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公开(公告)号：CN115545195A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211164064.6
申请日：2022-09-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于知识表示学习的知识图谱可信评估方法及系统，涉及知识图谱可信评估技术领域，该方法包括：获取知识图谱的外部可信证据和内部可信证据；根据预先存储的各外部可信证据与得分之间的对应关系，得到外部可信证据所对应的外部可信特征值；以及，使用知识表示学习算法将元素和元素类型进行向量化表示，根据元组结构的完整程度和元素与对应元素类型映射的正确程度确定元组的可信值，根据各元组的可信值确定内部可信证据所对应的内部可信特征值；对外部可信特征值、内部可信特征值进行加权求和，得到所述知识图谱的可信值。这样，对知识图谱从外部和内部两方面进行全面的可信评估，可以提高可信评估的准确性。
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公开(公告)号：CN115017251B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210935009.6
申请日：2022-08-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于计算机数据处理领域，提供了一种用于智慧城市的标准映射地图建立方法及系统，本发明在现有国际和国家标准制定机构发布的智慧城市标准基础之上，提出了一种系统的智慧城市标准映射方法，该方法对于不同的用户需求有不同的视角，可针对用户的个性化需求，提供其期望的独立视角的标准地图，从而看到智慧城市不同的系统架构下的、非单一视角的标准地图。本发明采用每项标准的标准化对象和技术特征，对该领域的现有标准进行唯一标注，建立一套标准的分类，获取标准地图，解决了以往基于经验建立领域的标准框架模型，模型建立后系统的结构就相对固定，不方便使用者增加或删除任何部分的问题。
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公开(公告)号：CN114997563A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210389202.4
申请日：2022-04-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F16/901 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及城市智能规划技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的城市智能规划构建方法及系统，针对现有的城市规划采用全国统一编制程序要求，进行城市规划后城市资源分布虽然更加合理，但大都失去了原本的城市特色，且当前的城市规划仅仅只对二维进行规划，空间控制质量缺失，忽略了人的空间感受的问题，现提出如下方案，其中包括以下步骤：S1：获取信息，S2：构建知识图谱，S3：确定规划方案，S4：方案构图及实施，本发明的目的是自动形成相应规划方案实现城市规划的智能化，通过排除城市特色景点以及历史遗迹的区域规划保留城市特色，并在城市规划中采用二维、三维一体式规划，增强了人的空间感受。
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公开(公告)号：CN117556905A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311621601.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06F18/2431 , G06F16/36
Abstract: 本公开提出了一种基于实体分类的时序知识图谱推理方法及系统，方法包括根据待推理时序知识图谱以及历史时序知识图谱，提取节点，构建推理图；使用循环神经网络对所述推理图中的节点分配实体动态嵌入表示；根据实体动态嵌入表示，对实体进行分类，获取带有类别信息的实体动态嵌入表示；根据带有类别信息的实体动态嵌入表示，计算所述推理图中节点的关注分数；聚合实体相同的节点的关注分数，并对聚合后的关注分数进行排序，选择关注分数最高的实体，输出推理结果。本公开将时序知识图谱中的实体进行分类，以精确捕捉时序知识图谱中的动态演化以及实体间可能存在的关联性和规律性，从而提高模型的推理效率和准确率。
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公开(公告)号：CN115879547A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211619211.4
申请日：2022-12-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06N5/02 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM和注意力机制的开放世界知识图谱补全方法及系统，涉及知识图谱补全技术领域，包括给定待补全的三元组数据，获取三元组数据中新实体名称以及实体描述信息并将新实体名称与实体描述信息中的单词拼接成符号序列，通过词嵌入模型将其向量化，通过ComplEx模型对知识图谱中的实体和关系进行初始化形成结构嵌入；将向量化的符号序列进行聚合获得文本特征向量，平均之后再进入注意力层获取分配的权重，最后通过Bi‑LSTM层得到最终的实体文本特征向量；通过映射函数将实体的文本特征向量映射为图谱实体的嵌入向量，使用对齐函数将两个向量空间对齐后，再把映射后的特征向量应用到嵌入模型完成开放世界知识图谱的补全。提高了知识图谱补全的准确率，并应用到常识知识图谱中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115759262A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211520242.4
