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[发明专利]一种基于深度学习的不定长音频情绪识别方法-CN202310757635.5在审
发明人： 池凯凯;缪明轩;苏立冬;高华 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明设计属于语音识别领域，具体涉及到一种基于深度学习的不定长音频情绪识别方法。包括：识别待处理音频的时长为m秒，根据时长m对待处理音频进行情绪识别；当m30时，将待处理音频切分为m/3个3秒的待处理片段，将m/3个待处理片段输入第一模型，获得分类结果，选用出现次数最多的分类结果作为结果输出；当m30时，将待处理音频的前30秒切分为10个3秒的片段输入第二模型、时间‑情绪特征深度提取网络和分类器中，得到最终情绪识别结果。本发明解决了现实应用中音频不定长与训练时音频定长产生冲突的问题，充分利用情绪信息和时间信息，提高识别精度，模型拥有较小参数量，训练时间成本较低，可很好地应用在嵌入式设备中。
一种基于深度学习不定音频情绪识别方法

[发明专利]一种虚拟现实多用户协作体验质量优化方法-CN202310685740.2在审
发明人：梁鸿源;黄亮;李玉琪;朱森洋;池凯凯;张书彬;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟现实多用户协作体验质量优化方法，首先离线处理完成所需数据的采集和编码处理，数据服务器在接收到用户的位置信息后，通过线性回归预测出需要发送给用户的全景帧分片编号，基于用户体验质量等级、总时延和方差一致性，建立用户体验质量优化模型，并将所述用户体验质量优化模型转化为单时隙内的全景帧分片编码质量等级决策模型，最后使用密度/价值方法进行编码质量等级决策，最后发送决策结果对应的编码质量等级的全景帧分片。本发明支撑多用户使用商用移动无线设备进行虚拟现实网络协作，并且保证各个用户都可以获得较好的体验。
一种虚拟现实多用户协作体验质量优化方法

[发明专利]一种基于深度学习的长文本数据分类方法-CN202310917698.2在审
发明人：高华;陈俐;池凯凯 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的长文本数据分类方法，包括获取文本数据以及对应的标签构成训练集；将每个文本数据拆分为多个短句数据，并利用深度神经网络对每个短句数据输出短句特征向量；以最小化编码器的输入和解码器的输出为目标，训练优化编码器和解码器；利用训练优化后的编码器对短句特征向量进行降维处理得到短句降维向量，并将同属于一个文本数据的短句降维向量进行拼接得到文本降维向量；将文本降维向量输入分类器，根据分类器输出的预测结果以及训练集中的标签训练优化分类器；基于深度神经网络以及训练优化后的编码器和分类器完成长文本数据分类。本发明保存了长文本的所有信息，提高了长文本数据分类的效率和准确率。
一种基于深度学习文本数据分类方法

[发明专利]基于粒子群优化的射频能量源布置与发射功率设置方法-CN202010552798.6有效
发明人： 池凯凯;金炜炜;边继东 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04W52/18 文献下载
摘要：一种基于粒子群优化的射频能量源布置与发射功率设置方法，针对给定捕获射频能量的节点位置、节点能量捕获功率需求值、射频能量源布置的个数以及能量源总功率阈值，利用粒子群算法来优化能量源的布置位置和能量源的发射功率设置，算法中粒子的适应度值定义为到达节点能量捕获功率需求值的节点比例，通过粒子不断搜索，最终得到能量源布置位置选取与能量源的发射功率设置。本发明的方法实现了射频能量源的布置位置与发射功率的合理设置，使较多节点的能量捕获功率需求得到满足。
基于粒子优化射频能量布置发射功率设置方法

[发明专利]最小化时延的FDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法-CN202310632649.4在审
发明人：陈茜;张书彬;池凯凯;黄亮;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了最小化时延的FDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，应用于无线供能边缘计算网络系统，无线供能边缘计算网络系统包括混合接入点和I个无线设备。本发明通过构建系统的时延模型，并通过给定卸载决策、初始化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长，来训练时延模型，得到各无线设备最优的卸载决策，且最优的卸载决策对应的时延就是最小时延，整个过程仅优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长、各无线设备的带宽分配率和各无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，进而使得模型很快收敛，卸载决策的过程高效快速。
最小化 fdma 无线边缘计算网络任务卸载方法

