公开(公告)号：CN114780568B

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210708483.5

申请日：2022-06-22

Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所

Inventor： 杨林 ,  周军 ,  赵凯南 ,  王雯 ,  杨雄军 ,  杜晓磊 ,  陈乐 ,  保金桢 ,  吴元立

IPC: G06F16/23 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/27 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明提出一种分布式多方数据一致性更新方法和系统，属于数据处理技术领域。在所述方法中对于多个数据方，其各自的本地数据库相互独立且隔离，所述方法利用智能合约实现存储于若干不同的本地数据库中的相同数据的一致性更新。本发明通过智能合约维护分布式数据之间的关联关系，在数据变化时自动检查并同步更新；部门根据权限存储本地维护数据，数据修改记录上链存储，数据更新时二者相互验证保证数据安全不被篡改；数据在数据库中加密存储、同步过程中加密传输，密钥由智能合约维护，仅具备权限的用户可获取相应密钥，防止非法窃取数据。

公开(公告)号：CN114780568A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210708483.5

申请日：2022-06-22

Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所

Inventor： 杨林 ,  周军 ,  赵凯南 ,  王雯 ,  杨雄军 ,  杜晓磊 ,  陈乐 ,  保金桢 ,  吴元立

IPC: G06F16/23 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/27 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明提出一种分布式多方数据一致性更新方法和系统，属于数据处理技术领域。在所述方法中对于多个数据方，其各自的本地数据库相互独立且隔离，所述方法利用智能合约实现存储于若干不同的本地数据库中的相同数据的一致性更新。本发明通过智能合约维护分布式数据之间的关联关系，在数据变化时自动检查并同步更新；部门根据权限存储本地维护数据，数据修改记录上链存储，数据更新时二者相互验证保证数据安全不被篡改；数据在数据库中加密存储、同步过程中加密传输，密钥由智能合约维护，仅具备权限的用户可获取相应密钥，防止非法窃取数据。

公开(公告)号：CN114387524B

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210292031.3

申请日：2022-03-24

Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所

Inventor： 张洪广 ,  杨林 ,  马琳茹 ,  杨雄军 ,  李东阳

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统。所述方法利用所述训练阶段的支撑图像集和所述训练阶段的查询图像集来训练图像识别分类器，经训练的所述图像识别分类器用于对所述测试阶段的查询图像集中的图像进行识别分类，以确定其在所述测试阶段的支撑图像集中所属的类别；所述图像识别分类器包含表征提取模块和关系度量模块，所述表征提取模块包含串联的M个网络卷积块，以及分别与所述M个网络卷积块对应相连的M个二阶池化层，所述关系度量模块包含分别与所述M个二阶池化层对应相连的M个基础学习器，以及汇总所述M个基础学习器的学习结果的结果预测单元。

公开(公告)号：CN114387524A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202210292031.3

申请日：2022-03-24

Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所

Inventor： 张洪广 ,  杨林 ,  马琳茹 ,  杨雄军 ,  李东阳

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统。所述方法利用所述训练阶段的支撑图像集和所述训练阶段的查询图像集来训练图像识别分类器，经训练的所述图像识别分类器用于对所述测试阶段的查询图像集中的图像进行识别分类，以确定其在所述测试阶段的支撑图像集中所属的类别；所述图像识别分类器包含表征提取模块和关系度量模块，所述表征提取模块包含串联的M个网络卷积块，以及分别与所述M个网络卷积块对应相连的M个二阶池化层，所述关系度量模块包含分别与所述M个二阶池化层对应相连的M个基础学习器，以及汇总所述M个基础学习器的学习结果的结果预测单元。

公开(公告)号：CN113297213A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110475662.4

申请日：2021-04-29

Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 ,  电科云(北京)科技有限公司

Inventor： 杨雄军 ,  田群 ,  宁希 ,  吴元立 ,  崔子腾 ,  戴永恒

IPC: G06F16/22 ,  G06F16/28 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于计算机领域，特别是一种实体对象的动态多属性匹配方法。本发明在预处理阶段即实现字段类型的标记，利用字段标记进行相似性计算函数的选择，差异化、针对性的相似性计算函数能够大幅提升相似性计算过程的精度。本发明使用动态熵权法进行权重调整，实现复杂实体在属性缺失、属性增加变化的场景下的权重衡量的统一，不会因为实体属性的缺失、增加变化导致相似性计算函数出现较大范围的波动和偏差，并保留主要的属性特征。本发明采用三角形不等式进行二级分区索引。双索引结构能够在原有的分区索引结构上优化实体匹配的搜索空间，减少不必要的匹配过程，从而大幅度提高大规模数据场景下的实体对齐过程。