公开(公告)号：CN117610717B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202311502493.4

申请日：2023-11-13

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈逢文 ,  尚家兴 ,  李诚祥 ,  贾雪琪 ,  郑林江

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提出一种基于双变分级联自编码器的信息流行度预测方法，包括，获取信息扩散过程中的全局交互图和级联图；构建信息扩散模型，将全局交互图和级联图输入信息扩散模型，其中基础信息扩散模型包括变分图自编码器和变分时序自编码器；通过信息扩散模型输出信息的流行度预测结果。本发明提出的方法，基于图神经网络技术来拟合传播拓扑结构、推理传播过程，捕获影响信息传播的关键因素并构建统一的信息扩散预测框架，从而在信息流行度预测任务上得到更加准确的预测结果。

公开(公告)号：CN118013048A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311775429.3

申请日：2023-12-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈逢文 ,  廖隆权 ,  张宗益 ,  郑林江 ,  尚家兴

IPC: G06F16/36 ,  G06N5/02 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种建模关系动态性的时间动态知识图谱推理方法，包括，获取动态知识图谱数据集，提取动态知识图谱数据集中的实体、关系、时间戳，将事实四元组集合按照时间戳划分，得到若干连续的知识图谱子图序列；随机初始化实体的动态嵌入、关系的全局动态嵌入、关系的局部动态嵌入；构建动态知识图谱推理模型，包括：通过将知识图谱子图序列输入编码器，对实体的动态嵌入、关系的全局动态嵌入、关系的局部动态嵌入进行更新，输出下一时刻的实体的动态嵌入、关系的全局动态嵌入、关系的局部动态嵌入；将下一时刻的实体的动态嵌入、关系的全局动态嵌入、关系的局部动态嵌入输入解码器，借助ConvTransE，对下一时刻的知识图谱子图进行推理。

公开(公告)号：CN116522771A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310439351.1

申请日：2023-04-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 尚家兴 ,  张锐祥 ,  郑林江 ,  陈逢文 ,  李旭 ,  陈浩东

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明提出一种基于注意力机制的双向两阶段可解释重着陆预测方法，包括，获取原始飞行参数，对原始飞行参数进行预处理，得到训练数据；构建基于注意力机制的双向两阶段可解释重着陆预测模型；其中基于注意力机制的双向两阶段可解释重着陆预测模型包括时间参数模块和参数时间模块；将训练数据输入基于注意力机制的双向两阶段可解释重着陆预测模型，进行训练；获取待预测飞行数据，将待预测飞行数据输入训练完成的基于注意力机制的双向两阶段可解释重着陆预测模型，得到预测结果以及重着陆时的发生原因。

公开(公告)号：CN116205354A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310149641.2

申请日：2023-02-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 郑林江 ,  陈浩东 ,  尚家兴 ,  陈逢文 ,  李旭 ,  张锐祥

IPC: G06Q10/04 ,  G08G5/02 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/083 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及航空安全技术领域，尤其是指一种飞行重着陆预测方法、装置及存储介质。本发明所述的飞行重着陆预测方法，获取了一段时间内不同采样频率的参数数据，其信息获取更加全面；获取数据后，首先对QAR参数序列进行预处理，将高采样频率的序列长度与低采样频率的参数序列统一，并学习参数的高维表示以减少信息损失，然后将所有参数序列输入门控循环单元，捕获参数序列的隐藏表示，利用时间间隔注意力机制自适应地识别包含异常着陆模式的关键时间段，更符合飞行重着陆的实际场景，最后，将隐藏表示嵌入到上下文向量中以表示相应的参数，根据最终得到的参数特征对飞行重着陆进行预测，有效提升了重着陆预测的准确性和可解释性。

公开(公告)号：CN116108127A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202211490817.2

申请日：2022-11-25

Applicant: 重庆大学

Inventor： 尚家兴 ,  付晨阳 ,  郑林江 ,  陈逢文 ,  周尚波 ,  黄为希

IPC: G06F16/31 ,  G06F40/295 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明涉及一种基于异构图交互和掩码多头注意力机制的文档级事件抽取方法，该方法包括以下步骤：S1：对文本进行预处理，获取目标文本的分词组；S2：使用Bert对目标文本进行编码得到目标文本的词向量；S3：将词向量输入到条件随机场进行命名实体识别；S4：构建文档异构图，初始化句子节点向量和实体提及节点向量，获取不同边对应的邻接矩阵；S5：将不同邻接矩阵作为掩码矩阵，利用多头注意力机制学习异构图表示的节点特征；S6：基于多头注意力机制进行事件检测；S7：根据预先定义的事件角色队列，依次填充角色对应的论元。该方法通过改变Transformer的多头注意力的掩码机制，使得多头注意力以更高效的方式关注异构图的结构信息，提高了事件抽取的精确度。

公开(公告)号：CN115293225A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210690209.X

申请日：2022-06-17

Applicant: 重庆大学

Inventor： 郑林江 ,  尚家兴 ,  王启星 ,  陈逢文 ,  陈红年 ,  张锐祥 ,  陈浩东

IPC: G06K9/62 ,  G06F16/215

Abstract: 本申请提出了一种飞行员平飘顶杆成因分析方法，其中，该方法包括：获取多个航段的快速存取记录仪QAR参数；对QAR参数进行数据预处理和参数选择；对经过数据预处理和参数选择的QAR参数进行特征提取，得到多个航段的特征数据；对多个航段的特征数据进行状态编码，得到多个航段的特征向量；使用K‑medians算法对多个航段的特征向量进行聚类分析，得到聚类结果，根据聚类结果，得到平飘顶杆行为的成因。本申请通过无监督聚类模型对飞行员平飘顶杆事件进行可解释聚类，以对飞行员平飘顶杆进行深入可解释性研究分析，能够使飞行专家更好地发现平飘顶杆原因。