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[发明专利]基于异质图和图卷积神经网络的推特用户位置推断方法-CN202310568907.7在审
发明人：乔亚琼;吴慧欣;李家辉;魏富鹏;孟尧 -专利权人：华北水利水电大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于异质图和图卷积神经网络的推特用户位置推断方法，步骤为：对收集的样本数据进行预处理；根据训练集的样本数据中的位置数据构建搜索树，对训练集中的用户进行位置类别分配；根据搜索树对测试集中的用户分配位置区域；计算用户节点与用户推文中单词节点之间的TF‑IDF值；计算单词节点之间的PPMI值；构建包含用户节点和单词节点的异质图；使用GCN来训练位置推断模型，通过训练后的GCN模型可以得到用户的向量嵌入表示，对于每个用户的向量嵌入表示使用softmax函数可以得到用户的位置类别概率。本发明基于异质图和图卷积神经网络学习用户社交文本的特征，有利于提高推特用户位置推断中基于文本的用户位置推断结果的准确性。
基于异质图图卷神经网络用户位置推断方法

[发明专利]基于超参数优化的时间差分网络的异常行为检测方法-CN202310352065.1在审
发明人： 魏富鹏;杨梦凡;乔亚琼;吴慧欣;姜维;李家辉 -专利权人：华北水利水电大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于超参数优化的时间差分网络的异常行为检测方法，对异常行为视频进行标注构建短视频数据集；稀疏采样得到图像序列；将图像序列输入局部模型得到局部特征；将局部特征输入全局模型获得全局特征；通过加权平均对不同时间段的深度特征进行融合；选择可能性最高的分类作为最终的预测分类；通过超参数优化自动选择S‑TDM模块和L‑TDM模块的TDN网络的超参数和网络层数得到异常行为检测的最优化模型；使用最优化模型对任意视频进行切段处理得到每个视频小段对应的预测分类，从而实现对学生异常行为的实时监控。本发明采用可自动寻优的超参数优化技术，无需人为设置模型的超参数，实现对异常行为的识别与分类。
基于参数优化时间差网络异常行为检测方法

[发明专利]网络舆情分析中视觉多模态文字检测识别及纠错方法-CN202310283922.7在审
发明人： 魏富鹏;刘星;郑秋生;乔亚琼;姜维;陈紫薇;张政;牛利月;刘济宗;王尚首 -专利权人：华北水利水电大学;中原工学院
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明提出了一种网络舆情分析中视觉多模态文字检测识别及纠错方法，步骤如下：对网络舆情相关数据中文字进行标注构建数据集；提取数据集中舆情图像的图像特征、视频中关键帧的图像特征，对舆情图像的图像特征和视频中关键帧的图像特征进行信息编码；文字检测模块对多模态特征编码信息进行检测，文本识别模块将带有字符的文本序列转化为文本；采用舆情领域词库和Transformer网络对得到的文本信息进行纠错，得到文字纠错模型；对文字纠错模型进行训练，对识别出的文本信息进行纠错。本发明能够有效挖掘图像、视频中文本行的上下文信息，达到了更精准的舆情多模态数据中的文字提取效果；对文字识别的结果适当纠错，从而达到更好的预期效果。
网络舆情分析视觉多模态文字检测识别纠错方法

[发明专利]光学元件损伤所属表面的分类方法-CN201710317105.3有效
发明人：陈凤东;刘国栋;魏富鹏;刘炳国;彭志涛;唐军 -专利权人：哈尔滨工业大学;中国工程物理研究院激光聚变研究中心
申请日： 2017-05-08 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种自动区分入光面损伤或出光面损伤的光学元件损伤所属表面的分类方法，属于光学损伤分类领域。本发明具体为：选取光学元件；利用FODI系统采集光学元件真空隔离片的损伤在线图像，并在该光学元件真空隔离片通光口径范围内标记出所有的损伤点；对光学元件真空隔离片通光口径范围内的入光面与出光面逐一扫描，记录下损伤点位置与形态，作为离线数据；使用几何变换把离线数据匹配到采集的在线图像上，获得入光面与出光面损伤的训练样本集；建立分类模型，采用训练样本集训练分类模型，获取分类模型的最优参数；利用具有最优参数的分类模型对光学元件的损伤进行分类，确定为入光面损伤或出光面损伤。本发明用于FODI系统中损伤识别与分类。
光学元件损伤所属表面分类方法

