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公开(公告)号：CN117211965A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311199173.6
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: F02C9/00
Abstract: 本发明涉及一种发动机燃烧场自动控制方法，方法包括：获取发动机当前环境参量、本周期以及过去2个周期的发动机燃烧室控制参量、10个点位的发动机燃烧室真实压力值、相同点位的发动机燃烧室目标压力值；基于所述发动机当前环境参量、所述发动机燃烧室控制参量、所述10个点位的发动机燃烧室真实压力值和所述相同点位的发动机燃烧室目标压力值构建发动机环境状态空间；将所述发动机环境状态空间输入训练好的发动机燃烧场自动控制模型，生成下一周期的发动机燃烧室控制参量调节发动机燃烧室压力值至所述目标压力值。实现了精确控制及调整发动机燃烧场的多个关键参数使得发动机燃烧过程能够更加准确地达到预期的目标压力值。
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公开(公告)号：CN116055185A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310042494.9
申请日：2023-01-28
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种分布式网络信息发布系统的主动网络安全防御方法和系统，属于主动网络安全防御技术领域，解决了现有技术中网络安全防御方法难度大实施困难、效率低、成本高的问题。方法包括以下步骤：在分布式网络信息发布系统中设置诱饵机器；在诱饵机器可访问的内网机器的访问端口处设置监听器，监听器监听来自诱饵机器的嗅探包，根据嗅探包进行IP溯源得到疑似黑客IP，构建疑似黑客IP的特征向量；基于疑似黑客IP特征向量计算疑似黑客IP的危险度；根据疑似黑客IP的危险度对疑似黑客IP进行主动攻击。实现了简单高效快捷的主动安全防御。
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公开(公告)号：CN116049157A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310007166.5
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种质量数据分析方法及系统，属于数据分析技术领域，解决了现有技术中因校验特性指标冗余且存在异常数据导致质量分析不准确的问题。包括：获取生产过程中的质量数据和校验特性指标，根据质量数据和相关系数，去除冗余的检验特性指标，得到待分析的检验特性指标；根据统计分析和变分自编码器，去除各个待分析的检验特性指标的质量数据的异常数据，得到待分析数据；根据待分析的检验特性指标和待分析数据，计算生产过程中的各个PPM值，并分别与对应的PPM阈值范围进行比较，对不在PPM阈值范围内的待分析数据，进行数据包络分析。实现了准确的质量数据分析。
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公开(公告)号：CN119248986A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411341167.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/29 , G06F18/22 , G06F16/9532
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的气象环境情报爬取与分析方法，属于气象数据获取分析技术领域，解决了依靠人工搜索数据获取气象数据效率低，对于非结构化数据无法充分利用的问题。包括：获取气象环境情报爬虫需求、气象环境情报分析需求和气象环境情报报告生成需求，并基于各自预设提示词模板，分级构建气象环境情报爬取提示词、气象环境情报分析提示词和气象环境情报报告生成提示词；基于气象环境情报爬取提示词和预设的气象环境情报提取提示词对数据源网址进行数据爬取，并将爬取结果与ERA5数据集进行相似性度量，得到气象环境情报；基于气象环境情报分析提示词和气象环境情报报告生成提示词，对气象环境情报进行情报分析得到气象环境情报分析报告。
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公开(公告)号：CN118917412A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410894307.4
