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公开(公告)号：CN111860895A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010754434.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于BIM的桥梁附属设施运营维护管理系统，所述系统采用分层模型，前端采用Vue框架，服务端采用Flask框架，数据层运用BIM的Revit、Dynamo、Navisworks、Lumion软件技术，并使用MySQL关系型数据库管理系统对系统中的文本数据进行存储；所述系统包括附属设施构件管理、附属设施文档管理、施工动态管理、运维管控、用户中心和个人中心六个模块。该系统有利于对桥梁附属设施进行从施工到运维的全方位运营维护管理。
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公开(公告)号：CN112199606A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011186366.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于层次用户表示的面向社交媒体的谣言检测系统，包括数据预处理模块，用于对数据进行预处理，抽取用户静态行为特征，按照时间序列对数据进行分段处理；文本表示学习模块，用于从微博/推特文本内容层面以及时间段层面学习词语序列和时间段序列所蕴含的隐层表达，作为事件的文本表示向量，用户行为特征表示学习模块，用于捕获用户行为特征潜在的变化规律及其隐层信息，作为事件的用户行为特征表示向量；谣言检测标签输出模块，用于融合文本、用户行为特征隐藏向量表示，完成谣言检测的标签预测工作。本发明能够较好地对社交媒体上的谣言事件进行检测，并且在早期谣言检测中具备更加快速和稳定的检测效果。
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公开(公告)号：CN110879834A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911180005.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询-文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。
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公开(公告)号：CN110795585A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911099493.8
申请日：2019-11-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的零样本图像分类模型，包括生成对抗网络模块，用于获取视觉误差信息；视觉特征提取网络处理模块，用于得到图像一维视觉特征向量；属性语义转换网络模块，用两层的线性激活层将低维的属性语义向量映射到与视觉特征向量维度相同的高维特征向量；视觉-属性语义衔接网络，实现视觉特征向量与属性语义特征向量的融合；得分分类结果和奖励输出模块，采用交叉熵损失对已见过带标签的类别进行分类，而奖励输出是对未见过的无标签数据进行惩罚，以及惩罚无标签数据中见过的类别和未见过的类别最有可能性的预测结果。本发明能够有效的解决图像类别标签缺失问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112199606B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011186366.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于层次用户表示的面向社交媒体的谣言检测系统，包括数据预处理模块，用于对数据进行预处理，抽取用户静态行为特征，按照时间序列对数据进行分段处理；文本表示学习模块，用于从微博/推特文本内容层面以及时间段层面学习词语序列和时间段序列所蕴含的隐层表达，作为事件的文本表示向量，用户行为特征表示学习模块，用于捕获用户行为特征潜在的变化规律及其隐层信息，作为事件的用户行为特征表示向量；谣言检测标签输出模块，用于融合文本、用户行为特征隐藏向量表示，完成谣言检测的标签预测工作。本发明能够较好地对社交媒体上的谣言事件进行检测，并且在早期谣言检测中具备更加快速和稳定的检测效果。
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公开(公告)号：CN110879834B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911180005.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询‑文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。
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公开(公告)号：CN110941700B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201911161645.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务联合学习的论辩挖掘系统及其工作方法，包括数据预处理模块，进行数据预处理；文本嵌入模块，由CNN网络从词级别和字符级别提取特征表示，并联合任务特定特征作为下一模块的向量输入；联合学习模块，采用多任务学习中参数的硬共享机制，多个任务共享了一个模型的隐层，并行的进行模型的训练学习，此外使用栈式双向长短时记忆神经网络（LSTM）学习文本的上下文信息，用来完成序列标注任务；论辩挖掘标签预测输出模块，用于完成论辩挖掘论点类型预测工作，输出文本中论点的类型。本发明能够从论辩文本数据中学习高质量的文本特征，最终检测出文本所包含的论点的类型。
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公开(公告)号：CN110795585B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201911099493.8
申请日：2019-11-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的零样本图像分类模型，包括生成对抗网络模块，用于获取视觉误差信息；视觉特征提取网络处理模块，用于得到图像一维视觉特征向量；属性语义转换网络模块，用两层的线性激活层将低维的属性语义向量映射到与视觉特征向量维度相同的高维特征向量；视觉‑属性语义衔接网络，实现视觉特征向量与属性语义特征向量的融合；得分分类结果和奖励输出模块，采用交叉熵损失对已见过带标签的类别进行分类，而奖励输出是对未见过的无标签数据进行惩罚，以及惩罚无标签数据中见过的类别和未见过的类别最有可能性的预测结果。本发明能够有效的解决图像类别标签缺失问题。
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公开(公告)号：CN110941700A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911161645.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务联合学习的论辩挖掘系统及其工作方法，包括数据预处理模块，进行数据预处理；文本嵌入模块，由CNN网络从词级别和字符级别提取特征表示，并联合任务特定特征作为下一模块的向量输入；联合学习模块，采用多任务学习中参数的硬共享机制，多个任务共享了一个模型的隐层，并行的进行模型的训练学习，此外使用栈式双向长短时记忆神经网络（LSTM）学习文本的上下文信息，用来完成序列标注任务；论辩挖掘标签预测输出模块，用于完成论辩挖掘论点类型预测工作，输出文本中论点的类型。本发明能够从论辩文本数据中学习高质量的文本特征，最终检测出文本所包含的论点的类型。
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