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公开(公告)号：CN112765229B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011563544.0
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/951 , G01N33/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多层注意力机制的空气质量推断方法，属于环境空气质量监测领域。本发明将城市划分成大小相同的网格，每个网格的空气质量受到相邻网格区域的影响，为了推断未部署空气质量监测传感器区域准确的空气质量，利用待推断区域、待推断区域周围的网格区域以及已部署传感器区域的时序数据和非时序数据，通过多层注意力机制，自适应地对不同的站点、网格区域、历史时间片数据赋予不同的权值，大大提升模型对空气质量推断的精度。
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公开(公告)号：CN114880550A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210344135.4
申请日：2022-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种融合多方面时域信息的序列推荐方法、设备和介质。本发明考虑三种时域信息来提高序列推荐的性能，构建融合多方面时域信息的序列推荐模型，模型包含三个部分，每一部分利用一种多粒度时域信息生成下一个用户可能感兴趣的物品表示。所述模型具体包括绝对时间模块，相对物品时间间隔模块和相对推荐时间间隔模块。三个模块经过有效的融合生成最终用户下一时刻感兴趣的物品表示，从而大大提高序列推荐性能。
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公开(公告)号：CN114565429B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210163386.2
申请日：2022-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N5/02 , G06F18/22 , G06F18/243 , G06F17/18
Abstract: 本发明提出了一种基于语义图模型的智能供应商匹配方法，输入供应商和需求的结构化数据；构建供需描述模型，将供应商和需求的结构化数据转为图结构；根据节点类型的不同，计算需求与每个供应商同类型节点间相似度；结合极大熵原理，建立权重优化模型，对模型求解得到指标权重；依据指标权重，给节点和边分配权重；调用图匹配算法，计算图匹配度，通过入口节点的选取降低时间复杂度，然后过滤低于阈值的供应商，得到针对该需求的供应商排序集合；本发明可以让用户只需要输入计划采购的产品需求和企业要求，既能得到相匹配的供应商集合，匹配概念相似的产品，同时应用于在供应商集中寻找符合需求的实例，以及在需求集中寻找最符合供应的需求。
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公开(公告)号：CN112906941B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110083073.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向动态相关空气质量时间序列的预测方法及系统，其中，该方法包括：获取网格气象数据，利用图像卷积法对其进行处理得到污染物时间序列；采用多特征聚类法根据上述数据的不同特征与多种空气污染物之间的相关性对特征分组；根据ARIMA模型对污染物时间序列进行拟合，获得残差序列和一部分预测值，并将其放入特征组中，根据不同特征组的数据是否为序列形式将其输入到不同的编码器中，然后将结果融合后输入解码器中进行预测得到另一部分预测值；利用CNN对历史空气质量数据进行卷积得到空气质量时间序列，并使用ARIMA模型处理得到第三部分预测值，通过softmax函数将上述三部分预测值加权求和，得到最终预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114565429A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210163386.2
申请日：2022-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于语义图模型的智能供应商匹配方法，输入供应商和需求的结构化数据；构建供需描述模型，将供应商和需求的结构化数据转为图结构；根据节点类型的不同，计算需求与每个供应商同类型节点间相似度；结合极大熵原理，建立权重优化模型，对模型求解得到指标权重；依据指标权重，给节点和边分配权重；调用图匹配算法，计算图匹配度，通过入口节点的选取降低时间复杂度，然后过滤低于阈值的供应商，得到针对该需求的供应商排序集合；本发明可以让用户只需要输入计划采购的产品需求和企业要求，既能得到相匹配的供应商集合，匹配概念相似的产品，同时应用于在供应商集中寻找符合需求的实例，以及在需求集中寻找最符合供应的需求。
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公开(公告)号：CN114238755B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111456522.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/042 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于多关系发现的个性化推荐方法，本发明使用图神经网络等技术构建基于多关系发现的个性化推荐模型，利用用户个人信息和交互序列数据，构建用户社交关系图、用户交互关系图、基于个人信息的用户潜在关系图和基于交互序列的用户潜在关系图，模型训练过程中不断更新潜在关系图，充分考虑和挖掘用户间的多种关系，大大提高了个性化推荐性能。
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公开(公告)号：CN114781380A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210277553.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06F17/18
Abstract: 本发明提出一种融合多粒度信息的中文命名实体识别方法、设备和介质。所述方法步骤如下：(1)获取领域语料数据集，将数据集进行预处理并分为训练集、测试集、验证集；(2)提取(1)预处理后的语料数据中字符、软词、部首级预训练向量并进行融合；(3)构建融合多粒度信息的中文命名实体识别模型；(4)将(2)所得的数据输入到模型中进行训练；(5)利用(4)所得的识别模型对待识别数据进行处理与计算，得到命名实体识别结果。本发明针对中文命名实体识别存在的不足，通过融合部首级信息利用序列中字符内部固有的语义信息，利用扩展的软词模块获取了词级别的语义信息，将两者融入到字符嵌入向量中，提高了中文命名实体识别的精度。
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公开(公告)号：CN114529081A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210150863.1
申请日：2022-02-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种时空联合的交通流量预测方法及装置，属于交通流量预测技术领域，其中，该方法包括：获取各个监测点的监测数据，将数据按照时间周期性规律进行分类并建立数据集，根据数据集构建监测站点无向图，同时将数据集划分训练集、测试集和验证集；基于监测站点无向图，构建时空联合的交通流量预测模型；利用训练集对时空联合的交通流量预测模型进行训练，得到最优时空联合的交通流量预测模型；将验证集输入到最优时空联合的交通流量预测模型中，计算未来交通流量预测值。该方法通过对时空注意力进行解耦，将数据进行更加细粒性的特征划分，充分考虑到每个监测点和每个时刻的特征，更高效的提取数据中的空间相关性和时间。
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公开(公告)号：CN112765229A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011563544.0
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/951 , G01N33/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多层注意力机制的空气质量推断方法，属于环境空气质量监测领域。本发明将城市划分成大小相同的网格，每个网格的空气质量受到相邻网格区域的影响，为了推断未部署空气质量监测传感器区域准确的空气质量，利用待推断区域、待推断区域周围的网格区域以及已部署传感器区域的时序数据和非时序数据，通过多层注意力机制，自适应地对不同的站点、网格区域、历史时间片数据赋予不同的权值，大大提升模型对空气质量推断的精度。
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