/20 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的肝病评估方法，该方法包括以下步骤：采集肝病患者医疗门诊数据；对数据进行预处理，处理过程采用离散标准化进行处理；然后用自编码器进行特征提取，并加入数据相关系数改进原有自编码器并将其命名为关联自编码器。最后为分类器训练，根据关联自编码器提取的特征来训练分类器，获得病人所患肝病种类的概率。本发明能解决传统自编码器没有考虑数据样本之间关系导致的特征提取能力不足的问题，并且能够发现肝病数据的深层关系使得类别之间的特征区分更加明显，从而提高分类器的分类准确率进而提高肝病评估的效果。
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公开(公告)号：CN113920368A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111225017.3
申请日：2021-10-21
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06F30/27 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法，首先准备多标签数据；在特征空间和标签空间中引入特征选择和核范数的低秩表示方法从而构造鲁棒的标签和特征空间共同学习的多标签分类模型；利用鲁棒低秩投影矩阵V将q维标签空间映射到r维的标签空间中，从而V表示在标签空间中学习到的鲁棒低秩投影；引入增广拉格朗日乘数法对多标签分类模型的目标函数中的矩阵P和矩阵V进行求解；将多标签数据作为训练数据样本对提出的多标签分类模型进行训练，得到最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V；基于最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V完成多标签分类模型的训练，并利用该多标签分类模型进行多标签图像分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113743485A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110968131.9
申请日：2021-08-23
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶域主成分分析的数据降维方法，通过将高维数据投影到傅里叶域，利用循环矩阵和傅里叶矩阵的性质，将主成分分析的求解特征向量问题转化为寻找有意义的傅里叶域基。由于傅里叶域基是预先定义的，且数据的主成分分布是有序的，因此可以通过将训练样本分批次输入来加速训练，直到所需的傅立叶基稳定有序。确定傅里叶基个数与投影矩阵，将所述投影矩阵与所述高维数据集相乘得到低维数据集，以方便数据的快速处理。本发明提供的数据降维方法，基于主成分分析和快速傅里叶变换，可以去除高维度数据集中的噪声和冗余信息，减少数据处理中不必要的运算过程，提高算法的运行速度和内存效率。
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公开(公告)号：CN111881249A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010513283.5
申请日：2020-06-08
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络判断文本情感倾向性的方法，通过结合LSTM在学习文本上下文方面的优势，将传统的语言学规则融入到LSTM文本分类模型中。利用循环神经网络学习词的上下文信息后，通过损失函数引入现有的句子级情感分析的LSTM模型。在没有增大模型复杂度的情况下，有效的利用情感词典、否定词和程度副词的信息，在实验数据集上取得了较好的成果。
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公开(公告)号：CN110489787A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910613414.4
申请日：2019-07-09
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于水循环算法的天线优化设计方法,计算平面天线参数的理论值，根据理论值确定平面天线参数的优选值所在的预定范围，在预定范围中通过水循环算法得到平面天线参数的优选值，根据所获得的平面天线参数的优选值设计天线。本发明通过水循环算法进行位置的更新，经过不断迭代后获得到使天线的中心频率与目标频率相匹配的平面天线参数值，平面天线参数值能够保证天线达到了良好的匹配性能，天线的谐振频率很好地达到所要求的中心频率，同时节约了搜寻最优解的时间和成本。
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公开(公告)号：CN103268292B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310232880.0
申请日：2013-06-13
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F12/0866
Abstract: 本发明公开了一种延长非易失外存寿命的方法及高速长寿外存系统，通过维护两份缓存，写缓存和原始缓存来工作；维护两份缓存的方法包括写缓存混合粒度调度方法、基于字节的比较写回方法和双缓存协调方法；首先使用写缓存来合并文件系统对同一数据的多次写操作，再通过写缓存和原始缓存基于字节的比较来写回新数据，降低写外存数据量。本发明减少写非易失存储器的数据量，增加了外存系统的使用寿命，可应用于延长非易失外存寿命。
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公开(公告)号：CN119851025A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411937501.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种深度交叉熵集成的多视图图像分类方法，基于图像构建数据集，且分为训练集和测试集；构建交叉熵集成图像分类模型的网络架构，交叉熵集成图像分类模型包括骨干网络、原型网络和集成分类网络三个部分；骨干网络部分中的处理过程为：将输入的图像编码为特征映射#imgabs0#原型网络部分中将特征映射#imgabs1#投影到原型特征P上，获得一组多样化的特征表示V；集成分类网络中将输入图像的多个视图表征V＝{V1,V2…VN}进行加权融合，并计算集成交叉熵损失；利用训练集对交叉熵集成图像分类模型进行训练；用训练好的交叉熵集成图像分类模型进行图像分类，本发明适应不同的数据集和任务的需求，解决传统多视图图像分类方法固有的问题。
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