公开(公告)号：CN114510939A

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202111552323.8

申请日：2021-12-17

Applicant: 深港产学研基地(北京大学香港科技大学深圳研修院)

Inventor： 杜娟 ,  刘轶

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种实体关系抽取方法，包括：获取关系实例文本，利用预训练的编码模型对关系实例文本进行语义编码，得到语义向量序列，对语义向量序列进行标签预测，根据预测结果获取标准标签序列，并对标准标签序列进行实体标注，得到实体标注结果，获取预设的关系集合，基于关系集合对语义向量序列进行关系预测，得到关系预测结果，对实体标注结果及关系预测结果进行拼接组合，得到实体关系对集合，对实体关系对集合进行头实体及尾实体概率识别，根据识别结果从实体关系对集合中选取标准实体关系对。本发明还提出一种实体关系抽取装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决实体关系抽取准确率不高的问题。

公开(公告)号：CN107507885B

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201710580158.4

申请日：2017-07-17

Applicant: 北京大学

Inventor： 杜娟 ,  张玺

IPC: H01L31/18

Abstract: 本发明公布了种基于多通道传感器数据的太阳能电池生产过程监测方法，针对多通道传感器信号通过特征提取和过程监测，自动预测太阳能电池生产过程中的电池效率，并监测太阳能电池生产过程；包括：根据工艺曲线对多通道传感数据进行分段，提取有光伏材料层生长的温度曲线段C和反射系数曲线段；提取有光伏材料层生长的温度曲线段的长度l(C)；提取反射系数曲线段的震荡包络z；进行监督学习和特征选择，得到光伏材料生长的有效特征；建立控制图对生产过程进行监测。本发明方法可有效地根据外延过程的传感器数据，预测太阳能电池光电转化效率数值，同时可通过监测外延过程实时监测生产过程状态。

公开(公告)号：CN106500903A

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201610831861.3

申请日：2016-09-19

Applicant: 北京大学

Inventor： 杜娟 ,  张玺

IPC: G01L5/24

CPC classification number: G01L5/24

Abstract: 本发明公布了一种特殊扣拧接质量的监测方法，属于质量工程领域，涉及钢管连接特殊扣质量监测方法。所述方法基于特殊扣的扭矩信号，构建两相状态空间模型；再采用两阶段递归的粒子滤波方法求解两相状态空间模型，得到台肩点位置。在第一阶段粒子滤波估计中，提出分层抽样和低方差采样的结合采样方法；由此提供自动化、精准化的特殊扣拧接的质量监测。本发明能够提高扭矩信号中台肩点检测的准确率，加快特殊扣拧接质量监测自动化进程，节省人工观察台肩点位置的劳动成本，同时降低质量监测的假报警率和废品流出率。本发明能够解决特殊扣拧接过程中质量监测容易出现假报警、废品外流等难题。