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公开(公告)号：CN118839022A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411053122.7
申请日：2024-08-01
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/383 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种应用于智慧企业平台的全局智能检索系统，属于数据检索技术领域，解决了现有技术中现有的关键字匹配的方式存在搜索效率低、准确度不高、信息筛选效果差的问题。通过建立数据存储模块，用于将所述智慧企业平台中的文档资料转换为文档资料向量并存储；输入模块，获取用户输入文本；关键词提取模块，基于第一深度学习模型对所述用户输入文本进行信息提取以得到关键词；实体标识模块，基于第二深度学习模型对所述文档资料向量进行命名实体识别得到命名实体标识向量；第一检索模块，拼接所述文档资料向量和所述命名实体标识向量得到第一检索向量，第三深度学习模型基于所述关键词和第一检索向量得到初匹配结果；第二检索模块，多任务学习模型基于所述初匹配结果得到精确匹配结果。实现了一种智能、高效、准确度高的全局智能检索系统。
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公开(公告)号：CN114817540B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210446640.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06Q10/087
Abstract: 本发明涉及一种基于单通道算法的物资快速自动化分类方法和装置，属于物资管理、人工智能领域，解决现有技术存在识别准确率低、速度慢的问题。所述方法包括：采集新物资数据；计算所述新物资数据与预设的物资分类数据库中的各物资对应的簇的相似度，将相似度最大的簇作为目标簇，根据所述最大的相似度作如下判断：当所述最大相似度大于所述第一阈值且小于第二阈值时，将所述新物资数据分配至所述目标簇对应的分类标签下，并将所述新物资数据作为簇特征数据写入所述目标簇对应的簇数据集；其中，所述簇特征数据用于描述所述物资分类数据库中簇的特征，存储在各所述簇对应的簇数据集中。本申请提供的技术方案能够提高数据分类的准确性。
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公开(公告)号：CN114546563B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210170855.3
申请日：2022-02-23
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种多租户页面访问控制方法和系统，属于页面控制技术领域，解决了现有技术中多租户页面的访问和分级权限控制不灵活的问题。包括解析控制器类及其各方法的注解，分别获取新增和变更的各租户页面资源及其按钮资源，并建立初始的各租户页面嵌套关系；根据新增和变更的各租户页面资源及其按钮资源，更新各租户页面嵌套关系和访问级别；根据最新各租户页面嵌套关系和访问级别，获取各租户对应的待授权信息，建立页面资源及其按钮资源分别与选择的待授权信息的关联关系；获取登录用户所属的租户和权限，根据租户的页面嵌套关系和关联关系，显示登录用户访问的页面及其按钮。实现了多租户页面动态嵌套和访问级别的控制。
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公开(公告)号：CN112561148B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202011432796.X
申请日：2020-12-09
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G08G3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于一维卷积神经网络和LSTM的船舶轨迹预测方法，包括以下步骤：数据预处理步骤：对通过船舶AIS采集的包括船位、航速和航向信息在内的轨迹数据进行预处理得到轨迹切分数据；特征提取步骤：采用一维卷积神经网络对轨迹切分数据进行特征提取优化，并将提取到的高级特征与所述轨迹切分数据结合来构造轨迹预测训练的输入数据；轨迹预测模型训练步骤：将所述输入数据导入到LSTM神经网络模型学习轨迹数据中隐含的船舶运动规律；轨迹预测步骤：利用所述船舶运动规律对船舶下一时刻的位置进行预测。本发明较其他现有预测方法具有更好的预测精度，均方误差更低，并且预测更迅捷。
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公开(公告)号：CN112507713A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011479879.4
申请日：2020-12-15
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/289 , G06F16/9536
