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公开(公告)号：CN113807406B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110980857.4
申请日：2021-08-25
Applicant: 西北大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种融合地理上下文的深度多尺度交通模式识别模型UrbTrans，其构建包括：1.从OpenStreetMap平台爬取城市区域的公共设施、道路网络、道路等级等地理信息数据，将GPS轨迹数据与地理信息数据相互匹配，提取轨迹的地理上下文特征；2.从原始GPS轨迹中提取速度、加速度、航向变化率等运动特征信息；3.构建并训练融合轨迹运动特征和地理上下文特征的深度多尺度交通模式识别模型UrbTrans。4.使用训练后的深度多尺度交通模式识别模型UrbTrans对城市区域中GPS轨迹的交通模式进行识别，将输入GPS轨迹段的交通模式识别为步行、自行车、公共交通、轿车中的一种。提高了轨迹交通模式识别的准确性，并且在对短距离、短时间的轨迹识别上有进一步优势。
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公开(公告)号：CN115865392A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210963780.4
申请日：2022-08-11
Applicant: 西北大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2413 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于特征遍历选择和模型动态更新分类算法的分布式拒绝服务攻击检测方法，其实施环境在SDN网络环境下。通过控制器监控获取交换机上的流表，提取流表项中的多个特征数据，使用特征遍历选择和模型动态更新分类算法训练得到检测模型，在SDN网络架构下实时监控网络状态，对可疑流量进行DDoS攻击检测，定位受到攻击的OpenFlow交换机并删除攻击流表项，从而保证SDN网络的安全通信，避免造成资源耗尽、网络瘫痪等问题。该方法不仅可以实时更新动态数据集，而且检测时间短，准确率高，更好适应软件定义网络攻击检测的需求。
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公开(公告)号：CN109581444B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN201811294524.0
申请日：2018-11-01
Applicant: 西北大学(CN)
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种GPS轨迹分段及语义标注方法，该方法包括两个部分，即为语义轨迹分段和基于本体模型的语义标注。首先，应用自顶向下的方法将原始GPS轨迹分割为若干关于用户移动条件一致的连续子轨迹；然后执行自底向上的推理和注释过程来创建层次化的语义片段或现实生活情景。将自顶向下完成轨迹分段和自底向上实现语义推理相结合的SEMANTIC‑SEG框架不仅提高了语义分段任务效率，同时具有高度的灵活性。
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公开(公告)号：CN111307164A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010117724.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开一种低采样率轨迹地图匹配方法，包括以下步骤：首先对GPS轨迹进行噪音处理并建立路径索引；其次，搜索轨迹对应的候选路径，并使用候选路径的相似性对轨迹进行聚类；最后通过重采样提取聚类中心线，并将和聚类中心线LCSS距离最小的候选路径作为匹配结果。本发明的方法解决了极低采样率GPS轨迹地图匹配方法精度低的问题，同时也提高了地图匹配的效率。
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公开(公告)号：CN109581444A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811294524.0
申请日：2018-11-01
Applicant: 西北大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种GPS轨迹分段及语义标注方法，该方法包括两个部分，即为语义轨迹分段和基于本体模型的语义标注。首先，应用自顶向下的方法将原始GPS轨迹分割为若干关于用户移动条件一致的连续子轨迹；然后执行自底向上的推理和注释过程来创建层次化的语义片段或现实生活情景。将自顶向下完成轨迹分段和自底向上实现语义推理相结合的SEMANTIC-SEG框架不仅提高了语义分段任务效率，同时具有高度的灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105787283B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201610178414.2
申请日：2016-03-25
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的土遗址监测数据修正拟合方法，利用历史数据的预测值和当前检测数据进行时空相关性分析，进而判定当前数据的正确性，并对噪声数据进行修正、缺失值予以拟合。本发明用于土遗址保护领域，实现土遗址的智能状态监测，特别是针对大量的环境数据和土遗址本体数据，能够准确实现噪声数据的发现和修正，缺失数据趋势的拟合，为土遗址风险预警和有效管理提供科学依据。
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公开(公告)号：CN112950749B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110284046.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 西北大学
IPC: G06T11/60 , G06T7/12 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的书法图片生成方法：步骤1，裁剪整幅书法图像得到裁剪图片；步骤2，得到所有的裁剪图片及标注文件组成的数据集；步骤3，对数据集中的每张裁剪图片进行预处理；步骤4，使用步骤3得到的预处理后得到的数据集中的标准化后的裁剪图片、字的二值化图片和标注文件中的字的位置和大小信息计算损失函数，训练生成对抗网络，得到训练好的书法图片生成模型；步骤5，获得待生成书法图像的字的编码和附加信息；步骤6，得到生成的书法图片。实验结果表明，本发明的方法能够生成效果良好的书法图片，解决了现有技术中的书法图像修复工作中由于破损程度过大而无法修复的情况。
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公开(公告)号：CN116307558A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310215214.X
申请日：2023-03-08
Applicant: 西北大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于智能调度行为的共享单车系统投放规模计算方法：步骤1：收集共享单车系统中用户历史出行数据；步骤2：根据历史出行数据，进行基于强化学习的智能调度行为决策模型设计；步骤3：构建基于深度强化学习网络的调度模型；步骤4：训练优化训练网络的网络模型参数；步骤5：基于共享单车历史出行请求，构建时空拓扑图；步骤6：对时空拓扑图求解最小路径覆盖，得到时空拓扑图的最优路径解；步骤7：进行基于调度行为的共享单车系统最小车队规模投放量优化。本发明能够得到有效的共享单车调度策略，并在满足共享单车系统中所有出行需求的前提下，指导运营商投放最少数量的共享单车，极大程度减小运营成本。
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公开(公告)号：CN112883292B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110176267.6
申请日：2021-02-06
Applicant: 西北大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F30/27 , G06F18/23 , G06N7/02 , G06N3/126
Abstract: 本发明属于数据挖掘以及推荐系统技术领域，公开了一种用户行为推荐模型建立及基于时空信息的位置推荐方法。首先学习不同位置类型的时间层面影响程度；其次，将签到数据映射到多个时间段内并构建融合时间相关性的行为数据集；然后实时的更新用户与行为之间的偏好关系；最后研究同一类型位置在地理空间上的聚集现象对用户的吸引程度，融合用户行为的时空信息构建个性化的位置推荐模型，并向每一个用户推荐最合适的位置。本发明的新颖之处在于模型考虑了用户访问行为的时间相关性，此外模型提供了一种实时的行为预测方法，并提供一种新的角度研究位置聚集现象对用户的吸引程度，最终通过融合时空信息提高了个性化位置推荐的准确率。
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公开(公告)号：CN111307164B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010117724.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开一种低采样率轨迹地图匹配方法，包括以下步骤：首先对GPS轨迹进行噪音处理并建立路径索引；其次，搜索轨迹对应的候选路径，并使用候选路径的相似性对轨迹进行聚类；最后通过重采样提取聚类中心线，并将和聚类中心线LCSS距离最小的候选路径作为匹配结果。本发明的方法解决了极低采样率GPS轨迹地图匹配方法精度低的问题，同时也提高了地图匹配的效率。
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