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公开(公告)号：CN118673055A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410673596.5
申请日：2024-05-28
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/2457 , G06F16/242 , G06F16/215 , G06F16/26 , G06N3/084 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态的航天装备数据检索系统，属于语义处理技术领域，解决了现有检索效率低和检索结果不精准的问题。包括：数据采集模块采集多模态数据和用户交互数据；数据预处理模块根据用户交互数据构建第一多模态相关性矩阵；特征提取模块引入第一多模态相关性矩阵对预训练好的多模态大模型进行微调而得到多模态嵌入模型，并提取出多模态数据的特征向量；HNSW图构建模块根据多模态数据的特征向量和第一多模态相关性矩阵构建HNSW图；数据检索模块更新第一多模态相关性矩阵得到第二多模态相关性矩阵；根据待检索数据的待检索特征向量和第二多模态相关性矩阵利用HNSW图得到检索结果。实现了精准的多模态数据检索。
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公开(公告)号：CN111126794A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911240412.1
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于车辆缺陷等级评估技术领域，具体涉及一种基于小样本的数据增强及神经网络对抗训练系统。本发明改进了基于生成模型数据增强的车辆损伤和缺陷等级神经网络评估模型小样本条件优化方案。基于传统生成模型数据增强方法与神经网络评估模型结构的相容性不足，因此增强数据对神经网络评估模型的性能优化作用有限。本发明提出结合神经网络评估模型结构特征的数据增强方法和神经网络评估模型基于增强数据的对抗训练系统，解决神经网络评估模型在小样本条件下模型结构性能退化的问题，提升了神经网络评估模型的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111126458A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911240414.0
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于车辆缺陷等级评估技术领域，具体涉及一种基于小样本的数据增强及神经网络对抗训练方法。本发明改进了基于生成模型数据增强的车辆损伤和缺陷等级神经网络评估模型小样本条件优化方法。基于传统生成模型数据增强方法与神经网络评估模型结构的相容性不足，因此增强数据对神经网络评估模型的性能优化作用有限。本发明提出结合神经网络评估模型结构特征的数据增强方法和神经网络评估模型基于增强数据的对抗训练方法，解决神经网络评估模型在小样本条件下模型结构性能退化的问题，提升了神经网络评估模型的性能。
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公开(公告)号：CN111093166A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911240008.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于物联网无线数据处理相关技术领域，具体涉及一种在物联网中使用稀疏测量矩阵的压缩数据收集系统。本发明一方面优化稀疏测量矩阵，另一方面使用合适的动态分簇协议，将稀疏测量矩阵的选择与路由协议相结合，保证数据采集的均匀性的同时，有效的减少了数据丢失对数据收集精度的影响，提高了无线传感器节点的数据收集精度。与现有技术相比较，本发明自适应性强：由于物联网系统具有复杂的无线链路结构，无线链路不稳定的情况经常发生，而链路不稳定对稀疏测量矩阵的设计有直接的关系，本发明采用稀疏测量矩阵和分簇路由协议同时优化的方式，能够解决链路不稳定对无线传感器节点数据收集的影响，具有自适应性。
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公开(公告)号：CN111093166B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201911240008.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于物联网无线数据处理相关技术领域，具体涉及一种在物联网中使用稀疏测量矩阵的压缩数据收集系统。本发明一方面优化稀疏测量矩阵，另一方面使用合适的动态分簇协议，将稀疏测量矩阵的选择与路由协议相结合，保证数据采集的均匀性的同时，有效的减少了数据丢失对数据收集精度的影响，提高了无线传感器节点的数据收集精度。与现有技术相比较，本发明自适应性强：由于物联网系统具有复杂的无线链路结构，无线链路不稳定的情况经常发生，而链路不稳定对稀疏测量矩阵的设计有直接的关系，本发明采用稀疏测量矩阵和分簇路由协议同时优化的方式，能够解决链路不稳定对无线传感器节点数据收集的影响，具有自适应性。
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公开(公告)号：CN111126801A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911259996.7
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于装备试验鉴定技术领域，具体涉及一种针对装备保障能力的基于信息熵的层次分析评估系统。与现有技术相比较，本发明在进行试验评估时，针对装备保障能力的试验数据的不确定性造成的影响不可忽视，通过将其试验数据的不确定性进行量化表示，在进行层次化方法评估时，通过增加数据定量化信息，获取试验数据的可信度，为其赋相应的不确定性权重，增加层次分析法的数据定量信息，可有效提高评估准确性。
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公开(公告)号：CN111046332A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911240389.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于物联网无线数据处理相关技术领域，具体涉及一种在物联网中使用稀疏测量矩阵的压缩数据收集方法。本发明一方面优化稀疏测量矩阵，另一方面使用合适的动态分簇协议，将稀疏测量矩阵的选择与路由协议相结合，保证数据采集的均匀性的同时，有效的减少了数据丢失对数据收集精度的影响，提高了无线传感器节点的数据收集精度。与现有技术相比较，本发明自适应性强：由于物联网系统具有复杂的无线链路结构，无线链路不稳定的情况经常发生，而链路不稳定对稀疏测量矩阵的设计有直接的关系，本发明采用稀疏测量矩阵和分簇路由协议同时优化的方式，能够解决链路不稳定对无线传感器节点数据收集的影响，具有自适应性。
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