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[发明专利]多流形正则化非负矩阵分解的多视角数据缺失补全方法-CN202010137047.8有效
发明人：孙晶涛;张秋余;陈彦萍;李敬明;王忠民;孙韩林;温福喜 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种多流形正则化非负矩阵分解的多视角数据缺失补全方法，通过多视角间的一致性假设，利用多流形正则化非负矩阵分解算法，获得无标记多视角数据趋于一致的流形及全局聚类；采用视角协同改进高斯混合方法，构建多视角协同判别模型。通过对存在缺失数据的样本，在非缺失视角下簇相关度水平的计算，实现样本所属簇的预标定；利用多视角在低维空间中的一致性，采用多元线性回归分析方法，建立特定视角下的缺失数据预测模型，实现在多属性缺失条件下的数据精确补全。本发明不需要大规模的标注样本进行训练，避免了预先定义类别关系和相关特征，提高了现有多视角挖掘技术对于无标记多源数据的理解发现能力。
流形正则化非负矩阵分解视角数据缺失方法

[发明专利]一种加速转发EF业务的动态流量分配方法-CN202011424766.4有效
发明人：王晓梅;李刚;孙韩林 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： H04L47/2425 文献下载
摘要：本发明涉及一种加速转发EF业务的动态流量分配方法，该方法包括：在实现DiffServ的网络节点上设置周期时间；设置加权平均业务流量参数；按照周期重复获取周期时间内业务流量信息，采用动态流量算法计算、设置并启用为AF业务保留的基本带宽和EF业务限制带宽。本发明通过获取周期时间内EF和AF流量信息，采用一种新的动态流量分配方法，动态调整流量限制速率，解决了EF业务的流量限制依赖网络管理员的经验进行配置，影响EF业务的质量，浪费网络节点的带宽的问题。
一种加速转发 ef 业务动态流量分配方法

[发明专利]一种基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法-CN201910701129.8有效
发明人：马素刚;侯志强;刘晓义;惠飞;王忠民;孙韩林;赵祥模 -专利权人：长安大学;西安邮电大学
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明属于疲劳驾驶检测技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法。现有的检测方法在检测准确性和反应速度上不能很好地满足实际产品的需求，存在着不能有效避免疲劳事故的发生的问题。本发明提供的一种基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法，启动设备，对摄像头进行初始化操作；然后进行视频采集、人脸检测、目标跟踪、神经网络判断、缓存图像和报警步骤，利用深度特征提取、目标检测、目标跟踪和行为识别等方法，实现对疲劳驾驶行为的准确判断。该方法准确度高，检测速度快，利用定期检测更新跟踪模板有效解决了跟踪失败问题，同时采用了单幅图像特征和连续多幅图像序列特征对疲劳行为进行描述，从而提高整个系统判断的准确性。
一种基于计算机视觉疲劳驾驶检测方法

[发明专利]一种基于密集卷积网络特征的视觉目标跟踪方法-CN201910947630.2有效
发明人：马素刚;侯志强;惠飞;赵祥模;孙韩林;王忠民 -专利权人：长安大学;西安邮电大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明属于目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于密集卷积网络特征的视觉目标跟踪方法。本发明提供的技术方案，包括以下五个步骤：步骤一、构建初始位置滤波器；步骤二、构建初始尺度滤波器；步骤三、目标定位；步骤四、尺度估计；步骤五、模型更新。通过深度密集卷积网络的不同层提取目标特征，基于APCE(Average Peak‑to‑Correlation Energy)值自适应地选择最佳响应图，然后确定目标中心位置。在此基础上，进一步对目标尺度进行估计，能够适应目标尺度变化，准确确定目标的大小，选择性地对模型进行在线更新。算法精确度和成功率较高，实现了目标的鲁棒跟踪，易于在实际场景中推广应用。
一种基于密集卷积网络特征视觉目标跟踪方法

[发明专利]一种基于主题集成聚类的产品典型性特质挖掘方法及系统-CN202210205214.7在审
发明人：孙晶涛;陈彦萍;张秋余;王忠民;李敬明;孙韩林 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主题集成聚类的产品典型性特质挖掘方法及系统，构造融入词性信息的LDA主题模型，并将多个LDA主题模型获取的聚类结果作为原始数据的新增属性，计算原始数据在基聚类空间内的相关性，构建最大相关系数矩阵；获取最大相关系数矩阵的相应划分，实现主题聚类集成；构建任意文本中某一个词在特定窗口下的词性属性矩阵，并在该词的词性属性矩阵中引入文本的主题概率，利用集成学习方法对同一个词的多个词性属性矩阵进行集成，获取词的词性标记序列向量；利用词对相似度排序方法获取产品短评文本的典型性特质。本发明解决了对短评文本进行产品典型性特质挖掘时所存在的语义表征丢失、聚类效率低以及可解释能力不足等问题。
一种基于主题集成产品典型性特质挖掘方法系统

