-
公开(公告)号：CN116090449A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211433872.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/289 , G06F16/28 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种质量问题分析报告的实体关系抽取方法及系统，属于关系抽取技术领域，解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取准确率低的问题。包括从质量问题分析报告中提取待推理信息，对待推理信息进行预处理后，传入实体关系抽取模型，推理出实体关系；实体关系抽取模型是基于历史质量问题分析报告构建训练集和测试集，对PCNN模型进行迭代训练和测试，直至模型准确率不小于阈值而得到；其中，训练时根据各关系类别的样本权重更新训练集，根据各训练样本的训练结果动态更新各关系类别标签；测试时根据各测试样本的验证结果计算模型准确率，若模型准确率小于阈值，更新各关系类别的样本权重后再次训练和测试。实现了实体间关系抽取的高准确率。
-
公开(公告)号：CN117109922A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311091807.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01M13/045 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于工况解耦的轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术，解决了现有技术中轴承故障诊断时未将工况信息和故障数据相结合使得诊断精度及可靠性不高的问题。方法包括：获取轴承振动信号数据；其中，所述轴承振动信号数据包括轴承工况属性和轴承振动数据；将所述轴承振动信号数据输入训练好的轴承故障诊断模型得到轴承故障类别；其中，轴承故障诊断模型包括数据输入层、特征提取层和故障分类器尾部。实现了结合工况数据和故障数据，通过分析工况参数与故障之间的关系，进一步提高诊断的精确性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN113872834A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111217462.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 一种分布式系统的可视化监控方法和系统，方法包括：根据所述分布式系统的节点路由表，获取所述分布式系统的节点层级，采用正多边形分形图表示所述分布式系统的节点层级结构，所述分形图中的一个子分形图对应所述分布式系统的一个节点，每个子分形图采用虚线绘制；获取分布式系统当前任务的子任务信息和资源分配信息，基于所述子任务信息和资源分配信息，获取每个子任务的运行资源对应的运行节点，在所述分形图中查找所述运行节点，将所述运行节点对应的子分形图绘制为实线图；实时获取每个运行节点的监控信息，基于所述监控信息，在所述运行节点对应的子分形图的边线上绘制显示所述监控信息。
-
公开(公告)号：CN119247401A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411303948.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01S19/07 , G01S19/37 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种临近空间中的电离层TEC预测方法，属于电离层技术领域。方法包括：获取连续三个时刻的电离层环境数据；其中，电离层环境数据包括：电离层TEC数据和地球磁场数据；将三个时刻的电离层环境数据输入训练好的电离层TEC预测模型，得到下一时刻的电离层TEC数据；其中，电离层TEC预测模型包括编码器、条件生成器和解码器；编码器用于将当前时刻的电离层TEC数据编码得到电离层TEC数据的潜在表示；条件生成器用于对三个时刻的电离层环境数据进行反演编码得到电离层电子密度信息；解码器用于利用电离层电子密度信息从当前时刻的电离层TEC数据的潜在表示中重构出下一时刻的电离层TEC数据。实现了通过反演电离层电子密度信息预测电离层状态。
-
公开(公告)号：CN116090449B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211433872.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/289 , G06F16/28 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种质量问题分析报告的实体关系抽取方法及系统，属于关系抽取技术领域，解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取准确率低的问题。包括从质量问题分析报告中提取待推理信息，对待推理信息进行预处理后，传入实体关系抽取模型，推理出实体关系；实体关系抽取模型是基于历史质量问题分析报告构建训练集和测试集，对PCNN模型进行迭代训练和测试，直至模型准确率不小于阈值而得到；其中，训练时根据各关系类别的样本权重更新训练集，根据各训练样本的训练结果动态更新各关系类别标签；测试时根据各测试样本的验证结果计算模型准确率，若模型准确率小于阈值，更新各关系类别的样本权重后再次训练和测试。