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[发明专利]基于人工智能和声音识别虫害方法和机器人-CN202110584234.5在审
发明人： 朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：基于人工智能和声音识别虫害方法和机器人，包括：位置获取步骤；声音采集步骤；专家标注虫害步骤；虫声识别模型训练步骤；虫声识别模型预测步骤。上述方法、系统和机器人，通过虫声识别的方法开创了害虫识别的新模式，传统基于视觉的害虫识别，难度很大，因为害虫很小不易被摄像头捕获到，更难以通过计算机进行识别，而虫声是害虫非常明显的特点，通过虫声进行害虫识别是一种独创，而且结合人工智能技术，可以做到自动快速的识别和预测，为精准灭虫提供了可能。
基于人工智能声音识别虫害方法机器人

[发明专利]基于聊天大数据知识库的机器人对话控制方法和系统-CN201610281403.7有效
发明人： 朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2016-04-29 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F16/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种机器人对话控制方法和系统，从预设聊天大数据知识库中检索与输入语句匹配度最大且存在答复语句的语句作为检索结果语句，将检索结果语句的答复语句作为输出语句并输出。从包括多条类聊天语句以及多条聊天语句中至少一条聊天语句对应的答复语句的聊天大数据知识库中进行搜索，不再从根据人工制作的语句以及答复语句建立的数据库中进行搜索，从而获得的检索结果语句以及其对应的答复语句更符合实际用户聊天的语句，提高合理性和真实性，且匹配度越大聊天语句与输入语句越符合，采用与输入语句匹配度最大的检索结果语句对应的答复语句回复用户会更加合理和真实。
基于聊天数据知识库机器人对话控制方法系统

[发明专利]基于时态推理的学术论文精准检索方法及系统-CN201710395534.2有效
发明人：汤庸;朱定局;毛承洁 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2017-05-26 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时态推理的学术论文精准检索方法及系统，所述方法包括：获取用户需要检索论文的内容关键词和时间限定条件；通过内容关键词检索论文数据库中的所有学术论文，得到的检索结果加入到第一学术论文集合；从第一学术论文集合中的每个论文提取与时间限定条件相关的时间数据，作为学术论文的时态数据；将第一学术论文集合中的每个论文的论文时态数据与时间限定条件进行比较，选择论文时态数据符合时间限定条件的论文加入到检索学术论文集合；将检索学术论文集合的论文作为检索结果输出至用户。本发明可通过获取学术论文上的投稿日期、出版日期来进行时态推理，精准地获得用户想要检索的限定特定时间点或时间段的学术论文集合。
基于时态推理学术论文精准检索方法系统

[发明专利]残缺数据深度学习神经网络方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201711205193.4有效
发明人： 朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种残缺数据深度学习神经网络方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取预先训练好的深度学习神经网络；从待预测数据中获取输入数据；根据所述输入数据和所述预先训练好的深度学习神经网络的输入变量确定至少一个缺少数据的输入变量；将对所述缺少数据的输入变量进行赋值获得的数据，与从所述待预测数据中获取的输入数据进行组合，生成多组完整输入数据；将所述多组完整输入数据输入到所述预先训练好的深度学习神经网络中，计算得到多组输出数据。通过这种方式，能够在输入数据缺少数据的情况，仍然能够通过神经网络输出预测的输出变量，为研究工作提供数据支持，减少了输入数据检测和采集的成本。
残缺数据深度学习神经网络方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于大数据与深度学习的婚恋对象匹配数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201711260402.5有效
发明人： 朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2017-12-04 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于大数据与深度学习的婚恋对象匹配数据处理方法，包括：获取待匹配的第一对象图像数据和第二对象图像数据；将第一对象图像数据和第二对象图像数据输入已训练的深度学习神经网络，深度学习神经网络的参数是以已婚匹配对象对应的匹配图像大数据作为输入，将已婚匹配对象对应的有效匹配时长与深度学习神经网络训练模型的预设匹配时长比较得到的对应的标签作为预期输出，输入深度学习神经网络训练模型训练得到；获取已训练的深度学习神经网络输出的对应的匹配结果；根据匹配结果确定第一对象与第二对象在预设匹配时长的范围内的匹配状态，还提出一种婚恋对象匹配数据处理装置、计算机设备和可读存储介质，提供客观的匹配依据。
基于数据深度学习婚恋对象匹配数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于大数据与深度学习的用户数据处理方法、机器人系统-CN201711339889.6有效
发明人： 朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用户数据处理方法，包括：获取待分析用户的用户数据，所述用户数据包括面部图像数据和/或掌心图像数据；将所述用户数据输入对应的已训练的第一预测深度学习神经网络，第一预测深度学习神经网络的参数是将训练用户对应的训练用户大数据作为输入，将与训练用户大数据对应的训练用户的用户状态标签作为预期输出，输入第一预测深度学习神经网络模型训练得到，其中所述训练用户大数据的数据类型与待分析用户的用户数据的数据类型匹配；获取所述已训练的第一预测深度学习神经网络输出的对应的用户状态预测标签；根据所述用户状态预测标签确定所述待分析用户的用户状态，还提出一种机器人系统和可读存储介质，提供客观的预测依据。
基于数据深度学习用户数据处理方法机器人系统