[发明专利]一种复杂网络重叠社区结构检测方法及系统-CN202111528429.4在审
发明人： 孙韩林;赵婧如;吕宁;王忠民;陈彦萍;高聪;马素刚 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂网络重叠社区结构检测方法及系统，将复杂网络划分为一系列相互重叠的子网络；基于划分的一系列相互重叠的子网络，为复杂网络中的每个节点发现对应的1‑步邻居部分社区结构；依据发现的1‑步邻居部分社区结构，识别出重叠节点，利用重叠节点对复杂网络进行重构，得到具有非重叠社区结构的重构网络；在得到的重构网络上应用非重叠社区结构检测方法发现非重叠社区结构，并应用优化方法对非重叠社区结构进行优化，依据重叠节点信息进行修正获得重叠社区结构，完成重叠社区结构检测。本发明降低了检测的计算代价，并获得更高质量的重叠社区结构。
一种复杂网络重叠社区结构检测方法系统

[发明专利]具有非确定性的多源用户体验数据聚合方法-CN201810339948.8有效
发明人：张恒山;王忠民;陈彦萍;田振洲;高聪;孙韩林;吕宁;孙晶涛;夏虹;高玉坤 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有非确定性的多源用户体验数据聚合方法，包括：S1)针对具有非确定性的多源用户体验数据，将其统一转换为直觉模糊数，在不丢失不确定性信息的前提下，实现多源数据的格式统一；S2)利用有序加权平均的直觉模糊数聚合函数，实现对表示为直觉模糊数的用户体验信息的有效聚合；S3)将聚合得到的直觉模糊数转换为[0,1]区间内的实数，完成多源用户体验数据的有效聚合。本发明在不丢失不确定性信息的前提下，能够将具有不确定性的用户体验信息与其它的用户体验信息进行有效聚合，实现对工业产品多源的用户体验信息的综合量化评估，帮助改进产品质量和服务。
具有确定性用户体验数据聚合方法

[发明专利]一种无监督事件知识图谱构建方法及系统-CN202110791823.0在审
发明人：孙晶涛;陈彦萍;李敬明;张秋余;王忠民;孙韩林 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督事件知识图谱构建方法及系统，依据样本邻域对特征相似性的影响，利用邻域互信息度量特征之间的依赖，将具有依赖关系的特征划分到一个簇类，得到具有事件相关性的特征聚类簇；根据特征聚类簇生成包含对应特征簇的样本集合，在多维统计数据高阶相关性基础上，构造样本集合的相似矩阵，利用局部线性嵌入算法，在保持原始样本流形结构的基础上，获取样本集合的低维嵌入集合；采用稀疏表示方法对低维嵌入集合进行处理，获取样本集合的稀疏表示系数，筛选稀疏表示系数中非零元素对应的特征构建事件的知识图谱。本发明提高了事件图谱的合理性，在一定程度上提高了事件相似度计算的有效性。
一种监督事件知识图谱构建方法系统

[发明专利]基于准确性判定的用户评价数据分析方法-CN201810327374.2有效
发明人：张恒山;王忠民;陈彦萍;田振洲;高聪;孙韩林;吕宁;孙晶涛;夏虹;高玉坤 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2018-04-12 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于准确性判定的用户评价数据分析方法，包括：S101)根据电商中平台收集的用户用文字给出的评价意见，判定其对商品的评价是正面、负面还是不确定意见，并统计正面、负面、不确定意见所占全部用户评价意见的频数；S102)将电商平台中收集的用户星级评价转换为[0,1]区间内的实数，分别计算正面、负面、不确定评价意见所对应实数的平均值；S103)结合各类评价意见的频数和对应实数的平均值，判断用户评价意见的准确性；S104)根据评价意见的准确性判定，对用户的星级评价意见进行聚合，以得到用户对某商品的精确评分值。本发明克服目前已有的用户评价数据分析方法所存在的缺陷，可以对用户评价数据进行准确性判别。
基于准确性判定用户评价数据分析方法

