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公开(公告)号：CN110704572A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910833127.4
申请日：2019-09-04
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了疑似非法集资风险的预警方法，包括：从互联网公开数据中获取结构化数据和文本数据；根据所述结构化数据和所述文本数据，构建实体企业的多维画像；根据所述多维画像，计算实体企业的产品违约风险值、企业经营风险值、违规宣传风险值和负面舆情值；根据所述产品违约风险值、所述企业经营风险值、所述违规宣传风险值和所述负面舆情值，计算实体企业的综合风险值，若所述综合风险值大于预设值，则发出疑似非法集资风险预警。以及，疑似非法集资风险的预警装置，计算机设备和计算机可读存储介质。本发明可基于互联网公开文本实现疑似非法集资风险的早期预警。
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公开(公告)号：CN119670086A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411504838.4
申请日：2024-10-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种时序分类模型的隐私训练数据泄露风险检测方法及装置。其中，方法包括：将时序异常交易数据集划分为目标数据集和辅助数据集，利用辅助数据集构建影子模型；构建包含分类预测数据、真实标签数据作特征及成员隶属状态作标签的影子模型样本集；利用多尺度补丁编码器模块，自注意力机制和分类器构建用于模拟的成员推理攻击模型；构建的目标模型样本集经过训练得到的用于模拟的成员推理攻击模型推理，从而得到目标模型样本集中每个用户的成员隶属状态，并通过隐私训练数据的成员隶属度推理的准确率来评估隐私训练数据的泄露风险。该方法和装置能够通过模拟成员推理攻击的过程，对时序异常交易分类模型进行隐私训练数据泄露风险的检测。
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公开(公告)号：CN117197179A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311040771.9
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/194 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本公开的实施例公开了一种基于互惠学习的显著对象分割方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：获取训练输入图像、测试输入图像及训练输入图像标注真值；设计互惠学习神经网络分割模型和互助损失函数，并根据训练输入图像及训练输入图像标注真值对互惠学习神经网络分割模型在组合损失函数的监督下进行训练，获取训练好的互惠学习神经网络分割模型；利用训练好的互惠学习神经网络分割模型对测试输入图像进行测试，获取测试输入图像的显著对象分割结果图像。该实施方式提高了对图像显著对象分割的可靠性。
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公开(公告)号：CN115409276A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211116536.0
申请日：2022-09-14
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图自注意力模型的交通预测迁移学习方法，包括：通过数据嵌入层将历史交通数据和城市交通路网结构转化为高维时空表示向量；通过时空编码器将高维时空表示向量转换为时空自注意力块编码后的时空特征向量，并将第一层至第L层时空编码器的输出通过跳跃连接，得到最终的时空特征向量；将最终的时空特征向量输入至输出层，得到预测的交通数据。本发明能够同时捕获交通路网中的短距离和长距离的空间相关性，完成了对交通数据的空间相关性的动态建模，同时整合了时间和空间信息，实现了跨城市的深度时空预测任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111860518B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010614266.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本公开的实施例公开了用于分割图像的方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：将输入图像输入预先训练的通用子网络，得到通用特征；将输入图像输入预先训练的特定任务子网络，得到特定任务特征；基于注意力机制网络，将该通用特征添加到该特定任务特征上，得到目标任务特征；对该特定任务特征进行解码操作，得到融合特征；利用渐进网络对该目标任务特征和该融合特征进行集成，得到该输入图像的分割图。该实施方式实现了基于特定任务特征对图像进行分割。
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公开(公告)号：CN110825842B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910959523.1
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/242 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种基于不同人格特征的文本观点挖掘方法，包括以下步骤：S1、构建最大熵模型；S2、针对某个事件，将全语料依据人格特征分成多个集合语料c，并通过耦合的狄利克雷过程DP构建跨人格特征主题模型；S3、每条文档进行分词处理，将每条文档的分词组成输入列表，作为跨人格特征主题模型的输入，并初始化跨人格特征主题模型的参数；S4、根据输入内容，采用吉布斯采样法，依据跨人格特征主题模型、最大熵模型迭代计算得出最终的人格特征主题模型的参数。本发明具有自动、准确地发现事件的主要主题，并区分不同人格特征对每个主题的客观方面(属性词)和主观观点(观点词)的有益效果。
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公开(公告)号：CN110705295B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910859136.0
申请日：2019-09-11
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于关键词提取的实体名消岐方法，包括：文本预处理及负面词过滤阶段，词性标注及分析阶段，关键词提取组合对比三个阶段，目的是从零散且异质化严重的互联网文本中找到与实体相关且实体在文本中占有重要地位的目标文本；采用提取文本中的关键词与实体名进行组合判断是否为相关文本，在实际中可以有效的解决多个实体名出现在同一文本中时的匹配问题；本发明将多阶段处理步骤融合，极大地提升了用实体名称匹配文本的准确性。
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公开(公告)号：CN110704615B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201910832504.2
申请日：2019-09-04
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种互联网金融非显性广告识别方法，包括：爬取互联网公开文本，过滤互联网公开文本中无意义信息；在过滤后的互联网公开文本中抽样，训练金融文本分类器，区分过滤后的互联网公开文本中的金融文本和非金融文本；将金融文本区分为长文本和短文本；在短文本和长文本中分别抽样，分别训练短文本广告分类器和长文本广告分类器，区分短文本中的广告文本和非广告文本，及区分长文本中的广告文本和非广告文本；在长文本中和短文本中的广告文本中抽样，训练广告文本煽动性分类器，区分长文本和短文本中的广告文本的煽动性程度。本发明还公开了一种互联网金融非显性广告识别装置。本发明能够对互联网金融广告精准识别以及广告内容深度分析。
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公开(公告)号：CN111581472A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010208512.2
申请日：2020-03-23
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06Q30/02 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种互联网金融产品宣传收益率和承诺提取方法，其包括：从公开互联网中获取金融类文本数据；基于所述收益率表述的规则库，通过文本匹配算法从所述金融类文本数据中提取得到收益率表述文本数据；基于预设的承诺关键词组，通过文本匹配算法从所述金融类文本数据中提取得到各类承诺表述文本数据；基于预设的收益率映射关系规则表，将所述收益率表述文本数据转换成可识别的收益率数值。本发明在提取和折算收益率的基础上进一步识别互联网金融平台的高利贷和非法集资行为，可以对其进行更好的监管。
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