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[发明专利]动态时间感知协同过滤方法-CN201910540175.4有效
发明人： 燕彩蓉;顾浩维;朱黎华;陈一洲;王璿 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：本发明涉及种动态时间感知协同过滤方法。本发明在传统的协同过滤中添加动态时间因子以对数据集进行训练和优化，从而在数据集中引入时间因子，提高推荐结果的时效性，从而提高用户的满意度。在推荐上，本发明采用了top‑k算法，以使得测试的推荐结果更有代表性和客观性以及平台无关性。
动态时间感知协同过滤方法

[发明专利]一种融合视觉和非视觉特征的服装流行趋势预测系统-CN201810681995.0有效
发明人： 燕彩蓉;周灵杰;徐淑华;阿卜杜杰力力·热合麦提;黄永锋;李玮 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合视觉和非视觉特征的服装流行趋势预测系统，包括服装图像数据制作模块，用于制作服装图像数据集，并对服装图像数据进行预处理；图像前景提取模块，用于获取前景图像；服装图像自动标注模块，基于深度神经网络的服装自动标注方法得到标注系统的模型；服装流行趋势预测模块将服装图像作为模型的输入得到标签，利用流行度评价方法得到当前的流行趋势。本发明能够有效提高服装图像标注的准确性与效率，促进时尚领域服装流行趋势预测的智能化。
一种融合视觉特征服装流行趋势预测系统

[发明专利]面向服装图像分类的多任务深度表示学习方法-CN201810860019.1有效
发明人： 燕彩蓉;徐淑华;周灵杰;阿卜杜杰力力·热合麦提 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-07-31 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向服装图像分类的多任务深度表示学习方法，其主要内容包括：面向服装图像分类的多任务学习框架、服装图像的深度表示学习模型、带距离约束的目标函数优化算法，其过程为，多任务学习框架支持从不同的角度对服装图像进行分类，根据服装基本信息和服装所属季节信息设计满足不同任务的深度表示学习模型，在模型训练时利用度量学习的优势引入带距离约束的目标函数实现对嵌入空间的优化。本发明旨在精确地表示服装图像，提高分类准确性，同时也为服装检索、服装搭配推荐和流行趋势预测等任务提供基础。
面向服装图像分类任务深度表示学习方法

[发明专利]一种恒星光谱分类方法-CN202010611405.4在审
发明人： 燕彩蓉;张景栋;万永权;黄永锋 -专利权人：东华大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的恒星光谱分类方法，针对目前LAMOST等大规模光谱巡天缺乏快速、准确恒星光谱型分类方法的问题。所述方法包括步骤：获取并预处理光谱数据；获取标注数据并交叉证认；制作标注数据集与无标签数据集；构建深度学习分类模型；应用模型扩充训练数据并二次训练。本发明的数据处理方法可以得到大规模且高质量的训练数据集；所构建的半监督多层感知机模型面对光谱巡天观测的大样本，具有很高的分类准确率。
一种恒星光谱分类方法

[发明专利]一种基于增强学习算法的无线体域网数据传输方法-CN201710011775.2有效
发明人：郭文静;燕彩蓉;甘杨兰 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-01-06 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于增强学习算法的无线体域网数据传输方法，该方法针对无线体域网的特点，采用一种混合式的数据传输方法，具体包括：根据节点能量水平不同、数据业务不同的和工作量不同这一异构性特点，将节点划分为不同的等级；根据马尔可夫信道模型计算节点与汇聚节点的信道状态，以此判断数据传输时是否需要中继节点；若信道状态良好，则将节点的数据直接发送给汇聚节点，否则，在节点等级划分的基础上，利用增强学习算法寻找节点至汇聚节点的最优路径，并在数据传输的过程中不断地优化路径选择。本发明可以保障将无线体域网中涉及的生理数据高效且可靠地传输至汇聚节点，可以应用于多个领域，保障监控中心所收数据的准确性。
一种基于增强学习算法无线体域网数据传输方法

[发明专利]面向时尚电商的街拍推荐系统-CN201910540197.0在审
发明人： 燕彩蓉;李名扬;郭文静;李宇;咸俊丽 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合人物检测的面向时尚街拍的电商推荐系统，包括图像特征提取和检索模块，基于卷积神经网络进行特征提取，用于建立特征集，构造最近邻搜索图；人物目标检测模块，用于识别目标人物在街拍中的位置；人物图像分割模块，用于将含有人物图像的轮廓分割出来；相似搜索模块用于按照用户上传图像的特征预测在电商数据中最相似的多件商品，本发明能够部署在面向时尚服装的电商网站中，有效地提高服装图像搜索的识别率和准确度，对时尚领域的电商购买转化率的提高有着显著的作用。
人物图像推荐系统时尚卷积神经网络目标检测模块图像特征提取最近邻搜索准确度分割模块服装图像检索模块轮廓分割目标人物人物检测时尚服装特征提取特征预测相似搜索用户上传识别率特征集有效地网站搜索图像购买部署

