公开(公告)号：CN118276047A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410371509.0

申请日：2024-03-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郜峰利 ,  叶潍龙 ,  翟睿峰 ,  彭涛 ,  宋俊峰 ,  李雪妍 ,  于思瑶

IPC: G01S7/481 ,  G01S17/894

Abstract: 本发明公开了一种采用OPA为空间光调制器的关联成像激光雷达系统及方法，属于光电技术领域，包括光学模块及电子学模块；所述光学模块包括赝热光源、孔径光阑、散斑光场预测模块、第二透镜、探测目标及第三透镜；所述赝热光源由激光器及OPA组成，所述散斑光场预测模块由光分束器、第一透镜及CCD相机组成；所述电子学模块由计算机、OPA芯片控制与驱动器、单像素探测器及数据采集卡组成；该系统及方法以OPA作为空间光调制器对发射激光强度分布进行随机调制，并以多路随机脉冲高度的方式驱动，可减小误差，降低系统复杂度，较传统的OPA扫描式激光雷达多了一维灰度数据信息，不仅能实现三维空间结构探测，而且可以获得空间的三维图像。

公开(公告)号：CN118226452A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410341176.7

申请日：2024-03-25

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郜峰利 ,  彭涛 ,  翟睿峰 ,  叶潍龙 ,  宋俊峰 ,  李雪妍 ,  于思瑶

IPC: G01S17/06 ,  G01S17/08 ,  G01S17/58

Abstract: 本发明公开了一种基于回波反馈调制的激光测距及测速系统与方法，属于激光测量技术领域，所述系统包括激光器、激光强度调制器、激光频率固定频移单元、光环行器、光发射/接收单元、低通滤波器、单频信号源、信号混频器、信号时频分析单元、光耦合器及平衡探测器。所述激光器的出射激光经光分束器分出两路信号，一路作为探测光输入至激光强度调制器，另一路作为本地参考光信号与回波光信号耦合并进行后续处理，产生频率随时间而变的调制信号来反馈调制激光强度，从而发射下一个频率的探测光信号，如此往复，最终实现目标距离D和速度v的测量。本发明提出的方法和系统可以应用于任何连续波激光收发电路，在高精度远距离测量方面具有一定应用价值。

公开(公告)号：CN118012776A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410270422.4

申请日：2024-03-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 包铁 ,  宋伟 ,  刘露 ,  甘露 ,  彭涛 ,  王上

IPC: G06F11/36 ,  G06F40/289 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明适用于软件缺陷预测技术领域，提供了基于生成对抗和预训练模型的软件缺陷预测方法和系统，本发明结合了预训练模型强大的语法语义和上下文结构理解能力、LSTM的生成及判别能力以及生成对抗的数据增强作用，用于软件缺陷预测任务。该系统可以使用在大规模代码语料库上进行预训练的模型进行特征提取，能够有效地对代码样本的语法语义结构和上下文信息进行理解和信息提取；同时使用LSTM模型生成对抗样本，对训练数据进行增强，同时使用LSTM模型作为判别器，对输入的特征表示进行分析，输出对缺陷的预测，以缓解数据缺乏对模型的预测能力产生的负面影响。

公开(公告)号：CN117909481A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410149364.X

申请日：2024-02-02

Applicant: 吉林大学

Inventor： 彭涛 ,  化青远 ,  包铁 ,  王上 ,  刘露

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明适用于智能问答技术领域，提供了基于知识图谱的文本增强多轮问答方法和系统，本发明充分发挥了结构化和非结构化知识库的长处，在面对知识图谱的关系缺失问题时，仍然可以通过非结构化知识库的知识对问题进行补全并回答。且问答系统在问答时可自主检索补充信息，突破问答历史的局限性，更容易推测用户意图；将复杂的图推理过程转换成检索、推理、检索的线性推理过程。在逻辑性和展示方面有了巨大提升，并可以用说明文档里的内容展示给用户，佐证推理路径的正确性；设计了问答系统的知识蒸馏过程，控制节点数量，减少资源浪费。在保证准确率的前提下提供了推理优化的方法和思路，防止推理路径过多导致时间耗费，提高了问答系统的可交互性。

公开(公告)号：CN111639171B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202010512399.7

申请日：2020-06-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 彭涛 ,  崔海 ,  刘露 ,  包铁 ,  王上 ,  张雪松 ,  梁琪

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06F40/30

Abstract: 本申请提供一种知识图谱问答方法及装置，该方法包括：接收问题语句，并识别问题语句的实体提及和问题模式；在预设的知识图谱中检索与实体提及相关的主语实体作为候选实体；获取知识图谱中候选实体的谓语关系，并计算问题模式与候选实体的谓语关系间的语义相似度；将知识图谱中，语义相似度最大的候选实体和谓语关系所对应的宾语实体作为问题语句的答案。本申请能够对问题语句的问题模式和知识图谱的谓语关系进行语义的联合分析，从而识别出知识图谱中语义最相关的宾语实体作为答案，从而提高问答结果的准确率。

