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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111651593A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010379545.3
申请日：2020-05-08
Applicant: 河南理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明针对目前文本情感分析中情感信息表达不充分、只考虑词语本身而忽略其他文本特征的问题，提出基于词向量和字向量混合模型的文本情感分析方法，包括步骤：首先对中文数据集进行预处理，利用Word2Vec训练词向量和字向量矩阵；然后将词向量和字向量作为输入数据，分别送入卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)网络中进行特征提取；在其后引入两个注意力层，来学习重要的文本特征；最后将两个通道所提取的文本特征进行合并，使用分类层对输出进行分类。本发明所提方法在中文数据集上具有显著性和优越性。
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公开(公告)号：CN108537663A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810233670.6
申请日：2018-03-21
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种股票趋势预测方法，包括步骤:首先将极限学习机的输入权值和隐层节点的阈值映射为遗传算法中种群中每条染色体上的基因，利用遗传算法的全局搜索能力，选取出最优染色体构成精英群；再利用粒子群算法的局部搜索能力选取出最优染色体，作为优化后极限学习机的输入权值和阈值；再用最小二乘法计算极限学习机隐层神经元的输出权值，从而计算预测值，并根据预测值进行交易。本发明主要针对传统极限学习机在处理股票趋势预测问题时预测精度不高的问题，预测结果比利用传统方法更精确。
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公开(公告)号：CN108229750A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810042829.6
申请日：2018-01-17
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种股票收益率预测方法，包括步骤：首先利用源数据构造技术指标，计算技术指标的多重分形维数；然后利用果蝇计算方法和多重分形维数相结合对构造的技术指标进行特征选择，将选出的特征作为模型输入；最后根据输入的特征利用长短时记忆网络和全连接层配合构建网络模型进行收益率预测。本发明主要利用技术指标对收益率进行预测，为投资者的交易行为提供较有价值的参考，具有可行性和优越性。
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公开(公告)号：CN108898708B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810639944.1
申请日：2018-06-21
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于量子隐形传态和无线局域网的智能门禁系统，系统包括智能钥匙终端、WIFI无线路由器和智能门禁终端。智能钥匙终端通过发现密钥获取在无线局域网中能够被该智能钥匙终端控制的智能门禁终端对应的设备编号信息，并把获取的所有设备编号信息保存在智能钥匙终端的在线智能门禁终端设备表中；然后，在获取可控智能门禁终端列表的基础上进一步通过量子密钥进行门禁状态设置，基于量子通信的方式确保传送的密钥无法被他人所窃取，提高无线局域网智能门禁系统的安全性能。
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公开(公告)号：CN108898708A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810639944.1
申请日：2018-06-21
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于量子隐形传态和无线局域网的智能门禁系统，系统包括智能钥匙终端、WIFI无线路由器和智能门禁终端。智能钥匙终端通过发现密钥获取在无线局域网中能够被该智能钥匙终端控制的智能门禁终端对应的设备编号信息，并把获取的所有设备编号信息保存在智能钥匙终端的在线智能门禁终端设备表中；然后，在获取可控智能门禁终端列表的基础上进一步通过量子密钥进行门禁状态设置，基于量子通信的方式确保传送的密钥无法被他人所窃取，提高无线局域网智能门禁系统的安全性能。
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