[发明专利]基于大数据和深度学习的主动审计方法和机器人系统-CN201811207163.1有效
发明人： 朱定局 -专利权人：大国创新智能科技（东莞）有限公司
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：基于大数据和深度学习的主动审计方法和机器人系统，包括：获取预设类别的审计标准，获取未申请审计的对象的数据，从所述对象的数据中获取所述审计标准对应的数据，判断所述审计标准对应的数据是否符合所述审计标准，将审计的结果反馈给审计不通过的所述未申请审计的对象。上述方法和系统通过基于大数据和深度学习的主动审计技术，提高了审计的及时性、解决问题的及时性，避免了漏审计。
基于数据深度学习主动审计方法机器人系统

[发明专利]基于大数据和深度学习的跟踪审计方法和机器人系统-CN201811207425.4有效
发明人： 朱定局 -专利权人：大国创新智能科技（东莞）有限公司
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：基于大数据和深度学习的跟踪审计方法和机器人系统，包括：获取预设类别的审计标准，获取待审计的对象的数据，从所述对象的数据中获取所述审计标准对应的数据，将所述待审计的对象的所述审计标准对应的数据与上一次审计时所述待审计的对象的所述审计标准对应的数据进行比较并判断是否发生了变化：是，则转到跟踪审计判断步骤执行；否，则转到复制审计结果步骤执行。上述方法和系统通过基于大数据和深度学习的跟踪审计技术，提高了审计的时效性、客观性、可信度和效率，并降低了审计的成本。
基于数据深度学习跟踪审计方法机器人系统

[发明专利]层数增减深度学习神经网络训练方法、系统、介质和设备-CN201810823422.7有效
发明人： 朱定局 -专利权人：大国创新智能科技(东莞)有限公司
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种层数增减深度学习神经网络训练方法、系统、介质和设备，所述方法包括：将训练输入数据输入当前深度学习神经网络，通过当前深度学习神经网络计算得到第一输出数据；判断第一输出数据与预期输出数据是否相同；若不符合第一预设条件，则在当前深度学习神经网络中分类器之前增加一个隐层；否则，将测试输入数据输入当前深度学习神经网络，通过深度学习神经网络计算得到第二输出数据；判断第二输出数据与真实结果数据是否相同；若不符合第二预设条件，则将当前深度学习神经网络中分类器的前一个隐层删除；否则，输出当前深度学习神经网络。本发明能达到充分拟合时顶层概念就是刚好足以与输出数据进行充分拟合的概念。
层数增减深度学习神经网络训练方法系统介质设备

