专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于双加权的自注意力的群组推荐方法-CN202310425834.6在审
  • 郁湧;陈银;高程阳;丁文浩;王楠;巴赫;李朝阳 - 云南大学
  • 2023-04-20 - 2023-07-04 - G06F16/9536
  • 本发明提供一种基于双加权的自注意力的群组推荐方法,将用户的特征向量用超立方体的特征空间来表示,利用具有双加权机制的自注意力网络来模拟真实的群组用户的决策过程的方法,能够兼顾跨组用户的兴趣多样性,得到组级表示。首先将用户与项目交互邻接矩阵和用户与用户交互的社交矩阵两两联合,然后使用卷积神经网络学习用户层在不同组的偏好;将用户的特征向量用超立方体的特征空间来表示;最后基于超组立方的线性transformer对群组特征进行融合,利用具有双加权的自注意力神经网络来捕获组用户特征信息。结果表明,该方法优于大多数的推荐方法,并具有良好的推荐性能。
  • 基于加权注意力推荐方法
  • [发明专利]无属性网络中融合图嵌入和结构增强的分类方法及系统-CN202210144085.5在审
  • 郁湧;艾合买提尼牙孜;钱天宇;许祝愿;刘金卓 - 云南大学
  • 2022-02-17 - 2022-05-31 - G06K9/62
  • 本发明属于网络节点分类技术领域,公开了一种无属性网络中融合图嵌入和结构增强的分类方法及系统,所述无属性网络中融合图嵌入和结构增强的分类方法包括:提出基于节点向量重构的网络表示学习方法,利用部分有标签节点在网络结构中呈现出来的高阶语义信息对网络结构进行增强,并在增强后的网络中再重新学习节点向量表示;利用机器学习分类算法来对节点向量表示进行分类,从而将网络中节点分配不同类别。本发明提出一种基于节点向量重构的图嵌入方法,通过快速迭代的方式将网络中节点之间局部关系嵌入到节点向量表示之中;给出一种网络结构增强方法,使用部分有标签的节点信息对网络结构进行增强,尽可能改善网络结构质量,提高模型分类性能。
  • 属性网络融合嵌入结构增强分类方法系统
  • [发明专利]基于加权二部图的大众化和新颖性商品推荐方法-CN201910620567.1有效
  • 郁湧;骆永军;于倩;刘金卓;赵娜;谢仲文;刘强 - 云南大学
  • 2019-07-10 - 2022-02-18 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种基于加权二部图的大众化和新颖性商品推荐方法,具体包括以下步骤:步骤1,根据商品与用户之间的购买关系和评分建立加权二部图;步骤2,建立商品到用户的单模投影网络;步骤3,计算待推荐用户与推荐系统用户的相似性,统计待推荐用户的相似用户集合;步骤4,统计相似用户的商品集;步骤5,计算商品集中各商品的推荐预测值,按照推荐预测值对待推荐用户进行商品推荐;本发明削弱了大众化商品对用户相似性的影响,提出合理度量用户相似性,使得用户相似性计算结果更加准确,基于相似性对用户进行商品推荐的推荐结果更准确、多样性和新颖性更好。
  • 基于加权二部大众化新颖性商品推荐方法
  • [发明专利]一种基于Openflow的虚拟防火墙传输控制方法及系统-CN201511028898.4有效
  • 于倩;尹凯;郁湧;王海林 - 云南大学
  • 2015-12-31 - 2018-09-18 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种基于Openflow的虚拟防火墙传输控制方法及系统,包括数据包从主机发送后,通过虚拟防火墙上配置的虚拟网卡,防火墙内核模块提取数据包的关键信息,虚拟防火墙通过防火墙定义的规则,与数据包关键信息进行基础映射;防火墙过滤规则文件,数据包到达端口后,截取数据包并对包头进行语法分析,提取出封装协议、IP源地址、IP目的地址、Mac地址、包输入端口和包输出端口信息;转发匹配。本发明提高了网络的灵活性与可控性,解决了当前防火墙实现成本高、海量数据处理效率底瓶颈问题,保证内网与终端的安全,实现了对多个网络的传输数据的扫描监控,对特定服务端口的监听管理,对特殊站点的访问控制,可保护整个网络。
  • 一种基于openflow虚拟防火墙传输控制方法系统
  • [发明专利]一种基于用户和项目混合的协同过滤算法-CN201610316790.3在审
  • 李彤;于倩;刘琰;刘金卓;林英;郁湧;王海林 - 云南大学
  • 2016-05-13 - 2016-09-28 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种基于用户和项目混合的协同过滤算法,包括以下步骤:步骤1:对用户‑项目评分数据集进行整理,建立用户‑项目评分矩阵U;步骤2:计算物品之间的相似度,并将相似度按照从大到小进行排序;步骤3:根据物品之间的相似度排序,产生物品的“最近邻居N”;步骤4:计算目标用户T与其他用户之间的相似度,并将相似度按照从大到小的顺序进行排序;步骤5:根据用户之间的相似度排序,产生用户的“最近邻居K”。本发明同时考虑用户相似度和项目相似度两个方面,利用加权的方法得到同时考虑用户相似度和项目相似度的项目预测评分,并根据评分的排序进行推荐,该算法能够降低平均误差MAE的值,提高推荐算法的准确率。
  • 一种基于用户项目混合协同过滤算法
  • [发明专利]一种基于CS-ANN的软件缺陷预测方法-CN201510955883.6在审
  • 于倩;王海林;李彤;郁湧 - 云南大学
  • 2015-12-17 - 2016-05-25 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种基于CS-ANN的软件缺陷预测方法,包括:输入原始数据集,得到训练数据集;把训练数据集分为训练数据和测试数据;初始化权值;将训练数据和权值输入ANN算法进行训练,得出预测值,计算损失函数值Jw;将Jw和权值输入CS算法,得到最优权值;判断是否满足迭代次数;使用得到的最优权值和测试数据进行测试,输出测试结果;使用测试结果,以最大值F1值为标准确定最佳阈值;最后将新数据、最优权值和最佳阈值输入模型对新数据预测。本发明首次将布谷鸟搜索算法和神经网络算法运用到软件缺陷预测模型中,结合了布谷鸟搜索算法的能够找到全局最优值、收敛速度快和参数设置简单等优点,提高了模型的缺陷预测能力和性能。
  • 一种基于csann软件缺陷预测方法

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