公开(公告)号：CN101285871B

公开(公告)日：2010-07-28

申请号：CN200810106261.6

申请日：2008-05-09

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王飞 ,  胡瑜 ,  李晓维

IPC: G01R31/3185

Abstract: 本发明提供一种扫描链诊断向量生成方法和装置及扫描链诊断方法。所述诊断向量生成方法，包括如下步骤：确定扫描链的故障类型；根据扫描链的故障类型设定约束条件；在约束条件下，使扫描单元的逻辑状态通过组合逻辑形成的路径传播到的输出或伪输出数目最大，生成扫描链诊断向量。所述诊断向量生成装置，包括如下部件：故障类型判别单元，用于判别扫描链的故障类型；约束条件单元，用于根据故障类型设定约束条件；诊断向量生成单元，用于在所述约束条件下，使扫描单元的逻辑状态通过组合逻辑形成的路径传播到的原始输出或伪输出数目最大，生成扫描链诊断向量。本发明能够有效地容忍组合逻辑中的故障，且不会给电路带来硬件开销。

公开(公告)号：CN119669663A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411634098.6

申请日：2024-11-15

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王飞 ,  李雨杰 ,  徐勇军 ,  邵泽志 ,  余澄庆 ,  孙涛

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种用于多元时间序列分析的外插模型及其训练方法，模型包括：数据获取模块，用于获取所有传感器的待外插时序数据和元数据，待外插时序数据包括各传感器在预定时间段内的时序数据，所有传感器中包括缺失全部时序数据的目标传感器且其时序数据以预设缺失值替代；元数据图建模模块，用于基于待外插时序数据和元数据提取各传感器间的动态时空关系，根据动态时空关系构建元数据图；编码器，用于基于预定义图和元数据图编码待外插时序数据，得到编码结果；解码器，用于基于预定义图和元数据图对编码结果进行解码，得到解码结果；聚合层，用于聚合编码结果和解码结果，得到外插结果；其中，采用对抗训练方式训练得到经训练的外插模型。

公开(公告)号：CN119442131A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411430489.6

申请日：2024-10-14

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 徐勇军 ,  余澄庆 ,  邵泽志 ,  付屹松 ,  杜一凡 ,  王飞

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度融合的多元时间序列预测模型构建方法，所述方法包括：步骤S1、获取训练数据集，所述训练数据集包括多个预设时间段的多元时间序列数据；步骤S2、构建初始模型；步骤S3、以多元时间序列数据作为输入，多元时间序列数据的下一个时间段的多元时间序列数据作为预测输出，采用训练数据集基于预设的损失函数训练初始模型直至收敛，得到多元时间序列预测模型。本发明构建的多元时间序列预测模型不仅能够提取不同尺度下的时域和频域信息，还能对不同尺度下的时域信息和频域信息进行对齐融合，以充分利用多元时间序列数据的时域信息和频域信息实现多元时间序列数据的精准预测。

公开(公告)号：CN118760981A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410882198.4

申请日：2024-07-03

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王鹏 ,  徐勇军 ,  王飞

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06F18/213 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请公开了一种基于深度卷积神经网络的轨迹分类方法，包括：基于待分类的原始轨迹数据，进行数据清洗和数据格式转换，输出压缩的网格序列；将压缩的网格序列的编码输入预构建的静态轨迹分类模型，通过双向长短期记忆网络提取轨迹序列中的上下文信息，采用多头自注意力机制结合分块最大池化方法，提取轨迹语义信息，综合输出轨迹的静态信息分类结果；将压缩前的网格序列的编码转换为单通道灰度图，输入预构建的时空图像轨迹分类模型进行特征提取分类，输出轨迹的动态图像信息分类结果；其中，所述轨迹图像分类模型采用改进的卷积神经网络。本发明采用静态与动态轨迹信息分类方法相结合，有效地利用整个网格序列，在轨迹分类任务上取得性能提升。

公开(公告)号：CN117113206A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311156428.0

申请日：2023-09-08

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王元 ,  王飞 ,  徐勇军 ,  邵泽志

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供了一种轻量化的大尺度多元时间序列预测模型及其训练方法，该训练方法包括：获取训练集，其包括多个交通流量样本和对应的标签；获取初始构建的交通流量预测模型，其包括：用于存储多个源表示向量的存储体，每个源表示向量是表示一种空间属性的原型向量，用于提取每个时间序列的时序特征的编码器，用于根据每个时间序列的时序特征、空间标识向量和时间序列被采集时对应的时间属性确定每个时间序列对应的道路在一个或者多个未来时刻的交通流量的解码器，每个时间序列的空间标识向量是根据每个时间序列的时序特征与存储体中各个源表示向量的注意力值对各个源表示向量进行加权得到；利用训练集对交通流量预测模型进行多次迭代训练。

公开(公告)号：CN119494967A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411433967.9

