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公开(公告)号：CN115798626A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211630709.0
申请日：2022-12-19
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
Abstract: 本申请公开了基于深度学习的Vocs组分分子质谱图预测方法、装置和存储介质，本申请的方法包括根据NIST数据库中的分子和质谱图数据训练DeepVocsMass模型；向所述DeepVocsMass模型输入质谱图，得到相似度函数；根据所述相似度函数计算质谱图的相似度；输出相似度最高的质谱图。本申请通过深度学习技术对Vocs分子进行质谱图预测，通过训练深度神经网络模型，预测Vocs分子的质谱图，并通过与标准库进行对比，确定Vocs质谱图，实现对Vocs质谱监测结果的成份分析，对于大气环境Vocs治理和监测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115858838A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211630728.3
申请日：2022-12-19
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G06F16/535 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了基于深度学习的质谱图搜索匹配方法、装置和存储介质，本申请将数据集分为训练集、验证集、测试集；对所述训练集、验证集、测试集进行数据增强；提取所述训练集的分子指纹，计算所述分子指纹的相似度分数，将所述相似度分数作为两个质谱图的真实相似度分数；将两个所述质谱图转化成质谱图向量，分别将两个质谱图向量输入到相同的前馈神经网络中，抽取质谱图的隐含特征，得到质谱图的高阶向量表示；将两个质谱图向量经过相似度计算层交互，得到两个质谱图的相似度预测分数。本申请基于在质谱谱数据库搜索引擎的结果中增强方法的能力，能够提升质谱图匹配的成功率的成份匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN116798539A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310568650.5
申请日：2023-05-18
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的VOCs组分分子毒性预测方法，包括：根据毒性预测标准，预处理VOCs组分分子数据；使用深度学习算法处理所述预处理后的VOCs组分分子数据，构建VOCs毒性预测模型；向所述VOCs毒性预测模型中输入VOCs物质的组分分子参数，得到所述VOCs物质的毒性预测结果。本发明利用深度学习技术手段实现VOCs挥发性有机物组分分子毒性预测，并与现有的VOCs毒性预测方法进行对比，结果表明基于深度学习的VOCs毒性预测方法表现效果明显优于当前基于相似度和基于特征的方法，且该方法简单易用，输入相应的参数即可得到测试结果，对测试人员更加友好。
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公开(公告)号：CN116525019A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310078595.1
申请日：2023-02-02
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种Vocs挥发性有机物组分分析方法、装置和存储介质，方法包括：获取输入电子轰击质谱图；利用分子指纹预测模型，对输入电子轰击质谱图进行预测分析，获得输入电子轰击质谱图的预测分子指纹；基于输入电子轰击质谱图，通过目标质谱库进行检索分析，获得候选分子指纹；对预测分子指纹和候选分子指纹进行比较处理，得到分子指纹候选列表。本发明通过训练深度神经网络模型，进而通过分子指纹技术对Vocs的电子轰击质谱图进行预测，预测Vocs成份分子的分子指纹，并通过结合质谱库的检索与比较，方便快捷地实现了基于Vocs质谱监测结果和网络模型对Vocs挥发性有机物组分成份的分析，可广泛应用于有机物组分分析技术领域。
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公开(公告)号：CN116500118A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310233026.X
申请日：2023-03-10
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G01N27/62 , G01N27/626 , G01B11/28 , G01B21/28 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的Vocs质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置，该方法包括：获取目标Vocs质谱图，将目标Vocs质谱图输入至训练好的目标DeepGCMSPeak模型，目标DeepGCMSPeak模型包括第一CNN网络和第二CNN网络；通过第一CNN网络从目标Vocs质谱图中识别出目标离子碎片峰区域；将目标离子碎片峰区域输入至第二CNN网络，通过第二CNN网络识别出目标离子碎片峰区域的目标区域面积；将目标离子碎片峰区域和目标区域面积确定为目标Vocs质谱图的目标识别结果。根据本发明实施例的技术方案，能够在通过目标DeepGCMSPeak模型的两个深度学习网络分别识别出目标离子碎片峰区域和目标区域面积，有效提高离子碎片峰区域的识别效率，为提高Vocs质谱图的分析效率提供数据基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115827615A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211570760.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G06F16/215
