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公开(公告)号：CN117634302A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311657941.8
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/126 , G06F111/06
Abstract: 本申请提供了一种动态服务组合选择方法、装置和产品，涉及服务组合选择技术领域，该方法为：根据服务组合相关信息，生成初始化种群；初始化种群中的每个个体表示一种服务组合；让初始化种群自主进化；确定当前环境发生变化；根据前k代种群的帕累托前沿代表点，预测得到新环境种群的帕累托前沿代表点；根据新环境种群的帕累托前沿代表点，扩展得到第一种群，并生成第二种群；利用动态参数，将第一种群和第二种群结合，得到新的初始化种群；让新的初始化种群自主进化，直到满足进化停止条件，得到当前环境下的帕累托最优解；将帕累托最优解对应的服务组合确定为最优服务组合，发送给用户。
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公开(公告)号：CN115794967B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310045254.4
申请日：2023-01-30
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本公开关于一种关系数据映射与语义本体同步生成方法及装置，涉及计算机技术领域，该方法通过基于待处理数据源生成初始映射文件以及初始语义本体文件；待处理数据源中包含关系型数据；响应于用户对初始映射文件的语义定义操作，按照指定映射格式，生成目标映射文件；语义定义操作用于将初始映射文件中的关系型数据的相关信息定义为语义信息；按照指定语义格式，从目标映射文件中提取关系型数据的目标语义信息并添加至初始语义本体文件中，以生成目标语义本体文件。这样，由于目标映射文件中已经包含了经过语义定义操作后的语义信息，只需用户的一次输入即可同步得到目标映射文件以及目标语义本体文件，提高了映射与语义本体的生成效率。
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公开(公告)号：CN115577318A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211211208.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于半实物的数据融合评估方法、系统、设备及储存介质，涉及计算机技术领域。包括：首先，接收数据仿真平台发送的传感器数据，并对传感器数据进行数据融合，生成多模融合数据，并根据多模融合数据，生成设备控制指令，并将设备控制指令发送至数据仿真平台。然后，接收数据仿真平台反馈的任务评价参数，并根据任务评价参数和任务评价标准的匹配度，确定任务评估分数。最后，根据任务评估分数，对数据融合平台进行模型参数调整。在本发明中，采用半虚拟的方式，使用微服务方式搭建数据融合平台，并用于无人终端的控制的决策，通过任务执行情况对数据融合模块进行优化和调整，大大降低了测试成本，提高了数据融合平台的模型准确度。
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公开(公告)号：CN120010550A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510473505.8
申请日：2025-04-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G05D1/695
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于蚁狮优化的无人机集群任务分配方法、装置及介质，可以提升无人机集群任务分配的灵活性和全面性。该方法采用蚁狮优化算法解算任务分配结果，由此以多目标优化策略实现模型求解，并通过第一公式以将随机边界策略应用至蚁狮优化算法中，从而增加算法的多样性，提高算法的全局搜索能力，并保证解的多样性。
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公开(公告)号：CN118394859B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410608061.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/23213 , G06F16/2458
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含概念挖掘的物资运输本体生成方法、装置和设备，涉及物资运输技术领域，该方法包括：从物资运输信息关系数据库中提取得到关系数据库表；确定所述关系数据库表中的一个或多个类型列；所述类型列表示所述关系数据库表中具有概念类别语义的数据列；从所述关系数据库表中提取得到关系数据特征，所述关系数据特征至少包括：所述关系数据库表的数据列、主键、外键和约束信息；根据所述关系数据特征和所述类型列，应用本体生成规则，生成物资运输信息本体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118607836A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410655238.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本申请提供了一种基于多样增强遗传算法的无人机目标分配方法、装置和设备，包括：通过从第一种群中选取第一父代个体和第二父代个体；其中，第一种群中包含多个父代个体，交换第一父代个体和第二父代个体中至少一个相同位置的第一对应关系，得到第一子代个体，基于多个父代个体和第一子代个体中各个待探测点分别对应的权重值和无人机对待探测点的探测识别率，分别确定多个父代个体和第一子代个体的第一适应度，从第一子代个体和多个父代个体中确定第一适应度中的最大值对应的目标个体，基于目标个体包含的第一对应关系，向各个待探测点分配无人机，一定程度上提升了无人机与待探测点的匹配度。
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公开(公告)号：CN118503440A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410441883.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含超类挖掘的本体生成方法、装置和设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：从关系数据库中获取待处理的多个关系数据表；提取多个关系数据表中各个数据列的列名称，获取每个列名称在多个关系数据表中的出现次数信息；根据出现次数信息，确定目标列名称，目标列名称表示集中出现在多个关系数据表中的高频列名称；根据目标列名称，从多个关系数据表中确定子类关系数据表；将目标列名称所对应的数据列作为隐含超类所具有的数据列，将子类关系数据表所对应的类，作为隐含超类的子类；隐含超类表征多个关系数据表之间的主要特征；根据隐含超类，生成针对多个关系数据表的关系型数据本体。
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公开(公告)号：CN118446200A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410700551.2
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F40/186 , G06Q30/0201
Abstract: 本申请提供的数字对象的创建方法、装置、电子设备和存储介质，属于数字对象领域，所述方法待双方对于协商提案达成一致，由数据提供方依据协商提案创建协商合约，依据协商合约封装创建数据对象，将标识发送给数据使用方，以供数据使用方依据标识从数据提供方获取数据对象，使得数据对象兼顾数据提供方和数据使用方双方的需求，数据对象适应于使用需求进行灵活定制。协商模版包括：协商模版固有属性、协商内容、协商模版上下文、协商限制。双方基于协商模板提出和调整协商提案。协商提案包括：协商提案固有属性、协商提案上下文、可协商内容、协商限制。协商合约包括：创建时间、合约名称、协商合约上下文、合约条款、违约补偿和用户自定义扩展项。
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公开(公告)号：CN118396096A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410615956.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本公开提供了一种本体动态生成方法，涉及数据处理技术领域，旨在快速地生成本体。所述方法包括：获取数据表的大类，所述数据表的大类包括结构化数据表和半结构化数据表；针对不同大类的数据表，采用所述大类对应的语义类别识别算法，识别每个大类的数据表的小类；其中，所述语义类别识别算法包括结构化语义类别识别算法和半结构化语义类别识别算法；所述结构化数据表的小类包括：结构化数据实体表、结构化数据普通事件表和结构化数据n元关联表；所述半结构化数据表的小类包括：半结构化数据实体表、半结构化数据普通事件表和半结构化数据n元关联表；按照各个小类对应的本体生成规则，对各个小类的数据表进行转换，得到本体。
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公开(公告)号：CN118262125A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410461353.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06V10/70 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了一种图像分类模型获取方法和图像分类方法、装置和设备，所述图像分类模型获取方法包括：生成包含多个模型参数组合的第一种群；基于目标图像数据集和模型参数组合，确定多个模型参数组合分别对应的评价指标；对第一种群包含的各个模型参数组合进行预设轮数的交叉变异，得到每轮交叉变异对应的第二种群并计算第二种群中包含的各个模型参数组合分别对应的评价指标；基于所获得的所有评价指标中的最大值对应的目标模型参数组合，从分类器库中提取与目标模型参数组合包含的权重参数对应的分类器进行组合，得到目标图像分类模型，能够随机生成并筛选最优的分类模型，提升了图像分类效果的稳定性。
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