[发明专利]基于等级分配的非均匀软件可信指标融合方法-CN201810327392.0有效
发明人：张恒山;王忠民;陈彦萍;田振洲;高聪;孙韩林;苑庆涛;高玉坤 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2018-04-12 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于等级分配的非均匀软件可信指标融合方法，能实现软件可信指标之间的有效融合计算，进而完成基于指标的软件可信性量化评估，具体包括以下步骤：1)针对分布非均匀的各类软件可信指标，根据其密集分布区间和其它区间内数据所占的比率以及区间长度的比率等进行等级分配，为密集分布区间分配数目相对较多的等级；2)基于软件可信指标取值区间的等级分配，将非均匀的软件可信指标转换为[0,1]区间内的数，实现非均匀软件可信指标的归一化，用加权平均法实现它们的融合计算。
基于等级分配均匀软件可信指标融合方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的网络故障诊断方法-CN202011424752.2在审
发明人：王晓梅;李刚;孙韩林 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的网络故障诊断方法，该方法包括：采集并预处理网络出现故障时的流量运行图像，添加标签，生成网络故障图像样本；将网络故障图像样本按比例划分训练和验证样本集；建立卷积神经网络模型，将训练样本集输入模型迭代训练，使用验证样本集验证模型，直至完成训练；将网络流量运行图像预处理后，输入已完成训练的模型，进行网络故障预测。本发明通过生成网络故障图像样本，划分训练和验证样本集，建立卷积神经网络模型，完成模型训练，将网络流量运行图像预处理后，输入已完成训练的模型，进行网络故障预测，解决现有技术依靠网络管理员的经验，排错周期长等问题，为网络故障诊断提供了合理的预测参考。
一种基于卷积神经网络网络故障诊断方法

[发明专利]面向不均衡大数据集的无监督文本主题相关基因提取方法-CN202010255801.8在审
发明人：孙晶涛;李敬明;陈彦萍;张秋余;王忠民;孙韩林;温福喜;何继光 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2020-04-02 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向不均衡大数据集的无监督文本主题相关基因提取方法，采用因子分析和密度峰值算法来获取高维样本集的聚类簇，标注无标签样本；利用平均局部密度和信息熵来改进基于CHI统计矩阵的特征选取方法，强化低密度、小样本簇的特征表达度；采用基于负熵的快速固定点算法，分析多维数据间的高阶统计相关性，提取独立的隐含主题特征基因及完成分量间高阶冗余的去除。不需采用大规模已标注样本进行训练，能够有效避免对样本类别关系及特征结构的预定义；克服采用过抽样或欠抽样方法对原始不均衡数据集的类别分布所带来的影响。通过对特征类别结构的修正，改善了CHI统计选择方法的性能；还实现了在保持样本集辨识能力情况下的有效特征降维。
面向均衡数据监督文本主题相关基因提取方法

[发明专利]基于群体分组的决策数据分析方法-CN201810327355.X在审
发明人：张恒山;王忠民;陈彦萍;田振洲;高聪;孙韩林;苑庆涛;高玉坤 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2018-04-12 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于群体分组的决策数据分析方法，包括：1)将决策意见转换为[0,1]区间内的实数数组，数组中最大值所对应排产方案相同的数组归为一组；2)依据数据分组，分组统计每组数据所占的数据比率；3)依据数据分组，分组计算每个排产方案对应实数的平均值；4)根据分组统计的数据占比和分组计算得到的排产方案的实数平均值，计算每种排产方案的综合选择率，该值最大的排产方案即为排产问题的正确方案。本发明可以从决策数据集中分析得到正确的决策结果，避免了传统的统计数据分析方法有时会得到错误结果。
分组决策数据实数数组数据分组统计数据分析错误结果决策结果数据比率分析传统的选择率组数据群体统计转换决策

[发明专利]逐跳转发的分布式流媒体传输性能的测试方法及测试装置-CN200610113869.2无效
发明人： 孙韩林;裴育杰;林宇;崔毅东;焦利;王洪波;金跃辉;吴晓霞 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2006-10-20 - 公布日： 2007-03-28 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：一种逐跳转发的分布式流媒体传输性能的测试方法和装置，测试方法是在端到端的测量路径上设置多个测量节点，并在其中分别设置测试模块，以将整条测量路径划分成多段路径，其中除了首个发送节点的发送模块和最后一个节点的接收模块以外，处于中间测量路径上的其它各个接收模块从前驱节点接收到测量数据包和控制消息后，先执行逐跳转发操作：直接向后继节点转发该测量数据包和控制消息，用于端到端的传输性能测量；同时根据前驱节点发送来的测量数据包和控制消息，计算该节点与其前驱节点之间分段路径的各项传输性能参数，以便在一次测量过程中，同时获得端到端和逐段路径的传输性能参数，快速定位网络问题的发生位置。
跳转分布式流媒体传输性能测试方法装置

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