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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：CN118966776A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411071929.3
申请日：2024-08-06
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)
Abstract: 本发明公开的一种气瓶安全风险预测方法及系统，包括：获取各气瓶安全风险因素得分、气瓶发生安全事故的次数，及导致气瓶发生安全事故的次数的各气瓶安全风险因素出现的次数；将各气瓶安全风险因素出现的次数除以气瓶发生安全事故的次数，获得各气瓶安全风险因素的客观赋权；根据得分，确定各气瓶安全风险因素的主观赋权；对主观赋权和客观赋权进行加权求和，获得各气瓶安全风险因素的先验概率；根据各风险因素的先验概率，对根据气瓶安全风险指标体系构建的贝叶斯网络模型进行正向推理，获得气瓶安全风险预测结果。实现对气瓶安全风险的准确预测及诊断。
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公开(公告)号：CN116702214B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310959881.9
申请日：2023-08-02
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: G06F21/62 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种基于相干邻近度与贝叶斯网络的隐私数据发布方法及系统，其属于数据安全技术领域，包括：基于待发布数据中各属性数据的互信息，以各属性数据作为节点构建动态贝叶斯网络；基于各属性数据节点间的相干邻近度以及预设阈值，对各属性数据进行类别划分；基于相干邻近度及数据质量评估度计算各属性数据节点的隐私预算分配权值，并基于隐私预算分配权值对不同类别的属性数据分别进行隐私预算分配；根据分配的隐私预算对各属性数据进行加噪，并将加噪后的高维数据进行发布。所述方案数据化度量了数据特征间的关联，有效减少了直接在原始高维数据集加噪产生的噪声累积，优化降低了隐私保护代价，保证了高维数据的安全性及高可用性。
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公开(公告)号：CN116702214A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310959881.9
申请日：2023-08-02
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: G06F21/62 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种基于相干邻近度与贝叶斯网络的隐私数据发布方法及系统，其属于数据安全技术领域，包括：基于待发布数据中各属性数据的互信息，以各属性数据作为节点构建动态贝叶斯网络；基于各属性数据节点间的相干邻近度以及预设阈值，对各属性数据进行类别划分；基于相干邻近度及数据质量评估度计算各属性数据节点的隐私预算分配权值，并基于隐私预算分配权值对不同类别的属性数据分别进行隐私预算分配；根据分配的隐私预算对各属性数据进行加噪，并将加噪后的高维数据进行发布。所述方案数据化度量了数据特征间的关联，有效减少了直接在原始高维数据集加噪产生的噪声累积，优化降低了隐私保护代价，保证了高维数据的安全性及高可用性。
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公开(公告)号：CN116151252A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211371640.4
申请日：2022-11-03
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: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q30/015 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种政务服务便民热线的实体关系联合抽取方法及系统，将政务服务便民热线案例实体关系抽取看作三元组抽取问题，即先抽取头实体，再通过头实体相关信息抽取尾实体和关系，具体先对热线案例中的具体内容的目标文本进行编码，再通过单层指针网络编码方式抽取头实体，接着结合上下文编码信息和头实体位置编码信息，最后通过多层指针网络编码方式抽取尾实体和关系。本方法能提高对政务服务便民热线数据精准分析和处理的能力，更好地满足政务服务便民热线智能化的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115269863A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210740685.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 齐鲁工业大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开的一种交通领域网络知识可信评估方法及系统，包括：获取交通领域网络知识；根据网络知识的来源对交通领域网络知识进行分类；获取影响每类网络知识可信特性的数据信息；根据数据信息对每类网络知识进行可信评估，获得每类网络知识的可信特性值；根据每类网络知识的可信特性值，获得交通领域网络知识的总可信值；根据总可信值，确定交通领域网络知识的可信等级。提高了网络知识可信评估的准确性。
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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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公开(公告)号：CN117808322A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410029035.1
申请日：2024-01-05
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: G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于交通韧性评估领域，提供了一种城市地面交通通行韧性评估方法及系统，包括根据影响城市地面交通通行的扰动类型以及影响程度，选取评估要素；基于评估要素，确定评估城市地面交通通行韧性的评估指标；获取评估指标数据并进行归一化处理，得到标准评估指标数据；基于标准评估指标数据，采用熵值法确定各级评估指标权重；根据各级评估指标权重采用模糊综合评价，确定城市地面交通通信韧性评估结果。本发明结合城市地面交通通行所面临的扰动类型，建立城市地面交通通行评估指标体系，利用熵值法和模糊综合评价相结合的方法科学、系统地评估城市地面交通通行韧性。
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公开(公告)号：CN116739092A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310725830.X
申请日：2023-06-19
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)
Abstract: 本发明公开了基于时间权重的时序知识图谱推理方法及系统，属于知识图谱推理技术领域。本发明将时序知识图谱中的每个时间戳进行注意力加权处理，使得模型以不同的关注度聚合每个时间戳，考虑时间戳对四元组事实的影响，使用多关系图聚合器聚合邻域信息和事实信息，以便更好的推理时序知识图谱中的数据，从而提高模型的推理效率以及准确率。解决了现有技术中存在“忽略事实的动态性及时间依赖性，不能学习实体及其关系的潜在语义，导致知识图谱推理不准确”的问题。
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公开(公告)号：CN116521885A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211488452.X
申请日：2022-11-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明涉及本体构建技术领域，提供了一种城市公共交通服务的本体构建方法及系统，包括：对获取的文档进行分类后，对获取的文档进行筛选，对筛选出的文档进行预处理得到文本词集，并将文本词集进行标注和汇总后得到城市公共交通服务本体主题词表；基于城市公共交通服务本体主题词表，提取概念和属性，确定初级公共交通服务本体；基于初级公共交通服务本体，构建节点拓扑图，并进行实例化张量后，将张量化的拓扑图的概念节点作为训练集对图注意力神经网络模型进行训练，对提取的概念和属性向量化后计算语义相似度，基于语义相似度，添加实体和属性，得到城市公共交通服务本体。不仅降低了本体构建的工作量；并且提升了本体构建的准确性。
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