[实用新型]一种激光装置剩余光束吸收装置-CN201820575531.7有效
发明人：孙喜博;向勇;刘兰琴;张军伟;王文义;朱德燕;魏富鹏;张颖;黄晚晴;耿远超;杨英;郑天然 -专利权人：中国工程物理研究院激光聚变研究中心
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G02B5/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种激光装置剩余光束吸收装置，属于高功率激光技术领域，所述吸收装置包括吸收体，所述吸收体包括与剩余激光直接接触的吸收面，所述吸收面设为曲面，本实用新型通过将吸收面进行曲面化，增大吸收体吸收剩余激光的入射面积，从而降低吸收体位置的光束入射通量，改善大能量剩余激光吸收时带来的损伤问题，结构紧凑，成本低，经济效益高。
吸收体吸收装置吸收面本实用新型激光装置剩余光束激光高功率激光光束入射激光吸收大能量曲面化入射通量损伤吸收

[发明专利]一种激光装置剩余光束吸收装置及其使用方法-CN201810361812.7在审
发明人：孙喜博;向勇;刘兰琴;张军伟;王文义;朱德燕;魏富鹏;张颖;黄晚晴;耿远超;杨英;郑天然 -专利权人：中国工程物理研究院激光聚变研究中心
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G02B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种激光装置剩余光束吸收装置及其使用方法，属于高功率激光技术领域，所述吸收装置包括吸收体，所述吸收体包括与剩余激光直接接触的吸收面，所述吸收面设为曲面，本发明通过将吸收面进行曲面化，增大吸收体吸收剩余激光的入射面积，从而降低吸收体位置的光束入射通量，改善大能量剩余激光吸收时带来的损伤问题，结构紧凑，成本低，经济效益高。
吸收体吸收装置吸收面激光装置剩余光束激光高功率激光光束入射激光吸收大能量曲面化入射通量损伤吸收

[发明专利]终端光学元件损伤在线检测中孪生像尺寸的定量检测方法-CN201510616632.5有效
发明人：刘国栋;魏富鹏;陈凤东;刘炳国;彭志涛;唐军 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-09-24 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G01M11/00 文献下载
摘要：本发明是终端光学元件损伤在线检测中孪生像尺寸的定量检测方法，它属于光学元件检测技术领域。本发明为了解决晶体双折射效应引起的重影干扰以及光学元件损伤尺寸的定量检测问题。具体步骤包括通过结合晶体双折射效应与几何光学成像公式计算出光学元件上损伤点在成像系统中的o光像与e光像的坐标位置；对每对孪生像进行重影剔除；利用孤立点与合并后的孪生像的灰度积分与物理尺寸对应关系拟合定标曲线和定标方程；利用定标关系曲线和定标方程对FODI在线图像中未测的孤立点和孪生像进行尺寸的定量检测。本发明适用于光学元件检测技术领域。
终端光学元件损伤在线检测孪生尺寸定量方法

[发明专利]终端光学元件损伤在线检测中孪生像的剔除方法-CN201510616600.5有效
发明人：刘国栋;陈凤东;刘炳国;彭志涛;唐军;魏富鹏 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-09-24 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： G01N21/958 文献下载
摘要：终端光学元件损伤在线检测中孪生像的剔除方法，涉及光学元件检测技术领域，尤其涉及终端光学元件损伤在线检测中孪生像的剔除方法。本发明是要解决晶体双折射造成的重影剔除的问题。本发明方法通过以下步骤进行一、计算出M×N个点在成像系统中CCD上所成的o光像与e光像的坐标；二、计算出M×N个有向线段的距离与倾角；三、对计算出的M×N个有向线段的距离与倾角进行统计分析，找出o光像与e光像的位置关系；四、把e光像作为重影像，e光像的灰度积分值合并到o光像上，剔除e光像；五、保留o光像作为损伤点的唯一像。至此，完成了孪生像中的重影像的剔除。本发明适用于光学元件检测技术领域。
终端光学元件损伤在线检测孪生剔除方法

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