公开(公告)号：CN116680414A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310721138.X

申请日：2023-06-19

Applicant: 吉林大学

Inventor： 彭涛 ,  毕海嘉 ,  王斌岩 ,  包铁 ,  刘露

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明适用于知识图谱技术领域，提供了一种基于注意力机制的知识图谱预测方法，包括以下步骤：加载训练集三元组数据，获取小样本关系及其对应的头尾实体对；生成小样本关系的头尾实体的邻居集合；利用图注意力网络聚合小样本关系的半邻域表示；通过Transformer融合邻域信息，生成小样本关系表示；计算评分函数；计算损失函数；通过梯度下降方法最小化损失函数训练模型参数。该方法通过图注意网络融合实体的一跳邻域信息，从而获得实体的邻域表示，并从相关实体的邻域表示中获取长尾关系的有效表示，减少了稀疏邻域带来的噪声影响。使用Transformer关系聚集器获取融合邻域信息的小样本关系表示，实现小样本关系更为准确的表达。

公开(公告)号：CN110188300B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910461497.X

申请日：2019-05-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 包铁 ,  刘露 ,  彭涛 ,  静思婷 ,  吴孟函

IPC: G06F16/957 ,  G06F16/951 ,  G06Q30/0201

Abstract: 本发明提供了一种面向汽车领域的采购信息的处理方法及装置，爬取发布时间在预设时间段内且包含车辆采购信息主题词项的网页，生成已爬取网页的车辆采购信息数据字典；在所述车辆采购信息数据字典中，依据已爬取网页的发布时间、链入网页数量、主题相关度以及主题词项在网页中的位置，设置所述已爬取网页的权重；依据所述已爬取网页的权重对所述已爬取网页进行排序显示，使用户可以获取全面准确的汽车领域的采购信息。

公开(公告)号：CN112966527B

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202110429116.7

申请日：2021-04-21

Applicant: 吉林大学

Inventor： 彭涛 ,  胡文斐 ,  孙雨鹏 ,  吴禹 ,  张睿鑫 ,  刘志成

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/295 ,  G06N3/04 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开的属于自动化识别技术领域，具体为一种基于自然语言推理的关系抽取模型的生成方法的生成方法，其包括：DescriptionLayer；EncoderLayer；InferenceLayer；ClassificationLayer。本发明在公开的数据集SemEval 2010Task‑8上与目前较为先进的四个模型进行对比试验：1)基于GCN的FAT‑RE模型，2)基于CNN和注意力机制的Att‑Pooling‑CNN模型，3)基于BERT的R‑BERT模型，4)基于BERT的KnowBERT模型，从而使该模型整合了知识库中的信息，且本模型的F1分数达到90.1％，高于其他四个模型，说明本模型通过构造关系描述和多损失函数叠加，有效地提升了模型的性能，向模型中注入了先验知识，并在推理的过程中。

公开(公告)号：CN112380106B

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202011422537.9

申请日：2020-12-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 彭涛 ,  张玥 ,  白诗瑶 ,  包铁

IPC: G06F11/34 ,  G06F9/451 ,  G06F8/61 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明公开的属于处理器测试技术领域，具体为面向UOS的一站式处理器性能测试可扩展系统，系统中主要包含五大模块：默认工具自动安装模块、工具自动卸载模块、测试任务执行模块、测试任务扩展模块和测试结果处理模块。本发明是基于国产操作系统UOS设计、使用QT开发的，可以涵盖处理器多方面性能测试的一站式可扩展系统。本发明既能满足用户对典型处理器性能测试的需要，又能方便用户根据不同需求和处理器架构等自定义测试任务。用图形化视图界面操作代替命令行操作，操作直观，可以简化繁琐的测试步骤，并对测试结果进行格式化提取与保存，能增强结果的可读性和可利用性。

公开(公告)号：CN110222173B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN201910410544.8

申请日：2019-05-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 包铁 ,  刘露 ,  葛亮 ,  张林 ,  彭涛

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F16/9536 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的短文本情感分类方法及装置，分别提出了基于热重启与余弦退火的训练批量周期变化策略和一种改进的激活函数SReLU，基于改进的激活函数提出了文本卷积神经网络，通过动态调整每次参与模型训练的数据样本的批量大小，加速模型收敛，提高模型的分类精度，并改善模型多样性，最终提高基于深度学习的短文本分类结果的准确性。