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[发明专利]一种面向遥感目标检测的混合知识解耦的知识蒸馏算法-CN202310521321.5在审
发明人： 钱付兰;洪嘉成;张崇浩;陈海;赵姝 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向遥感目标检测的混合知识解耦的知识蒸馏算法，其中方法包括以下步骤：S1，构建遥感目标检测模型作为用于知识蒸馏的教师模型；S2，对模型进行轻量化处理，形成用于知识蒸馏的学生模型；S3，对边界框信息进行预测并计算目标检测损失；S4，教师模型引导学生模型解耦不同类型的知识；S5，从输出层次上蒸馏语义知识，计算输出层蒸馏的损失函数值；S6，交叉蒸馏不同层次的语义特征和定位特征，计算交叉特征蒸馏的损失函数值；S7，计算总损失函数值，优化学生模型。本发明解决了参数量大、复杂的遥感检测模型难以部署到卫星等边缘设备的问题。本方法不仅实现了遥感检测器的轻量化，还提升了检测器的性能。
一种面向遥感目标检测混合知识蒸馏算法

[发明专利]一种基于融合高通信号和特征相关性的节点分类方法-CN202211070342.1在审
发明人： 钱付兰;黄宾峰 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于融合高通信号和特征相关性的节点分类方法，包括以下步骤：S1、处理数据，构建网络数据；S2、使用松弛最小生成树构建特征相关性图；S3、设计出对应的低通滤波器和高通滤波器；S4、在原始拓扑结构图和特征相关性图应用低通滤波器和高通滤波器得到两个图中节点特征的高通信号和低通信号，并设计两种不同的融合方式为两张图融合两种不同信号，得到两种图中不同节点的表示；S5、得到最终的节点表示；S6、具有相同标签的节点划分为一类。本申请引入高通信号能够使得不同标签节点特征差异性变大，保留低通信号能够使得相同标签节点特征差异性变的更小，从两方面提高了节点分类的精度。
一种基于融合通信特征相关性节点分类方法

[发明专利]基于语义链接异构信息网络嵌入的专利推荐方法及装置-CN201910476853.5有效
发明人：张燕平;李爽;陈喜;赵姝;钱付兰 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了基于语义链接异构信息网络嵌入的专利推荐方法及装置，方法包括：1)、针对专利数据库中的每个专利，将与所述专利的文本相似度最高的、前第一预设数量个顺序次序对应的专利作为语义链接，且所述专利数据库中包括被审查专利；2)、根据所述语义链接关系和著录项目信息来构建所述专利数据库对应的异构信息网络，并使用边将异构信息网络中的各个节点连接；3)、获取所述异构信息网络中各个专利节点的特征向量；4)、获取各个节点的特征向量与被审查专利对应专利节点的特征向量之间的余弦相似度，将余弦相似度最高的、前第二预设数量个顺序次序对应的专利作为被审查专利的待推荐专利。应用本发明实施例，可以使推荐的专利更准确。
基于语义链接信息网络嵌入专利推荐方法装置

[发明专利]基于网络表示学习和层次标签嵌入的专利分类方法及系统-CN202210105810.8在审
发明人：赵姝;鲁凡;陈嘉琳;陈洁;段震;钱付兰;张宇航 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于网络表示学习和层次标签嵌入的专利分类方法及系统，方法包括：获取包含类别标签等数据的专利信息；利用专利引文、发明人与权利人信息构造发明人网络和权利人网络；通过层次标签嵌入获得标签描述的语义特征表示，结合层次类别结构关联性对标签语义进行增强，得到最终层次标签语义特征表示；通过文本嵌入获得专利文本特征表示，获得最终的专利文本特征；通过网络表示学习获得网络专利节点特征，结合两个网络之间的相关性增强专利节点特征表示，融合两个网络的专利节点特征，获得最终的专利节点特征；融合专利文本特征和专利节点特征进行专利分类。解决了忽略专利类别标签在分类过程中的特征增强作用导致专利分类准确性较低的技术问题。
基于网络表示学习层次标签嵌入专利分类方法系统

[发明专利]一种Logisim电路图的查重方法及系统-CN202111157834.X在审
发明人：赵姝;方铿懿;刘峰;陈洁;段震;钱付兰;张燕平 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06F30/3947 文献下载
摘要：一种Logisim电路图的查重方法及系统，属于数据处理技术领域，解决如何有效地捕捉到Logisim电路图的关键信息，减少拖拽电路图的部分元件或部分最大连通子图对查重的干扰的问题，包括以下步骤：将Logisim电路图视作以元件为节点、以导线为边的无向图，然后将无向图划分为若干最大连通子图，得到最大连通子图集合，从而创建最大连通子图集合数据集；通过计算最大连通子图的相似度，从而计算最大连通子图集合的重复率；根据计算的重复率采用阈值过滤或聚类的方法从Logisim电路图数据集找到重复的Logisim电路图；本发明的技术方案将Logisim电路图表示为最大连通子图集合，有效地捕捉到Logisim电路图的关键信息，减少多种作弊手段对查重的干扰，从而提高查重的效果。
一种 logisim 电路图方法系统

[发明专利]一种基于多元数据分析的高校评价系统-CN201810029406.0有效
发明人： 钱付兰;乔嘉琪;赵姝 -专利权人：安徽大学
申请日： 2018-01-12 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元数据分析的高校评价系统，包括：训练模型构建模块，数据获取模块，话题主题分类模块，评论情感分类模块，标签生成模块，数据管理模块，数据可视化模块，如此，充分考虑高校话题信息特点，构建了一个高效的、稳定的热点高校话题发现展示系统，为学生、家长和教师等用户群体提供便捷的服务，从话题分类、关键词抽取的思想，采用中文分词技术，关键词提取技术，并利用空间向量模型将文本信息以向量化形式表示，通过最大化差异结合TF‑IDF算法将各高校的关键词提出出来作为标签，利用类别贡献度模型生成话题特征模型进行分类，并通对话题下的评论信息进行情感分类，通过算法改进提高了文本挖掘准确性和效率，易于推广。
一种基于多元数据分析高校评价系统

[发明专利]面向用户极致体验的社交网络数据放置方法-CN201710440739.8在审
发明人：李学俊;张磊;纪霞;钱付兰;杨燕 -专利权人：安徽大学
申请日： 2017-06-13 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向用户极致体验的社交网络数据放置方法，主要解决了因地理上分散的社交网络用户之间信息交流延迟过高的问题。采用两个阶段初始化阶段采用自适应方法将采集的用户社会关系数据集根据社交关系进行位置初始化；数据布局阶段采用上一阶段的输出作为初始输入，并采用粒子群优化算法为核心的数据放置方法来进行数据布局。本发明采用了粒子群算法来优化社交网络中用户数据的存储位置，在保证网络用户延迟要求的基础上同时最大化减少数据的存储费用，为社交网络服务供应商提供了一个高效的数据管理方法。
面向用户极致体验社交网络数据放置方法

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