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- [发明专利]一种无源域数据的无监督领域适应方法-CN202211600631.8在审
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梅建萍;翁烨涛
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浙江工业大学
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2022-12-13
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2023-06-06
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G06N3/088
- 本发明涉及一种无源域数据的无监督领域适应方法，以有标签的源域样本训练模型，得到预训练好的源域模型；以源域模型初始化目标域模型；以源域模型的BN层存储的统计信息近似源域的特征分布，与目标域样本的特征分布显式对齐，最小化分布对齐损失，尽可能拉近源域和目标域特征分布空间；基于源域模型的分类器的预测对目标域样本的特征进行模糊聚类，以聚类隶属度作为目标域样本的软标签，计算软标签与模型分类器对目标域样本的预测之间的交叉熵损失，对目标域样本计算信息最大化损失；以所有损失函数共同训练目标域模型，实现无源域数据的无监督领域适应，纠正部分最初分类器分错的目标域样本，提高分类准确度。
- 一种无源数据监督领域适应方法
- [发明专利]基于教师模型分类层权重的输出正则化方法-CN202210357826.8在审
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梅建萍;仇文豪
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浙江工业大学
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2022-04-06
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2022-07-22
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G06V10/764
- 本发明涉及一种基于教师模型分类层权重的输出正则化方法，将完成监督训练的教师模型的分类层的权重转化为类别之间的相关性矩阵，以矩阵中的每一行作为对应类别的软标签，为学生模型提供额外的信息并参与学生模型的训练；选择准确率最高的学生模型作为最终目标模型。本发明充分利用教师模型所提供的信息，减少在训练过程中教师模型占用训练资源过大、整体训练时间过长的问题，即使某些神经网络模型仅能够提供教师模型分类器层的权重，也可以通过本方法进行学生模型的训练，具有更高的分类准确率与更广的模型适用性，具有更快的训练速度，且只需要更少的训练资源，能够在资源较少的情况下，对网络模型做进一步的正则化。
- 基于教师模型分类权重输出正则方法
- [发明专利]一种基于众包的图片分组采集系统-CN201810343483.3有效
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梅建萍;胡业晟
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浙江工业大学
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2018-04-17
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2021-10-15
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G06K9/62
- 一种基于众包的图片分组采集系统，包括：登录注册修改设置模块，用于用户需经过注册、登录，系统通过数据库修改和保存用户信息；随机读取图片模块，根据用户选择的任务中每组图像的数目N从图库中随机选取待分组图片和提示；交互界面设计模块，通过分组的方式用户将图片分别归入不同的组别；用户操作记录保存模块，用于对用户的一些操作记录进行保存；众包结果评估模块，用于通过矩阵的方式来表示标签之间的关系，通过计算得到用户分组的准确度；展示和导出模块，用于对聚类结果进行展示并可导出为不同格式的文件；数据库设计模块，用于设计类，分别储存用户信息、图片信息、聚类任务信息和包任务信息。本发明提升面向聚类的辅助信息的有效性。
- 一种基于图片分组采集系统
- [发明专利]一种个性化的学术文献推荐方法-CN201810467316.X有效
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梅建萍;陈德仿
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浙江工业大学
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2018-05-16
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2021-04-06
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G06F16/951
- 一种个性化的学术文献推荐方法，包括以下步骤：S1数据收集与清洗：收集以论文和作者为核心的论文数据，所述论文数据包括论文标题、论文摘要、作者姓名、发表年份、发表刊物和参考文献，清洗掉有明显的格式错误、数据缺失的数据；S2模型建立，过程如下：S2.1构造训练集；S2.2特征计算；S3模型训练；S4学术文献推荐，过程如下：S4.1建立备选文献集，要求每步选取的被引用的论文发表时间早于该论文的发表时间；S4.2预测，取可能性值前k′大的论文作为最后进行推荐的参考文献。本发明能够更加准确高效地生成符合用户需求的参考文献列表。
- 一种个性化学术文献推荐方法
- [发明专利]一种基于文献引用关系的刊物聚类方法-CN201711078085.5有效
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梅建萍;王杰