Abstract: 本发明涉及一种基于动态自聚合主题模型的文本聚合系统，包括文本获取模块，在设定的时间间隔的时间片上，获取待聚合短文本数据；预处理模块，对待聚合短文本数据进行数据清洗和文本分词形成文本数据集；动态自聚合主题模型，结合相邻时间片上的文本数据集，来捕获文本数据集中主题的多项分布和词的多项分布；吉布斯采样模块，用于对动态自聚合主题模型中的多项分布进行推导，统计出每个时间片上的主题分布和词分布；聚合模块，根据每个时间片上的主题分布和词分布，计算与主题相关的短文本聚合的概率。本发明自动聚合短文本为标准长文档，能克服短文本稀疏性问题，并且不需要启发式的前处理或者后处理技术，使得模型简单，处理效率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112364260A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011339762.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/9536 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06Q50/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种社交网络用户搜索意图处理方法，包括获取在线社交网络中包括用户信息、关注者信息和用户在线社交内容文本在内的网络数据，形成网络数据集；基于狄利克雷分布和吉布斯采样建立在线社交网络用户聚合主题模型，对所述网络数据集进行处理，得到用户搜索意图分布、关注者搜索意图分布和用户意词分布；基于用户搜索意图分布、关注者搜索意图分布进行用户意图聚合，获取最终的社交网络用户搜索意图。本发明通解决了社交网络上下文稀疏性问题，并区分建模主题词和普通词，实现了社交网络词关系学习；考虑用户搜索意图分布和关注者意图分布，构建了用户意图权重表示，实现了社交网络用户搜索意图的处理，提高了用户搜索体验。
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公开(公告)号：CN110830366A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911114567.0
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于计算机技术、安全保密技术领域，具体涉及一种军工领域消息推送系统。其通过将服务器端和接收终端通过消息中间件建立消息协议数据传输信道，并根据消息协议数据传输信道将SM2加密算法处理产生的消息数据进行传输，在消息服务器端进行消息的SM2加密，实现消息数据的加密实时传输，利用消息中间件的路由模式进行消息的分发，在消息接收端进行SM2解密算法解密，提高了消息推送的安全性和时效性；支持通过消息中间件将消息数据发送至多个接收终端，即通过消息中间件增加多个接收终端，实现了消息数据的负载均衡，减轻服务器端的压力。利用此发明实现数据传输过程中的安全性和一致性，可利用在军工领域的数据传输场景。
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公开(公告)号：CN109408494B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201811294056.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于生产制造信息化管理技术领域，具体涉及一种基于表单自定义功能的型号生产履历生成方法，其在用户业务环境中实现了型号生产履历表单的自定义设计和应用，集中解决依靠代码设计表单、用户无法自主设计表单的技术难题。本发明通过将业务内容拆分类型不一的模板基础库，通过调用模板库进行排列组合形成不同类型的型号生产履历表单以适应不同产品的表单需求，通过系统可以实现无需修改相关代码，用户全自主设计型号生产履历表单，表单样式实现在线自由设计及修改，将极大地提升型号生产履历生成系统的可复制性及创新性。该项研究成果可用于相关信息化系统建设，降低开发工作量，提升系统的灵活及可配置性。
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公开(公告)号：CN112559730A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011423830.7
申请日：2020-12-08
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/34 , G06F40/289 , G06Q50/18 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于全局性特征提取的文本摘要自动生成方法及系统，方法包括以下步骤：将包含多个句子的文本载入训练好的BERTSUM‑CNN‑LSTM‑attention编码模型中；通过BERTSUM网络对文本中每个句子进行编码，输出第一特征；通过CNN网络处理第一特征，提取包含不同句子之间关联关系的第二特征；通过LSTM网络处理第二特征，提取用于表征文本中句子依赖关系的第三特征；通过attention网络对第三特征进行规范化操作，得到对每个第三特征进行权重赋值的第四特征；将第四特征引出至输出层，用于获取文本中每个句子的摘要预测概率，进而生成文本的摘要。本发明对多句子文本进行准确理解，即考虑句子间的局部特征，又考虑整个文档的整体特征以确保本文摘要生成质量。
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公开(公告)号：CN112446220A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011479885.X
申请日：2020-12-15
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于动态语义建模的短文本聚合方法，包括以下步骤：在设定间隔的时间片上，获取待聚合短文本数据，进行数据预处理，形成数据集；在每个时间片上，通过建立动态自聚合主题模型捕获数据集中主题的多项分布和词的多项分布；采用吉布斯采样对动态自聚合主题模型中的多项分布进行推导，最后采样收敛时，统计每个时间片上的主题分布和词分布；根据每个时间片上的主题分布和词分布，计算与主题相关的短文本聚合的概率，自适应地聚合短文本。本发明自动聚合短文本为标准长文档，使得其能够捕获到更多的一致性主题，来克服短文本稀疏性问题，并且不需要启发式的前处理或者后处理技术，使得模型简单，处理效率较高。
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