[发明专利]一种基于主辅两路时空特征融合的音乐分类方法-CN202310757630.2在审
发明人： 池凯凯;苏立冬;缪明轩;高华 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主辅两路时空特征融合的音乐分类方法，包括：获取用于训练的音频数据及其标签，并进行去噪处理，切割成片段，提取出梅尔频谱图；构建深度学习网络，网络由主辅两路组成，主路是时空注意网络，辅路是预训练网络，两路的训练结果进行融合；将训练数据的梅尔频谱图依次输入到深度学习网络中，计算深度学习网络输出的训练结果与其标签的差异，从而反向传播对网络的参数进行更新；获取待处理的音频数据，并进行去噪处理，切割成片段，提取出梅尔频谱图；将梅尔频谱图输入到深度学习网络中，分别从时空注意网络和预训练网络中得到分类结果，通过融合得到最终结果。本发明增强了深度学习网络的容错率的同时，也增加了模型准确率。
一种基于主辅两路时空特征融合音乐分类方法

[发明专利]无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法-CN202310640008.3在审
发明人：张书彬;陈茜;池凯凯;黄亮;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04W28/084 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线供能边缘网络中能量捕获时长和计算任务的分配方法，包括：使用一维穷搜索方法输出时间占比集合；基于时间占比集合中的每一个时间占比，计算与时间占比对应的能量占比；根据时间占比集合中每一时间占比与对应的能量占比，计算N个无线设备的计算速率总和，取计算速率总和最大的作为无线设备本次计算最优的时间占比和能量占比；根据最优的时间占比和能量占比，完成本次计算任务卸载分配。本发明优化能量捕获时长和计算任务分配，具有更小的时间消耗，能够达到较高的计算速率，适用于时变的信道状态。
无线边缘网络能量捕获计算任务分配方法

[发明专利]基于深度神经网络的无线供能边缘计算任务卸载方法-CN202310642170.9在审
发明人：陈茜;张书彬;池凯凯;黄亮;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04W28/084 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的无线供能边缘计算任务卸载方法，包括：读取当前时间帧下物联网设备的信道增益，利用深度神经网络得到帧长倍数；根据帧长倍数和信道增益，计算物联网设备的能量分配比例；按照帧长倍数，将当前时间帧划分为广播时间和卸载时间；在广播时间捕获所述射频能量发射器发出的射频能量，并按照能量分配比例，将捕获的射频能量划分为卸载能量和本地计算能量；在卸载时间利用卸载能量将任务卸载至边缘服务器，在整个时间帧中基于本地存储能量和本地计算能量进行任务本地计算。本发明不仅可以获得近似最优的卸载策略，而且具有更小的时间消耗，能够达到较高的计算速率，适用于时变的信道状态。
基于深度神经网络无线边缘计算任务卸载方法

[发明专利]一种知识图谱增强的意图识别与槽填充方法-CN202310454734.6在审
发明人：黄亮;项嘉豪;池凯凯;张书彬;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种知识图谱增强的意图识别与槽填充方法，经过知识图谱查询得到用户输入语句中实体对应的知识，生成句子树，根据句子树的结构生成嵌入矩阵和掩码矩阵；将嵌入矩阵和掩码矩阵一起输入到编码器中进行编码，得到意图语义表示向量和槽语义表示向量；最后对意图语义表示向量和槽语义表示向量进行分类解码，获得最后输出的意图标签和槽标签。本发明利用知识图谱来增强预训练语言模型，通过句子树产生掩码矩阵，以便在输入BERT进行自注意力计算时，仅有实体可以对其相关的知识进行注意力计算，从而减少无关知识对句子整体语义的影响，在提高系统预测的精确度上有着重要意义。
一种知识图谱增强意图识别填充方法

[发明专利]基于深度强化学习的移动无线供能物联网资源分配方法-CN202310765236.3在审
发明人：郑可琛;罗荣伟;刘晓莹;李晓东;池凯凯 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的移动无线供能物联网资源分配方法，在时隙的控制阶段，混合接入点在接收到接收范围内所有的物联网节点发送的包含自身当前剩余能量和数据包数量的状态信息后，基于深度强化学习得到资源分配信息，混合接入点把资源分配信息通过控制信道广播给接收范围内所有的物联网节点。在时隙的数据传输阶段，收到来自混合接入点的广播数据后，根据自身的信道获得情况选择是否发送数据。在时隙的能量捕获阶段，物联网节点进行能量捕获。混合接入点通过当前时隙获得的物联网节点的状态信息、资源分配结果和吞吐量训练深度强化学习。本发明增加了网络资源的利用率，达到节能并提高无线供能物联网总吞吐量的目的。
基于深度强化学习移动无线供能物联网资源分配方法

