公开(公告)号：CN116028604A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211464352.3

申请日：2022-11-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈羽中 ,  郑超凡 ,  徐俊杰 ,  李炜炜

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于知识增强图卷积网络的答案选择方法及系统，包括以下步骤：步骤A：在问答平台中收集用户的问题以及回答记录，并标注每一个问题‑答案对的真实标签，以此构建训练集DS；步骤B：使用训练数据集DS以及知识图谱ConceptNet，训练基于知识增强的图卷积神经网络的深度学习网络模型M，通过此模型来分析给定问题，相对应候选答案的正确性；步骤C：将用户的问题输入到训练好的深度学习网络模型M中，输出匹配的答案；应用本技术方案有利于提高答案选择的准确性。

公开(公告)号：CN119842839A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510107024.5

申请日：2025-01-23

Applicant: 福州大学

Inventor： 范立海 ,  徐俊杰 ,  郭强

IPC: C12P19/02 ,  C12N15/70 ,  C12N15/61 ,  C12N15/62 ,  C12N9/90 ,  C12N15/55 ,  C12N15/54 ,  C12N1/21 ,  C12R1/19

Abstract: 本发明属于大肠杆菌代谢过程领域，具体涉及一种大肠杆菌利用葡萄糖发酵产D‑阿洛酮糖的方法。以大肠杆菌为底盘宿主菌，同时过表达pgi基因、SUMO‑alsE融合基因和a6PP基因，再依次敲除pfkA基因、pfkB基因和rpiA基因，得能利用葡萄糖发酵生产D‑阿洛酮糖的重组菌；采用所述重组菌进行发酵，转化葡萄糖生成D‑阿洛酮糖。

公开(公告)号：CN116775841A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310794785.3

申请日：2023-06-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈羽中 ,  徐俊杰 ,  陈子阳

IPC: G06F16/332 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0455 ,  G06F40/211 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明涉及一种基于异构图注意力网络的数学应用题自动求解方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：采集数学应用题文本、解表达式和答案，构建数学应用题训练集DS；步骤B：使用训练集DS训练基于异构图注意力网络的深度学习网络模型G，用于求解数学应用题；步骤C：将数学应用题文本输入深度学习网络模型G中，输出当前数学应用题的相应解表达式和答案。该方法及系统有利于提高数学应用题求解的准确性。

公开(公告)号：CN116167617A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202211711675.8

申请日：2022-12-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 郭文忠 ,  陈羽中 ,  徐俊杰 ,  李炜炜

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/0639 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及一种融合随机森林与注意力的地质灾害风险评估方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：采集基础地理信息数据、气象数据和社会经济数据作为风险评价指标，地质灾害风险等级、地质灾害类型作为标签，构建训练集TS；步骤B：使用训练集TS，训练随机森林模型RF和基于注意力机制的深度学习网络模型G，用于预测地质灾害风险等级；步骤C：将风险评价指标和地质灾害类型输入随机森林模型RF和深度学习网络模型G中，获得地质灾害风险等级。该方法及系统有利于提高地质灾害风险评估的准确性。

公开(公告)号：CN118133777A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410247304.1

申请日：2024-03-05

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈羽中 ,  徐俊杰 ,  陈子阳

IPC: G06F40/126 ,  G06F40/289 ,  G06F40/211 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种数值与子句信息增强解码的数学应用题自动求解方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：采集数学应用题、答案，构建数学应用题训练集DS；步骤B：使用训练集DS，训练数值与子句信息增强解码的深度学习网络模型G，用于求解数学应用题；步骤C：将数学应用题输入深度学习网络模型G中，输出当前数学应用题的相应表达式和答案。该方法及系统有利于提高数学应用题求解的准确性。