申请日：2024-10-15

Applicant: 中国科学院计算技术研究所 ,  航天东方红卫星有限公司

Inventor： 孙涛 ,  李雨杰 ,  钱塘文 ,  陈昭 ,  杜一凡 ,  邵泽志 ,  徐勇军 ,  王飞

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种用于匿名时空轨迹识别的模型，包括：原始轨迹图构建模块，用于根据匿名用户在一段时间内生成的轨迹数据，构建原始轨迹图，其包括表示轨迹数据的多个签到记录的多个节点和表示节点间关系的多条边，对原始轨迹图的多个节点进行嵌入表示，得到多个节点的空间信息；多尺度轨迹图构建模块，用于基于原始轨迹图按预设的多种采样率构建不同尺度的多个轨迹图；轨迹空间信息提取模块，用于基于多个节点的空间信息提取多个轨迹图中每个轨迹图的各个节点的空间特征，聚合多个轨迹图中每个轨迹图的各个节点的空间特征，得到多尺度的轨迹空间特征；轨迹识别模块，用于根据轨迹空间特征识别轨迹数据属于各个已知用户的概率值。

公开(公告)号：CN119313962A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411423629.7

申请日：2024-10-12

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王鹏 ,  徐勇军 ,  王飞

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请公开了一种基于时空图神经网络学习模型的轨迹预测方法及其装置，包括：基于待分类的原始轨迹数据，进行数据清洗和轨迹压缩，输出压缩的网格序列；基于网格序列，执行静态轨迹信息分类，提取轨迹静态属性；并执行动态时空图像轨迹分类，提取轨迹动态空间特征属性；预构建基于行驶路段连通性属性特征的有向加权网络，基于轨迹静态属性、动态空间特征属性及有向加权网络，完成轨迹预测模型的训练；基于轨迹预测模型，输入待预测轨迹时空特征数据，获取最优轨迹路径预测结果。本发明方法能够有效利用道路网络上不确定的轨迹地理背景信息，同时避免地图匹配带来的误差。

公开(公告)号：CN118967784A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411019287.2

申请日：2024-07-29

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王鹏 ,  徐勇军 ,  王飞 ,  闫巧玲

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/11 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于港口遥感图像的油罐储量的评估方法，用于评估浮顶油罐的油量，方法包括：S1、获取卫星在满足预设拍摄条件时采集的港口遥感图像，拍摄条件包括：当前卫星和太阳的位置位于港口的同一侧，且当前卫星的方位角与太阳的方位角不同；S2、从所述图像中提取油罐的前阴影区域和后阴影区域，前阴影区域为太阳光照射油罐后在地面形成的卫星可见的阴影区域，后阴影区域为太阳光照射油罐后在油罐的浮顶形成的卫星可见的阴影区域；S3、从所述图像中提取油罐的罐顶区域，根据罐顶区域和前阴影区域确定油罐体积；S4、计算前阴影区域和后阴影区域的面积之比并将其作为油罐的油量占油罐体积的预估比例，根据预估比例和油罐体积计算油罐的油量。

公开(公告)号：CN117725411A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311547462.0

申请日：2023-11-20

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 余澄庆 ,  王飞 ,  徐勇军

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种面向数据缺失的多元时间序列数据预测模型训练方法，所述多元时间序列数据预测模型用于根据一个时间段内多个节点的多元时间序列数据预测该时间段的未来时间段的多个节点的多元时间序列数据，所述方法包括：S1、获取多个节点在相同时间窗口的多元时间序列数据以构建训练集；S2、构建初始模型，所述初始模型包括归纳注意力模块、自适应图卷积模块和解码器，其中，所述归纳注意力模块用于对特征数据进行补全，所述自适应图卷积模块用于对补全后的特征数据进行特征提取，所述解码器用于对特征提取后的特征数据进行预测；S3、采用所述训练集对所述初始模型进行多轮迭代训练直至收敛得到多元时间序列数据预测模型。

公开(公告)号：CN112181667B

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202011192104.9

申请日：2020-10-30

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王佳楷 ,  王飞 ,  徐勇军 ,  吴琳

IPC: G06F9/50

Abstract: 本发明实施例提供了一种假设树的虚拟化管理方法，用于边缘设备中假设树的虚拟化管理，包括：在边缘设备中运行向应用程序提供假设树虚拟化管理的中间程序；响应于一个或者多个应用程序的管理请求，所述中间程序向相应的应用程序提供管理服务，其中，所述管理服务包括：在相应的假设树过大而不能放入当前的边缘设备的内存时，对加载过程进行虚拟化以提供将相应的假设树加载到该内存中的可执行方案；本发明避免了虚拟内存规模受系统限制或者无法使用虚拟内存的边缘设备上无法加载占用过大内存的假设树的问题，使得不同应用程序的假设树能够通过中间程序在边缘服务器上加载和管理。