[发明专利]最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法-CN202310632716.2在审
发明人：张书彬;陈茜;池凯凯;黄亮;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，包括混合接入点和I个无线设备。本最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法通过构建系统的能量消耗模型，并通过给定若干个卸载决策，优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，来训练能量消耗模型，直至能量消耗模型收敛，得到各无线设备最优的卸载决策，且最优的卸载决策对应的能量消耗就是最小的能量消耗，整个过程仅优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，进而使得模型很快收敛，卸载决策的过程高效快速。
最小化能耗 tdma 无线边缘计算网络任务卸载方法

[发明专利]一种图标点选验证码识别方法-CN202310390994.1在审
发明人： 池凯凯;金鑫豪;黄亮;张书彬;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V30/302 文献下载
摘要：本发明公开了一种图标点选验证码识别方法，包括：获取验证码图片；采用目标检测模型进行检测，获得所有图标的位置矩形框；根据位置矩形框裁剪出各图标对应的子图并统一尺寸；利用图像相似度计算模型分别计算每个统一尺寸后的子图与候选图标的相似度，形成相似度矩阵；在相似度矩阵中查找相似度最大值，当查找到相似度最大值后记录位置作为当前行列所对应的候选图标和统一尺寸后的子图的最佳匹配结果，并删除当前相似度最大值所在行和列以更新相似度矩阵，循环执行，直至完成全部行或全部列的查找；根据候选图标顺序对全部记录位置进行点选完成验证码识别。能够快速定位图标并计算图标之间的相似度，实现点选图标验证码的快速识别，提高工作效率。
一种图标点选验证识别方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv5n模型的验证码目标检测方法-CN202310362437.9在审
发明人： 池凯凯;金鑫豪;黄亮;张书彬;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V30/302 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5n模型的验证码目标检测方法，包括：S1、获取预设数量的验证码图片并将各验证码图片中的汉字和图标打上标签，形成数据集；S2、建立改进YOLOv5n模型，包括依次连接的第一卷积单元、第二卷积单元、第一C3模块、第三卷积单元、第二C3模块、第四卷积单元、第三C3模块、SPPF模块、第五卷积单元、第四C3模块和第一卷积层；S3、采用数据集对改进YOLOv5n模型进行训练，更新模型权重文件，获得训练好的改进YOLOv5n模型。该方法大幅缩减了模型大小，减少了参数量和计算量，加快了检测速度，同时又不损失精度。
一种基于改进 yolov5n 模型验证目标检测方法

[发明专利]一种二阶提示学习的命名实体识别方法-CN202310391109.1在审
发明人：金宣成;黄亮;叶飞扬;池凯凯;张书彬;魏欣晨 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种二阶提示学习的命名实体识别方法，通过收集远程标签来匹配输入序列的潜在实体，以获得输入序列对应的远程标签序列，构建用于训练实体定位模型的数据集，并训练实体定位模型。采用训练好的实体定位模型预测输入序列中的实体位置，在输入序列中标识实体构建实体识别模型的输入数据，采用所构建的输入数据，训练实体识别模型，最终利用训练好的实体识别模型对待识别输入数据进行识别。本发明将NER任务分解为两个子任务，解决了过度时间消耗和与预先训练的训练目标不一致的问题，在准确性和推理速度之间取得了平衡。
一种提示学习命名实体识别方法

[发明专利]一种基于红外技术的二氧化碳浓度检测方法-CN202110104432.7有效
发明人：吕晶;毛科技;邱杰凡;池凯凯 -专利权人：杭州麦乐克科技股份有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01N21/3504 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于红外技术的二氧化碳浓度检测方法，包括以下步骤：S1：根据二氧化碳浓度检测传感器节点所环境温度范围，计算得到三个温度节点处的温度数值；S2：根据其二氧化碳浓度测量范围，计算得到任意范围内各个节点的二氧化碳浓度数值；S3：对每个i∈{1,2,3}和j∈{1,2,…,N}，测量该节点在温度Ti和二氧化碳浓度Cj下的输出电压值Ui,j；S4：针对当前温度数值T和输出电压值U，获得该节点下的输出电压值U j；S5：计算获得当前的二氧化碳的估计浓度。在本发明中，该二氧化碳浓度检测方法可以在标定阶段采集数据量和浓度估计准确性之间灵活调节，并通过调整一个参数取值来轻松的调整对应的采集数据量，适应了浓度估计准确性的检测需求。
一种基于红外技术二氧化碳浓度检测方法

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