Abstract: 本申请公开了一种数据质量检测方法、装置和存储介质，本申请的方法包括构建Vision Transformer预训练模型；通过所述Vision Transformer预训练模型对Vocs质谱监测数据进行调整，得到质谱图图片的特征信息；使所述Vocs质谱监测数据经过一个多层感知机和Softmax激活函数，得到预测正负类别的概率；根据所述正负类别的概率得到并输出对所述Vocs质谱监测数据的质量分析结果。本申请通过基于迁移学习的深度分类模型，解决Vocs监测数据质量监测问题，能够在数据质量监测方面取得良好的效果。
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公开(公告)号：CN115810409A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211573587.6
申请日：2022-12-08
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
Abstract: 本申请公开了一种VOCs污染物分析方法及其装置、电子设备、存储介质，VOCs污染物分析方法包括：获取组分分析模型训练数据、超标VOCs组分数据和构建的企业污染源知识图谱；根据组分分析模型训练数据进行深度学习模型训练处理得到组分分析模型；根据超标VOCs组分数据和企业污染源知识图谱进行深度学习模型训练处理得到溯源追踪模型；根据组分分析模型和溯源追踪模型建立污染源溯源模型；采集环境中的VOCs数据；将VOCs数据输入污染源溯源模型进行溯源分析处理，得到VOCs组分信息和VOCs污染源头企业排序信息。本申请实施例能够通过污染源溯源模型对污染物进行溯源分析，有效地提高溯源分析效率和溯源分析准确性。
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公开(公告)号：CN114679432B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202210184957.0
申请日：2022-02-28
Applicant: 河南信大网御科技有限公司 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: H04L65/1016 , H04L65/1104 , H04L9/40 , H04L69/22 , H04M3/22 , H04W12/128
Abstract: 本发明提供一种有害电话防范设备和方法，所述防范设备包括SIP解析设备和H.248解析设备，其中，所述SIP解析设备并接接入大区信令回传线路，用于获取SIP呼叫信令，并根据预设黑名单确定SIP呼叫信令里的电话号码是否为有害电话，在确定SIP呼叫信令里的电话号码为有害电话时，生成拦截指令发送给所述H.248解析设备；所述H.248解析设备串接接入本地机房SBC‑u设备的串接线路，用于获取H.248控制信令，以及在接收所述拦截指令后，基于所述拦截指令查询与SIP呼叫信令关联的H.248控制信令，并基于查询出的H.248控制信令构建H.248拆机消息。
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公开(公告)号：CN116304071A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211323446.9
申请日：2022-10-27
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/289
Abstract: 本申请公开了互联网有害事件的检测方法、装置和存储介质，本申请构造或更新关键词知识图谱，并将知识图谱划分为若干子图；利用聚类算法将文档聚类到有害事件中；通过更新每个有害事件，将每个有害事件插入到有害故事树中，或者根据有害事件创建一个新的有害故事树，实现了移动互联网和互联网中的有害内容检测和分类，目的是从海量的网页及文档数据中发现有害事件，以在线方式以合理的有害故事树组织有害事件；提出了一种基于知识图谱的两层网页文档聚类算法，从大量的网页文本或网页相关新闻中提取有害事件，在新的网页及文档数据到达后，使用在线算法将事件组织成故事树，在有害事件提取方面比传统基于关键词的恶算法更有效。
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公开(公告)号：CN116246660A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310095611.8
申请日：2023-02-06
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电信欺诈的检测方法、装置及电子设备，方法包括：对目标音频使用声音序列进行特征提取，获得包括情感特征的声音嵌入向量；识别目标音频的文本，将文本中的每个单词与预设的词库进行多个语言维度的比较，并生成语言风格向量；通过包括卷积神经网络与循环神经网络的深度学习模型，将声音嵌入向量与语言风格向量融合，得到包括声音特征与语言风格特征的融合特征向量；通过深度学习模型检测目标音频是否属于电信欺诈的音频。本发明电信欺诈的检测准确性高且检测效率高，可广泛应用于电信欺诈检测领域。
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