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浙江工业大学
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2017-11-06
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2020-06-30
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G06F16/35
- 本发明涉及一种基于文献引用关系的刊物聚类方法，通过收集刊物所发表的论文信息以及论文之间的引用关系，计算刊物之间的相关度，将T个“论文‑论文”的引用关系进行逐行转换，得到T行“刊物‑刊物”关系，基于此，得到n个刊物之间的关系W，建立以刊物为节点的关系网络，采用谱聚类对以刊物为节点的关系网络W进行刊物划分，对刊物进行迭代聚类，得到聚类结果。本发明采用基于大量论文之间的引用关系数据，计算刊物之间的关联关系，再用基于关系的聚类算法得到刊物之间的分组，相较于人工分类，本发明提出的基于引用关系的分类能更客观、及时地反映出各个刊物之间研究方向的关联，因此得到的分组结果具有客观性和时效性。
- 一种基于文献引用关系刊物方法
- [发明专利]一种基于引用预测的参考文献推荐方法-CN201711118352.7有效
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梅建萍;陈德仿
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浙江工业大学
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2017-11-06
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2020-06-30
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G06F16/335
- 本发明涉及一种基于引用预测的参考文献推荐方法，收集论文，采集论文信息并进行筛选，保留有效数据，构造训练集，并进行特征表示,计算得到一组特征值，针对每个特征进行归一化后训练引用预测模型，基于预测模型，对给定论文进行引用预测和参考文献推荐。本发明通过把论文对作为对象，定义若干特征对其进行描述，并把已知两篇论文之间的引用关系作为该论文对的标签，把两篇论文之间的引用关系的预测问题建模成一个经典的回归或者二值分类问题，在给定一篇目标论文的前提下，首先得到该论文与其他备选文献之间构成的论文对的特征表示，然后利用训练好的模型进行预测，得到被该论文引用的可能性最大的若干篇论文作为参考文献进行推荐。
- 一种基于引用预测参考文献推荐方法
- [发明专利]一种基于稀疏均值的模糊聚类方法-CN201610629774.X有效
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梅建萍
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浙江工业大学
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2016-08-02
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2019-10-18
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G06K9/62
- 本发明涉及一种基于稀疏均值的模糊聚类方法，将待聚类的文档用向量空间模型表示为高维稀疏向量，设置参数，初始化均值，基于当前均值更新所有隶属度的值，更新权重，然后基于隶属度更新对应的均值，当对应的均值不再变化或迭代次数最大时迭代结束，输出聚类结果，否则重复。本发明通过稀疏均值使得均值也就是类中心点和样本点一样具有局域稀疏特性，增加基于样本点和均值欧氏距离来描述样本点和类相似性的有效性，在时间上更加高效，产生具有稀疏特性的均值使得类中心点更加自然地代表稀疏样本点的特性，同时为了增加对均值的稀疏性的控制，还在目标函数中加入均值范数的正则项以得到新的最小化目标函数，使得可以更加快速的求解。
- 一种基于稀疏均值模糊方法
- [发明专利]数据库系统中连接操作CPU密集度估算方法-CN201510275352.2有效
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杨良怀;张璐;范玉雷;龚卫华;梅建萍;赵妍珠;王*心
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浙江工业大学
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2015-05-27
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2017-12-29
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G06F9/46
- 数据库连接操作CPU密集度估算方法含以下步骤1)初始化单位时间剩余量tleft＝1以及完成连接输入缓存IB的时间tjoin_IB_left，填满输出缓存OB的连接时间tjoin_OB_left等参数；2)若tleft>0，则转3)，否则终止并输出tcpu；3)若tleft足够连接完IB，转4)，否则转8)；4)若IB连接结果不够填充OB，则转7)；5)若IB连接结果多于填满OB，则连接IB直到填满OB，异步读入IB'与写出OB'，更新tcpu，取可用OB，转2)；6)若IB连接结果刚好填满OB，则取可用IB与OB，更新tcpu。转2)；7)连接完IB，异步读入IB'与写出OB'，取可用IB，更新tcpu，转2)；8)若tleft足够连接满OB，则连接IB直到填满OB，异步读入IB'与写出OB'，取可用OB，更新tcpu，转2)；否则转9)；9)连接IB直到tleft＝0，结果写入OB，更新tcpu，转2)。
- 数据库系统连接操作cpu密集估算方法
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