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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：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：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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公开(公告)号：CN113902950B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111206294.X
申请日：2021-10-16
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06F30/27 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于几何保持双投影的图像多标签分类方法，本方法与传统的多标签分类算法直接从特征空间学习合适的特征维数不同，本发明所提出的方法是同时从输入特征空间和输出特征空间学习双标签和特征空间投影，从而实现标签和特征空间的降维，考虑到标签流形和特征流形中不仅有标签还有特征数据，同时通过构造标签图和特征图来学习标签流形和特征流形的几何结构。本方法通过从标签和特征空间进行几何保持的双重投影学习，最终以同样的方式在标签和特征空间中学习更好的低秩结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107862012A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711036433.2
申请日：2017-10-30
Applicant: 江苏大学 , 江苏树正信息科技有限公司
CPC classification number: G06F16/9535 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种针对大学生群体的信息资源自动推荐方法，包括：获取用户数据和需要推荐的数据；采用用户相似度模型计算基于用户评价矩阵的邻居集合；采用基于社交网络信息的相似度模型计算基于社交网络信息的邻居集合；根据两种邻居集合，计算出预测项目的得分，并对两个结果进行混合；筛选出评分最高的TOP-N项目，得出推荐结果。本发明将用户的社交网络融合到传统的协同过滤算法中，符合大学生信息共享及交流的需要。该方法可以为面向大学生的垂直领域提供更合适的推荐结果。
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公开(公告)号：CN105809451A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610112424.6
申请日：2016-02-29
Applicant: 江苏大学
CPC classification number: G06Q30/0185 , G06F16/182 , G06F16/254 , G06F17/2785 , G06F17/2795
Abstract: 本发明公开了一种大数据电商网购评价分析预测方法及系统，本发明涉及一种大数据采集与分析预测的方法与系统，通过一个部署于Spark的控制与交换中心结合若干交换代理，将评价内容这非结构文本转换为结构化数据。本发明是基于大数据的前提开发，利用大数据的数据挖掘算法对采集的所有信息进行有效的处理。本发明可应用于网上购物导购，为用户提供准确的网购评价分析，方便用户判断评论是否虚假、网购是否实用，进而决定是否购买该商品。
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公开(公告)号：CN105590409A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201610105761.2
申请日：2016-02-26
Applicant: 江苏大学
IPC: G08B21/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的人体跌倒检测方法及系统，方法包括以下步骤：根据手机内置传感器采集的信息构建特征向量；通过机器学习模型识别是否发生跌倒行为；当判断用户为跌倒状态时，采集到的信息数据会实时传送到大数据平台，并按照个体相似性进行存储；所述平台采用相似度度量算法分析所有上传的数据，判断是否存在更新数据；若是，则平台生成新的数据样本，同时根据数据样本生成新的机器学习分类模型。当系统判断人体发生跌倒时，手机会自动触发报警装置，从而使跌倒能够得到及时的救援。同时随着样本越来越多，系统的准确率也会不断提高。本发明可应用于监测儿童、老人及病患的活动安全。
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公开(公告)号：CN103440393A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310431964.7
申请日：2013-09-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种面向连续时间马尔科夫链的状态空间约简方法，包括以下步骤：在局部状态空间上配置连续随机逻辑中X，U，R，P，W算子的限界语义；将连续时间马尔科夫链转换为离散时间马尔科夫链，并利用均匀化技术计算局部空间上的瞬态与稳态概率；对于算子X，U，R将时域分成零点到某个时间点，两个时间点之间，某个时间点到无穷大三个时间段，并分别利用瞬态概率计算算子P对应的概率度量；对于稳定算子W，构造一组线性不等式来约束离散时间马尔科夫链中瞬态概率与稳态概率之间的关系，求出该不等式的解作为稳态概率的度量值。本发明只需遍历分析属性所需的局部空间，可有效约简状态空间，可应用于大规模随机系统的性能与可靠性分析。
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公开(公告)号：CN120088541A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510109840.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的鲁棒支持向量机图像分类方法，通过构建基于聚类的鲁棒支持向量机，并通过对所构建的基于聚类的鲁棒支持向量机进行优化求解获得最优参数；利用参数更新后的基于聚类的鲁棒支持向量机进行图像分类工作，输出分类结果。本方法通过挖掘数据样本中的潜在结构和相似性信息，提取更具判别性的特征表示，使得图像的分类更加准确和鲁棒。
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