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公开(公告)号：CN116821357A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310576641.0
申请日：2023-05-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种政务领域知识自动发现方法及系统，涉及人工智能技术领域。包括：通过领域语料获取模块获取领域语料，并对领域语料进行预处理；将预处理后的领域语料输入到开放信息抽取模块，得到语料中的事实三元组；将事实三元组输入到关系类型发现模块，得到事实三元组的关系类型；将关系类型输入到整合命名模块，得到领域关系类型命名结果。本发明能够在政务领域文本中，设计特定的模型结构抽取事实三元组并发现其中隐含的关系类型，完成含类型的领域知识的自动发现。本发明可在无领域专家介入的情况下，获得一个领域内隐含的关系类型，对于领域知识图谱自动构建有重要意义。
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公开(公告)号：CN112002408B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010725650.8
申请日：2020-07-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种中医专病临床辅助诊断装置，属于人工智能技术领域。所述装置包括：向量化单元，用于对原始中医医案数据中的症状描述词语及证候词语分别进行向量化表示，得到症状词向量和证候向量；点乘单元，用于将症状词向量点乘症状词位置向量，得到拥有症状词位置信息的症状描述句向量；拼接单元，用于将症状描述句向量和证候向量进行拼接，利用拼接后的向量及其标签构造训练集，其中，标签用于表示拼接后的向量中的症状描述句向量与证候向量是否匹配；训练单元，用于将训练集输入到专病证候分类模型对其进行训练。采用本发明，能够解决特征建模难，模型鲁棒性差。
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公开(公告)号：CN110134851B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910367379.2
申请日：2019-05-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/951 , G06F16/31 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供了一种基于领域内网的搜索引擎系统及构建方法，用以解决现有技术无法满足搜索引擎的专业化、个性化需求的问题。所述构建方法，通过爬虫策略抓取原始网络信息数据并存储到构建的大数据存储平台中，再从网络信息数据中抽取资源信息，而后基于临时表的同步机制，将资源信息索引到检索集群中；再基于中文分词组件和领域词表的搜索策略，提高信息检索的速度与精度。本发明的搜索引擎系统及构建方法，基于通用搜索引擎系统的一般框架模式，为面向特定领域的轻量级内网搜索引擎系统的构建开辟了一条新的思路，能够自动获取给定内网网络中的各种信息资源并建立索引，提供搜索服务，具有专业性和较高的搜索效率，同时可灵活应用于各种领域。
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公开(公告)号：CN110335675B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910536714.7
申请日：2019-06-20
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于中医知识图库的辨证方法，用以提高对现有中医知识图库的利用及中医理论的信息化、智能化。所述辨证方法根据中医基础理论，以建立的中医知识图库为基础，利用强化学习发现并计算症象到证候的元路径和症象到病因的元路径，再将输入的症象由两类元路径分别对应的证候和病因进行评分，从融合后的最高评分中得到最可能的证候。本发明为中医智能诊断的研究开辟了一条新的思路和方法，同时挖掘和丰富中医理论内涵，促进中医理论的现代化、信息化发展，提高历史经验在临床实践中的指导能力和水平，进而促进中医学科的发展，对于创新和深化中医诊疗服务有着重大的现实意义。
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公开(公告)号：CN109190113B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810910004.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种中医理论典籍的知识图谱构建方法，能够提高构建的知识图谱的准确率。所述方法包括：确定中医理论典籍中的实体词表和动词词表；根据确定的实体词表，对中医理论典籍中的实体进行标注；根据已标注实体的中医理论典籍，通过基于字符的双向长短期记忆网络和基于统计方法的条件随机场的循环神经网络进行实体识别，得到中医理论典籍中的实体；根据识别出的中医理论典籍中的实体，利用结合注意力机制的双向门控循环单元神经网络进行关系抽取，获取中医理论典籍中实体之间的关系，形成实体关系表；以实体关系表中的实体为节点集，实体关系表中的关系为边集，构建中医理论典籍的知识图谱。本发明涉及知识工程领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110443172A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910678925.4