[发明专利]基于深度学习的人工智能作战方法和机器人系统-CN201810774076.8有效
发明人： 朱定局 -专利权人：大国创新智能科技（东莞）有限公司
申请日： 2018-07-15 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：基于深度学习的人工智能作战方法和机器人系统，包括：生成多个第一作战案例样本；根据所述第一作战案例样本对所述作战深度学习模型进行无监督训练；从多个所述第一作战案例样本中筛选出多个符合预设条件的所述第一作战案例样本，作为多个第二作战案例样本；根据所述第二作战案例样本对所述作战深度学习模型进行有监督训练。上述方法和系统通过作战案例样本自动生成，解决了作战案例样本少无法进行有效深度学习和辅助决策的问题，提高了深度学习的效果和作战辅助决策的能力，提高了深度学习模型的准确性和作战机器人的主观能动性和智能性。
基于深度学习人工智能作战方法机器人系统

[发明专利]基于大数据和深度学习的认定方法和机器人系统-CN201811207738.X有效
发明人： 朱定局 -专利权人：大国创新智能科技（东莞）有限公司
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：基于大数据和深度学习的认定方法和机器人系统，包括：获取预设类别的认定标准，获取待认定的对象的数据，从所述对象的数据中获取所述认定标准对应的数据，判断所述认定标准对应的数据是否符合所述认定标准。上述方法和系统通过基于大数据和深度学习的认定技术，使得预设类别的认定更为自动化、智能化，提高了预设类别认定的客观性、可信度、准确性、效率。
基于数据深度学习认定方法机器人系统

[发明专利]基于语料库面向专业职业的人工智能心理健康聊天机器人-CN202110182808.6在审
发明人： 朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-02-10 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本实施例提供的基于语料库面向专业职业的人工智能心理健康聊天机器人，包括：专业职业获取步骤；最近聊天语句获取步骤；聊天语句生成步骤。上述方法、系统和机器人，通过考虑专业职业，从而使得用户在与人工智能机器人聊天时不会觉得浪费时间，而是觉得对于专业职业有帮助，这样就能一举两得，在改进了心理健康的同时也对专业职业有帮助。
基于语料库面向专业职业人工智能心理健康聊天机器人

[发明专利]自动生成问卷备选答案的人工智能方法和机器人-CN202110182908.9在审
发明人： 朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-02-10 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：自动生成问卷备选答案的人工智能方法和机器人，包括：问卷获取步骤；目标用户问卷数据获取步骤；目标用户问卷答案生成步骤。上述方法、系统和机器人，通过自动生成问卷答案的方式减轻用户填写问卷的工作量，对于工作忙、时间紧张的用户来说非常有用，而且用户问卷是根据用户数据和人工智能技术生成的，所以可以预知用户将会填写的答案，用户只需要对自动生成的答案进行少量改动就可以完成问卷的填写，极大节省了用户的时间和填写问卷的效率。
自动生成问卷备选答案人工智能方法机器人

[发明专利]大数据和小数据相结合的人工智能方法和机器人-CN202110187186.6在审
发明人： 朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-02-10 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：大数据和小数据相结合的人工智能方法和机器人，包括：目标获取步骤；目标用户的用户类型获取步骤；数据类型获取步骤；模型获取步骤；目标任务完成步骤。上述方法、系统和机器人，通过与训练数据、用户类型相近的数据来扩大人工智能模型的训练数据量，使得模型不会过拟合、不会陷入局部最优，而使得全局效果好，然后又通过针对性数据来对前面训练得到的模型进行校正，从而提高人工智能模型的训练效果，使得人工智能模型能够更好地完成预测或分类任务。
数据相结合人工智能方法机器人

[发明专利]基于知识库的人工智能作战方法和机器人系统-CN201810774061.1有效
发明人： 朱定局 -专利权人：大国创新智能科技（东莞）有限公司
申请日： 2018-07-15 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：基于知识库的人工智能作战方法和机器人系统，包括：生成多个第一作战案例样本；根据预设作战态势知识库生成所述第一作战案例样本中的作战态势；根据预设作战意图知识库生成所述第一作战案例样本中的作战意图；根据预设作战决策知识库生成所述第一作战案例样本中的作战决策；从多个所述第一作战案例样本中筛选出多个符合预设条件的所述第一作战案例样本，作为多个第二作战案例样本。上述方法和系统通过作战案例样本自动生成，解决了作战案例样本少无法进行有效辅助决策的问题，提高了作战辅助决策的能力，提高了作战机器人的主观能动性和智能性。
基于知识库人工智能作战方法机器人系统