[发明专利]基于人才画像的招聘推荐方法-CN201910540174.X在审
发明人： 燕彩蓉;闫涵;黄永锋;陈一洲;咸俊丽 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明针对目前国内主流招聘网站缺少一些简历与岗位相似度匹配等功能的问题，提出了一种基于人才画像的招聘推荐方法，其内容主要包括：根据相关领域构建知识图谱；提取岗位要求信息得出推荐权重，由招聘者审核权重；基于人才简历及其Web日志进行特征提取与数据挖掘，绘制人才画像；将人才画像与权重匹配打分，择优进入笔试名单列表；用人才笔试结果完善人才画像，并将人才画像与岗位要求再次匹配，最后根据人才画像与岗位的相似度匹配结果择优进入面试名单列表。本发明能够有效解决目前国内主流招聘网站缺少筛选简历时缺少简历与岗位相似度匹配功能的问题，它能够更快的帮助招聘者判断简历与岗位的匹配度，并能够帮助求职者快速找到合适的岗位。
画像岗位相似度匹配权重网站匹配数据挖掘特征提取要求信息有效解决匹配度主流构建日志图谱绘制帮助筛选审核

[发明专利]一种检测AES-JAMBU抵御差分故障攻击的方法-CN201910203221.1在审
发明人：李玮;李嘉耀;曹珊;姜霖霖;汪梦林;吴益鑫;廖林峰;丁祥武;燕彩蓉 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种检测AES‑JAMBU抵御差分故障攻击的方法，首先通过AES‑JAMBU认证加密算法对明文消息进行处理，在此阶段控制两种不同的实验环境，一种是要令实验环境不受任何干扰，保证算法对明文消息处理的结果正确无误；另一种是在算法对明文消息处理的过程中，使用某些物理手段，对处理过程进行干扰，诱导其产生故障，获得错误的输出。通过计算正确结果和错误结果的差分值，来测评算法对差分故障攻击的抵御能力。然后通过判断所导入的故障的有效性，并确定故障导入的位置，进而恢复出密钥。本发明具有简单、快捷、准确且易于实现等特点，对检测AES‑JAMBU认证加密算法抵御差分故障攻击的能力提供了良好的分析依据。
故障攻击明文消息算法认证加密算法实验环境种检测错误结果阶段控制能力提供物理手段测评密钥诱导输出检测恢复分析保证

[发明专利]一种安卓系统原生应用的混合式快速开发框架-CN201810693648.X在审
发明人： 燕彩蓉;张峻铭;周灵杰;黄永锋;李玮 -专利权人：东华大学;上海乔图网络科技有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种安卓系统原生应用的混合式快速开发框架，所述框架的主体采用MVP及组件化开发模式作为基础，并通过区分不同的业务逻辑，使用不同的技术与框架；其中，简单的业务逻辑使用MVC以解决使用MVP框架导致通信链冗长、复杂，以及产生多余接口的问题；复杂的业务逻辑使用MVVM中的双向绑定技术去处理XML设计与View层的关系，从而省去MVP框架中大量View层对于XML设计的反馈代码；所述框架的的混合式布局基于RecyclerView的容器方式。本发明能够有效解决使用单一框架的缺陷，适应开发人数少、周期短、需求增减频繁的快速开发环境。
业务逻辑安卓系统开发环境开发模式容器方式有效解决框架本通信链组件化绑定开发应用反馈

[发明专利]一种检测SHA-1算法抵御差分故障攻击的方法-CN201410854761.3在审
发明人：李玮;曹艳琴;张汶汶;陶智;王碧颖;刘国华;燕彩蓉 -专利权人：东华大学
申请日： 2014-12-31 - 公布日： 2015-05-20 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种检测SHA-1算法抵御差分故障攻击的方法，首先利用SHA-1对某一输入消息进行处理；在处理消息阶段对执行环境实施两种控制，一种是要控制处理过程准确无误地运行，并记录其输出结果为C，另一种则是要保证处理消息相同的前提下，在处理过程中人为地导入故障，诱导其产生错误的输出结果，并记为C^*；通过计算C与C^*的差分值，来测评SHA-1对差分故障攻击的抵御能力，如果检测到有故障发生，能够推导出故障发生的位置，并进一步判断出该故障位置的有效性。本发明提供的方法具有简单、快速、准确且易于实现等特点，对检测SHA-1算法抵御差分故障攻击的能力提供了良好的理论依据。
一种检测 sha 算法抵御故障攻击方法

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