申请日：2019-07-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于超分辨率和模型压缩的目标检测方法及系统，该方法包括：采用分辨率高的图像作为训练的标签，采用对应的分辨率低的图像作为训练的样本，训练超分辨率模型；利用训练好的超分辨率模型对待处理的低分辨率图像进行处理，生成对应的高分辨率图像；对Faster-RCNN网络按照预设方法进行改进，对超分辨率模型生成的高分辨率图像，使用改进后的Faster-RCNN网络训练目标检测模型；采用预设的模型压缩方法对训练好的目标检测模型进行压缩，使得其能被部署到智能终端上。本发明的方案可以对卫星拍摄的低分辨率的卫星图像实现实时目标检测，且具有良好的检测精度。
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公开(公告)号：CN110414716A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910595699.3
申请日：2019-07-03
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于LightGBM的企业失信概率预测方法及系统，所述方法包括对企业在各个方面留下的信誉行为足迹信息进行分析与理解，并对数据进行预处理，同时结合业务需求在已有的数据特征维度上做进一步的特征工程，然后利用特征选择和特征降维的相关方法去降低特征的维度，使用以LightGBM为主的机器学习模型去学习数据，利用训练出的模型得到企业失信的概率风险值以及是否会失信的分类。本发明的技术方案可进一步提高金融机构防范欺诈和降低不良率的能力，实现对企业是否会出现失信的精准识别，适用于解决企业融资以及信用评价的问题，能够有效提高融资风险防范能力，可广泛应用于银行对企业贷款审核以及企业社会信用评估领域。
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公开(公告)号：CN110322347A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910340352.4
申请日：2019-04-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种长短期策略多因子量化投资方法及装置，能够投资收益。所述方法包括：获取股票历史数据；确定对股票收益影响大的若干个股票影响因子作为长、短期策略预测模型的影响因子组合；根据股票历史数据中相邻两日收盘价格计算股票收益率，根据收益率确定股票标签；根据确定的影响因子组合对应的历史数据和股票标签，分别构建长、短期策略训练集；根据构建的长期策略训练集训练长期策略预测模型，并根据构建的短期策略训练集训练短期策略预测模型；根据训练好的长、短期策略预测模型确定预测日当天量化投资的最佳投资股票组合。本发明涉及金融投资领域。
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公开(公告)号：CN110321550A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910340359.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明的实施例公开一种面向中医古籍文献的命名实体识别方法和装置，所述方法包括：整理至少一种实体类型的实体词语，得到一个包含待识别的实体类型的第一中医领域词表；使用AutoPhrase自动短语挖掘技术，从中医古文语料中进行短语挖掘，得到第二中医领域词表；根据预定的回标策略，标注出所述中医古文语料中出现的实体；得到中医古文语料的标注数据；生成训练数据集、验证数据集、测试数据集，将训练数据集输出到训练文件中，验证数据集和测试数据集输出到测试文件中；从所述训练文件、测试文件中读入数据，根据所述读入数据训练自动命名实体识别模型，对所述中医古文语料进行预测，得到识别的结果；根据结果得到识别的实体。
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公开(公告)号：CN110222300A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910424335.9
申请日：2019-05-21
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种计算立方系材料母相与子相间位向关系的方法，包括：利用预设位向关系公式得到父代种群对应的储存最小θ值的矩阵A1；根据当前迭代次数和预设最大迭代次数，对变异因子F和交叉概率CR进行非线性变化，并根据预设策略自适应方案自适应选择变异策略；然后对父代种群进行变异和交叉操作得到中间种群；并利用预设位向关系公式得到中间种群所对应的储存最小θ值的矩阵A2；在矩阵A1和矩阵A2中进行选择，并更新父代；根据最后一次迭代得到的种群对应的最小θ值，得母相与子相间位向关系。本发明的方法通过新的变异策略与参数自适应的差分进化算法来精确计算母相与子相间位向关系，并通过使用多核并行计算方式有效缩短了计算时间。
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