申请日：2022-11-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识感知注意力网络的视觉常识推理方法及系统，涉及计算机视觉与自然语言处理交叉技术领域，该方法包括：以多组互相对应的样本图像、样本问题和已标注的样本答案候选项，训练视觉常识推理模型；该训练过程包括：获取样本图像、样本问题和样本答案候选项的视觉特征和初始语境句子表示；根据视觉上下文引导以及知识嵌入，学习样本问题和样本答案候选项基于知识的句子表示以及知识感知注意向量；融合知识感知注意向量与视觉特征得到融合特征，以此训练视觉常识推理模型；将待推理图像、待推理问题和多个推理答案候选项输入至训练完成的视觉常识推理模型，输出推理结果，实现准确推理，提升了视觉常识推理任务的性能。
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公开(公告)号：CN115296927A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211185889.6
申请日：2022-09-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , G06F16/2458 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的联邦学习可信融合激励方法及系统，涉及互联网技术领域，该方法包括：在多轮联邦学习过程中，获取各个参与节点的基础信用度和预设的节点等级临界值；针对每一轮迭代学习，根据参与节点的基础信用度和前一轮的信用度更新参与节点在当前轮迭代学习的信用度，通过比较节点等级临界值与信用度确定参与节点的等级，对预设等级的参与节点进行隔离并记录到区块链中；根据参与节点信用度以及相关属性信息，构建多属性融合数据的实体模型，将实体模型存储在区块链上。这样，可以解决联邦学习过程中参与节点消极搭便车、模型投毒攻击等问题，并且支持参与节点的实体级、属性级可信查询，为参与节点行为的量化评估提供依据。
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公开(公告)号：CN115017251A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210935009.6
申请日：2022-08-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于计算机数据处理领域，提供了一种用于智慧城市的标准映射地图建立方法及系统，本发明在现有国际和国家标准制定机构发布的智慧城市标准基础之上，提出了一种系统的智慧城市标准映射方法，该方法对于不同的用户需求有不同的视角，可针对用户的个性化需求，提供其期望的独立视角的标准地图，从而看到智慧城市不同的系统架构下的、非单一视角的标准地图。本发明采用每项标准的标准化对象和技术特征，对该领域的现有标准进行唯一标注，建立一套标准的分类，获取标准地图，解决了以往基于经验建立领域的标准框架模型，模型建立后系统的结构就相对固定，不方便使用者增加或删除任何部分的问题。
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公开(公告)号：CN114912738A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210248406.6
申请日：2022-03-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于洪涝灾害评估领域，尤其是一种基于大数据挖掘的洪涝灾害评估系统，针对现有的不能对洪涝灾害进行预估，不能提前做出应对，会造成较大的损失的问题，现提出如下方案，其包括用户和评估系统，所述评估系统包括接收模块、识别模块、收集模块、对比模块、判断模块、评估模块、整理模块、反馈模块、建模模块、划分模块、标识模块、提取模块、大数据库、更新模块和录入模块，所述接收模块与识别模块连接，识别模块与收集模块连接，所述收集模块与对比模块连接，对比模块与判断模块和提取模块连接，判断模块与评估模块连接，本发明可以对洪涝灾害进行评估，方便进行应对，可以更直观的了解各区域的受灾情况。
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公开(公告)号：CN119312891A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411342959.3
申请日：2024-09-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出了融合实体描述信息和图注意力的知识图谱补全方法及系统，涉及知识图谱补全技术领域，针对的问题是：现有技术只针对知识图谱中的三元组信息，忽略实体的描述信息以及知识图谱的图结构信息的完整结合，难以对大型的知识图谱进行准确、完整的补全。方法包括：对获取的实体描述信息进行编码，得到实体描述向量；将实体描述向量和实体的初始化表示向量进行融合；融合的实体向量输入图注意力网络模型，对邻居信息进行聚合；将聚合后的实体向量输入到解码器，得到三元组的预测概率，根据预测概率，补全缺失的知识图谱。本发明有效地将实体的语义信息和图结构信息结合在一起，显著提高了模型在知识图谱补全任务中的效率和准确性。
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