实现了实体间关系抽取的高准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340386A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310245628.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种分布式AI系统的NFT数据权益鉴定方法和系统，属于NFT数据权益鉴定技术领域，解决了现有技术中缺乏根据数据内容进行NFT权益鉴定的问题。方法包括以下步骤：在分布式AI系统中查找与当前上传的AI数据的类型相同的NFT数据得到待比对NFT数据；计算当前上传的AI数据和每个待比对NFT数据间的重复率；若存在重复率大于第一阈值的待比对NFT数据，则根据重复率将当前上传的AI数据的部分权益归属给重复率大于第一阈值的待比对NFT数据。实现了分布式AI系统的权益快速准确鉴定。
-
公开(公告)号：CN113938483B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111275760.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 一种分布式AI协同计算系统的节点身份验证方法和系统，方法包括中心服务器向各分布式节点发送身份验证指令；各分布式节点根据身份验证指令完成对应的实时运算能力验证任务，向中心服务器发送响应消息；响应消息包括任务完成时间和节点设备信息；所述实时运算能力验证任务包括实时计算能力验证任务和实时存储能力验证任务；中心服务器接收响应消息，若接收到响应消息的时间超过预期时间，或任务完成时间与相同设备类型的真实节点完成所述实时运算能力验证任务的任务完成时间的差值大于预先设置的阈值，则将该节点认定为可疑节点；中心服务器多次对所述可疑节点发送身份验证指令，若可疑节点均未通过验证，则判断该节点为伪造节点。
-
公开(公告)号：CN113872834B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111217462.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: H04L43/045 , H04L41/12 , G06F11/30 , G06F11/32
Abstract: 一种分布式系统的可视化监控方法和系统，方法包括：根据所述分布式系统的节点路由表，获取所述分布式系统的节点层级，采用正多边形分形图表示所述分布式系统的节点层级结构，所述分形图中的一个子分形图对应所述分布式系统的一个节点，每个子分形图采用虚线绘制；获取分布式系统当前任务的子任务信息和资源分配信息，基于所述子任务信息和资源分配信息，获取每个子任务的运行资源对应的运行节点，在所述分形图中查找所述运行节点，将所述运行节点对应的子分形图绘制为实线图；实时获取每个运行节点的监控信息，基于所述监控信息，在所述运行节点对应的子分形图的边线上绘制显示所述监控信息。
-
公开(公告)号：CN116052068A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211404970.9
申请日：2022-11-10
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06T7/80 , G06T5/00 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的密集柜开口位置检测方法和系统，方法包括以下步骤：获取不同开口状态下的密集柜俯视图，对于每一张密集柜俯视图，提取多个样本图像，获取每个样本图像中标注的密集柜开口处的边缘点，将样本图像和对应的边缘点构成训练数据集；构建轻量化卷积神经网络模型，基于所述训练数据集进行模型训练，得到训练好的密集柜开口位置检测模型；实时获取密集柜俯视图，从俯视图中提取多个待检测图像，将每个待检测图像输入所述密集柜开口位置检测模型得到每个待检测图像中密集柜开口处的边缘点；基于每个待检测图像中密集柜开口处的边缘点计算得到密集柜的开口位置。
-
公开(公告)号：CN115618035A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211260773.4
申请日：2022-10-14
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/535 , G06F16/583 , G06F16/58 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图片曝光转化率预测模型的图片推荐方法，属于互联网图片电商搜索技术领域，解决了现有多目标优化方法效果不佳的问题。获取用户注册信息、用户输入的检索词、与检索词匹配的图片信息、用户历史点击图片信息、历史购买图片信息，形成训练样本集。建立图片的曝光转化率预测模型CTCVR并训练，根据损失函数进行反向传播直至收敛。利用模型对所有图片进行处理，得到每张图片的点击率CTR、CVR、CTCVR以及图文相关值IMR,选取IMR值大于阈值的图片，并将选的图片按照CTCVR值由大至小的顺序推荐给用户。实现了一个模型完成多任务多目标的预测，使多个任务目标之间相互促进和约束，提高了模型的泛化性能，解决了深度转化过程中的样本偏差和数据稀疏问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.033 seconds)