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06N5/04 , G06N3/0985 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 基于超参数智能寻优的感知模型自推荐方法及装置，大大提升了超参数优化过程中的计算效率与吞吐量，允许模型在大规模数据集和复杂任务中快速迭代，降低了对计算资源的依赖，从而满足了现代AI系统对于高效能和快速响应的需求，显著加速了超参数搜索进程，减少了实际训练开销，使得优化过程更加灵活经济，有助于在有限的时间和资源下探索更广阔的超参数空间。方法包括：(1)设计基于Transformer编码器的策略网络；(2)构建目标性能预测模型；(3)采用近端策略优化算法进行超参数优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118365207A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410569235.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/105 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于训练大数据的指挥管理人员评价系统，包括数据采集层、数据存储层、数据分析层和数据展示层；数据采集层用于对接入的多源训练大数据进行抽取、转换与数据集成，得到对指挥管理人员进行能力画像所需的多维画像源数据；数据存储层，用于对多维画像源数据进行存储和管理；数据分析层，用于根据数据存储层中的多维画像源数据进行指挥管理人员的画像分析，量化出包括表彰情况、任职经历、实操情况、装备使用、训练能力与考核能力在内的多维能力标签；数据展示层，用于根据量化出的多维能力标签进行指挥管理人员能力画像的展示。本发明对指挥管理人员进行能力画像，全面、客观和综合评价指挥管理人员能力。
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公开(公告)号：CN116049157B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310007166.5
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种质量数据分析方法及系统，属于数据分析技术领域，解决了现有技术中因校验特性指标冗余且存在异常数据导致质量分析不准确的问题。包括：获取生产过程中的质量数据和校验特性指标，根据质量数据和相关系数，去除冗余的检验特性指标，得到待分析的检验特性指标；根据统计分析和变分自编码器，去除各个待分析的检验特性指标的质量数据的异常数据，得到待分析数据；根据待分析的检验特性指标和待分析数据，计算生产过程中的各个PPM值，并分别与对应的PPM阈值范围进行比较，对不在PPM阈值范围内的待分析数据，进行数据包络分析。实现了准确的质量数据分析。
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公开(公告)号：CN115688789B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211433871.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于动态标签的实体关系抽取模型训练方法及系统，属于数据处理技术领域，解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取模型准确率低的问题。包括预处理历史质量问题分析报告，构建样本集，将样本集划分为训练集和测试集；构建PCNN模型，基于训练集训练PCNN模型，根据当前训练结果动态更新各训练样本对应的各关系类别标签值，直至训练结束，得到训练好的PCNN模型；基于测试集验证PCNN模型，当模型准确率小于阈值，根据验证结果更新各关系类别的样本权重，并根据更新后的各关系类别的样本权重扩充训练集，基于扩充后的训练集再次训练PCNN模型，直至模型准确率不小于阈值，得到优化的PCNN模型，作为实体关系抽取模型。实现了关系抽取模型的高准确率。
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公开(公告)号：CN117493934A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311515292.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种用于质量缺陷类别识别模型的训练方法及装置，属于装备检测技术领域，解决了现有技术中识别模型识别不准确的问题。所述训练方法包括：获取若干个正常类别样本和若干个缺陷类别样本；按照模型训练集中预设正常样本比例从正常类别样本中取样，得到正常样本训练集；按照模型训练集中预设缺陷样本比例对缺陷类别样本进行扩充得到新增缺陷类别样本，原始缺陷类别样本和新增缺陷类别样本形成缺陷样本训练集；建立质量缺陷类别识别模型；根据模型训练集中的各个样本对质量缺陷类别识别模型进行训练，得到训练完成的质量缺陷类别识别模型。实现了识别模型对装备质量的精准识别。
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公开(公告)号：CN117272796A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311203706.3
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种发动机燃烧场自动控制模型构建方法，包括：接收智能体的经验数据；包括：智能体当前周期的状态空间s、智能体策略网络基于所述当前周期的状态空间生成的发动机仿真环境动作空间a、基于发动机仿真环境动作空间确定的智能体下一周期的状态空间s’、基于下一周期的状态空间所确定的奖励信息r及结束信号d；将经验数据 存入经验池；经验池中经验数据达到预设数据量时，从经验池中获取经验数据作为训练数据，训练智能体得到发动机燃烧场自动控制模型。实现了通过构造发动机燃烧场自动控制模型精确控制及调整发动机燃烧场的多个关键参数使得发动机燃烧过程能够更加准确地达到预期的目标压力值。
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