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公开(公告)号：CN112561148A
公开(公告)日：2021-03-26
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：CN109492375A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811294306.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于网络技术领域，具体涉及一种基于JAVA中间件集成模式的SAP ERP单点登录系统，所述系统包括：门户系统、JAVA中间件、SAP ERP系统；与现有技术相比较，本发明通过JAVA中间件的SAP ERP单点登录技术，可支撑不同企业不同门户系统与SAP ERP平台的单点登录应用。从而，本发明提出的技术方案中实现了基于JAVA技术中间件与SAP ERP系统的单点登录集成应用，通过该种技术实现，可快速与各类型门户系统开展单点登录集成应用，实现用户信息双重验证，降低了项目实施难度，提升了SAP ERP单点登录的集成安全性。
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公开(公告)号：CN109408494A
公开(公告)日：2019-03-01
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：CN109246146A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811294054.8
申请日：2018-11-01
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0815
Abstract: 本发明属于网络技术领域，具体涉及一种基于JAVA中间件集成模式的SAP ERP单点登录方法，该方法基于单点登录系统来实施，所述系统包括：门户系统、JAVA中间件、SAP ERP系统；与现有技术相比较，本发明通过JAVA中间件的SAP ERP单点登录技术，可支撑不同企业不同门户系统与SAP ERP平台的单点登录应用。从而，本发明提出的技术方案中实现了基于JAVA技术中间件与SAP ERP系统的单点登录集成应用，通过该种技术实现，可快速与各类型门户系统开展单点登录集成应用，实现用户信息双重验证，降低了项目实施难度，提升了SAP ERP单点登录的集成安全性。
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公开(公告)号：CN109241246A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811294293.3
申请日：2018-11-01
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于质量文本相似性的数据查询系统。本发明利用TF公式做词频权重统计；同时在相似度匹配算法中采用基于余弦相似度的方法，通过学习样本空间，得到空间转移矩阵，使得相同的样本空间更加紧密，不同的样本空间更加分散，从而快速、准确的匹配数据库的数据。与现有技术相比，本发明提出的技术方案中解决了数据库模糊查询需要依靠苛刻的查询条件(逐字匹配、无语义性)从而造成数据匹配准确度低的问题，克服了传统sql语句无法解决复杂数据匹配的问题。同时，基于余弦相似度算法特性，也保证了其计算速度快、运转效率高的特点。
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Patent Agency Ranking
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：CN117743719A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311783222.0
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/958 , G06F8/38 , G06F18/243 , G06F18/241 , G06N20/20 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种页面元素的识别方法，属于前端网页设计技术领域，解决现有网页元素识别方法的准确性低、效率低的技术问题。该方法包括收集真实前端页面元素进行预处理，得到真实样本集；基于所述真实样本集，对随机函数优化的生成对抗网络模型进行训练，得到训练好的生成对抗网络模型；基于训练好的生成对抗网络模型中的生成器获取生成样本集；将所述真实样本集和所述生成样本集组成训练样本集；基于所述训练样本集训练元素识别模型，达到预定训练迭代次数后得到训练好的元素识别模型；获取真实前端页面元素，基于训练好的元素识别模型，得到真实页面元素的识别结果。实现了前端页面元素自动化识别。
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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：CN114356483A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210008605.X
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种SAP ERP系统数据处理方法，属于数据处理技术领域，解决了现有无通过参数传递实现SAP ERP客户端的自动打开及对业务数据的自动处理问题。包括接收非SAP系统传递的参数，包括获取模式、用户标识、菜单事务码、业务数据和执行操作按钮代码，作为待获取数据；根据用户标识校验SAP ERP中是否存在该用户，如果存在，获取用户名和密码，加入待获取数据；再依次校验SAP ERP中是否存在对应的菜单，用户是否具有菜单权限，是否存在业务数据中的业务字段和执行操作按钮；校验均通过后，若获取模式是CS模式，将待获取数据组装成bat格式字符串，基于ActiveXObject控件调用bat格式字符串，否则，将待获取数据组装成请求参数，调用SAP ERP系统Web端URL，进入SAP ERP系统进行数据处理。
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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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