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公开(公告)号：CN118982988A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410550677.6
申请日：2024-05-06
Applicant: 西南财经大学
IPC: G10L21/0272 , G10L25/30 , H04S1/00
Abstract: 本发明公开了一种反相呈现的单输入双输出语音分离方法，包括：构造调向网络结构，所述调向网络结构包括依次连接的编码器、基于时序卷积的调向网络和解码器，所述编码器用于提取观测信号的特征，所述调向网络用于估计出左耳和右耳两个通道在特征空间的传递函数，从而得到左耳和右耳信号的特征，所述解码器用于将左耳和右耳信号的特征重构为时域的左右耳信号；构造调向网络结构的输入与输出，其中，调向网络的输入为两个说话人的混合信号，期望的输出则是一个双耳信号；本发明具有提升语音可懂度上优越性的优点。
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公开(公告)号：CN118365453A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410361013.5
申请日：2024-03-27
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06Q40/06 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督时空图神经网络的大股东减持风险分析方法，包括：数据收集与数据预处理；利用预处理后的数据，构建一个能够反映股市各实体间动态关系的图神经网络；在构建的图神经网络的基础上，应用时空图学习网络方法STL进行深入分析；引入半监督学习，对图神经网络在有限的标注数据下进行训练；通过图形向量自回归模型VAR解释大股东减持行为对股市的影响，包括风险的传播路径和关键影响因素分析；本发明通过构建一个新型的空间‑时间图学习网络并融合注意力机制，结合图形向量自回归模型，提高风险分析的准确性和解释性。
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公开(公告)号：CN113283721A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110522556.7
申请日：2021-05-13
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明提供一种基于关联企业网络的股票权威性评价方法，包括如下步骤：S101、基于社会化媒体确定每个企业的关联企业列表；S102、计算每个企业与其关联企业列表中的每家企业的股价相关系数S103、计算每个企业的平均股价相关系数S104、如果大于一定阈值，则执行步骤S105；否则执行步骤S108；S105、计算网络中每一企业与网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业的股价相关系数，称为无差别相关系数S106、计算每个企业的平均无差别相关系数S107、如果则输出企业存在股票联动性；S108、基于所述构建的关联企业网络计算各企业的股票权威性；S109、可视化显示。
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公开(公告)号：CN107481147A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710597164.0
申请日：2017-07-20
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06Q40/06
CPC classification number: G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种基于企业网络的股票联动性评价方法，基于社会化媒体特性，获取新闻共同曝光度与微博相互关注度，根据新闻共同曝光度与微博相互关注度确定关联企业，以计算每个企业与其关联企业列表中的每家企业的股价相关系数，基于计算的相关系数确定股票的联动性。本发明具有以下优点：利用社会化媒体网络，更全面地分析股票联动性，帮助市场更好地作出投资策略。
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公开(公告)号：CN119884701A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411714527.0
申请日：2024-11-27
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06F18/213 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种基于三阶张量的动态特征交互识别方法，包括：获取高维时变场景中各类特征的相关数据，将高维时变数据进行特征处理，并以特征向量的形式表示；根据所构建的特征向量，对特征向量的所有元素进行两两交乘处理，得到每个时变数据每个时期的特征交乘矩阵；构建三阶参数张量，计算每个时变数据每个时期的动态特征交互权重矩阵；将特征交乘矩阵与动态特征交互权重矩阵相乘，得到每个时变数据每个时期每个特征与其他特征的交互关系强弱；将交互关系作为新的特征，作为基于人工智能的时变数据模型的输入特征，并进行一起训练并进行交互识别；本发明解决了现有方法无法捕捉大量时变特征的非线性动态交互特性的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118689899A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410838088.8
