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公开(公告)号：CN111144283A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911357984.8
申请日：2019-12-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别的智能超市商品推荐系统，包括：摄像头，安装在超市入口处，用于对人脸进行检测；人脸识别模块，与所述摄像头连接，使用卷积神经网络提取人脸的特征，并进行对比判断用户为新用户还是老用户；商品推荐模块，使用栈式降噪自编码器提取商品的属性或通过历史数据的训练，选出前5个推荐商品进行推荐；Wifi模块，用于对用户进行室内定位；服务器，与商品推荐模块和Wifi模块连接，用于将推荐的商品和用户的位置进行决策处理；语音模块，用于通过无线传输模块将服务器中反馈的推荐商品的路线转换为语音，为用户进行语音播报。本发明可以提高用户购买的效率进而增加超市的客流与销量，减少超市与员工的用量，节省超市成本。
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公开(公告)号：CN111144130A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911372752.X
申请日：2019-12-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文感知的混合神经网络的细粒度情感分类方法，步骤为：在对每个子句中的单词编码时，采用一个双向的Bi-LSTM，在单词级注意机制中引入上下文向量；子句级使用卷积层从子句上提取局部特征，通过最大池操作聚集所有局部特征，得到一个固定大小的句子向量；将句子向量输入到softmax分类器进行分类，获得最高概率的标签代表预测的方面情感极性。本发明的基于上下文感知的混合神经网络的细粒度情感分类方法在单词级注意机制中引入上下文向量，这样所得到的每条子句向量的表示都充分考虑了上下文信息。本发明在子句级使用卷积神经网络来达到相同的功能，但计算成本将大大降低。
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