申请日：2024-06-26
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种复杂数据查询任务分解及执行的全局优化方法，基于树型结构并利用大语言模型实现，包括构建基于树型结构的任务拆解和执行模块：任务树采用树型结构，根节点代表总体数据查询任务，每个子节点代表一个由父节点分解得来的子任务，每个分支的状态与对应子任务的执行状态相对应；构建基于树型结构的任务执行自我纠正模块：当子任务执行失败时，快速定位出现故障的子节点及对应父节点，并重新执行故障节点；基于本地数据库的轻量级的、面向数据库基础属性的本地数据库知识图谱模块：从数据库的表结构中提取出关键信息，通过信息组合将其转换为知识图谱；本发明在处理复杂数据库查询方面效果显著、性能优越。
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公开(公告)号：CN113256416A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110522554.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明提供一种基于媒体信息张量监督学习的股票价格波动预测模型，包括如下步骤：S1、收集市场交易信息、媒体新闻信息、股民情感信息；S2、对收集的信息进行预处理；S3、基于预处理后的信息构建张量；S4、对构造的张量进行张量分解与重构；S5、基于市场交易信息及重构后的张量，利用张量监督学习算法对股价波动进行训练和预测；S6、基本信息可视化，以黑色背景、蓝色字体为主，展示收集到的市场交易信息、媒体新闻信息、股民情感信息；股票价格波动预测结果可视化，展示模型预测出来的结果页面的背景以白色为主，股票价格波动中的上升部分的曲线的颜色为红色，价格下跌部分的曲线的而颜色为蓝色。
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公开(公告)号：CN118689899B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410838088.8
申请日：2024-06-26
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种复杂数据查询任务分解及执行的全局优化方法，基于树型结构并利用大语言模型实现，包括构建基于树型结构的任务拆解和执行模块：任务树采用树型结构，根节点代表总体数据查询任务，每个子节点代表一个由父节点分解得来的子任务，每个分支的状态与对应子任务的执行状态相对应；构建基于树型结构的任务执行自我纠正模块：当子任务执行失败时，快速定位出现故障的子节点及对应父节点，并重新执行故障节点；基于本地数据库的轻量级的、面向数据库基础属性的本地数据库知识图谱模块：从数据库的表结构中提取出关键信息，通过信息组合将其转换为知识图谱；本发明在处理复杂数据库查询方面效果显著、性能优越。
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公开(公告)号：CN117972483A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410037739.3
申请日：2024-01-10
Applicant: 西南财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三阶张量的动态特征交互识别方法，包括：获取高维时变场景中各类特征的相关数据，将高维时变数据进行特征处理，并以特征向量的形式表示；根据所构建的特征向量，对特征向量的所有元素进行两两交乘处理，得到每个资产每个时期的特征交乘矩阵；构建三阶参数张量，计算每个资产每个时期的动态特征交互权重矩阵；将特征交乘矩阵与动态特征交互权重矩阵相乘，得到每个资产每个时期每个特征与其他特征的交互关系强弱；将交互关系作为新的特征，作为基于人工智能的资产定价模型的输入特征，并进行一起训练并进行交互识别；本发明解决了现有方法无法捕捉大量时变特征的非线性动态交互特性的不足。
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公开(公告)号：CN119741079A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411584027.X
申请日：2024-11-07
Applicant: 西南财经大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q40/04 , G06F21/62 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及数据要素交易技术领域，提供一种端对端的分布式模型交易方法，重点关注隐私保护和市场参与者激励。包括：一、分布式训练下的模型训练和质量评估以及数据补偿分配，经纪人在分布式训练下根据数据提供方的数据信息和隐私需求评估模型质量，并根据其个体特性分配数据补偿以激励其参与训练；二、信息不对称下的模型竞价和版本控制，经纪人向潜在模型购买者发布多轮动态竞标任务，并根据模型特性和利润最大化原则确定各个版本质量模型的最优生产策略。本发明构建了一个以模型为交易标的的端对端分布式多轮动态竞价交易市场，在考虑市场三方主体策略博弈的同时，将参与者的现实特征和模型的特殊性质嵌入到市场定价和生产策略中，以构建安全、完善和可持续的交易市场。
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