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公开(公告)号：CN116992349B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202311029925.4
申请日：2023-08-15
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G08G3/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的民船轨迹行为分析优化方法，属于船舶轨迹分析领域，解决了现有技术中仅使用AIS数据无法分析民船轨迹行为的问题。方法包括：获取待分析民船的AIS数据、待分析民船所在地的天气信息以及包括待分析民船所在海域的图像信息；对AIS数据、天气信息及海域的图像信息进行预处理，得到四组向量，分别为：AIS信息向量、天气信息向量、海上交通繁忙度向量以及民船吃水量向量，将四组向量输入训练好的民船轨迹分析模型得到民船轨迹分析结果。实现了精准分析民船轨迹，避免与其他船只发生碰撞或阻碍航行。
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公开(公告)号：CN118631760A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410758520.2
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于时延敏感网络的业务流调度模型的训练方法，属于时延敏感网络技术领域，解决了现有技术中业务流调度效率低的问题。方法包括以下步骤：在每个时隙内为突发流预留时隙资源；根据预留时隙资源后的时隙信息基于多队列循环转发机制构建强化学习的状态空间和动作空间；确定业务流调度的优化目标和优化约束条件；所述优化目标为业务流调度数量最大化和资源负载均衡最大化；构建深度强化学习网络模型，基于调度周期的实时业务流信息、所述优化目标、优化约束条件训练所述深度强化学习网络模型得到时延敏感网络的业务流调度模型。提高了网络对异构业务流量的调度效率和调度能力。
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公开(公告)号：CN117332270A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311292970.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F16/21 , G06F16/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于零样本重放的增量学习方法，属于机器学习方法领域。该方法包括以下步骤：获取物联网设备的实时监控数据；构建物联网监控模型，利用所述物联网监控模型对所述监控数据进行预测得到预测后的监控数据；利用完善的标签体系对预测后的监控数据进行自动化标注；基于零样本重放的方法构建训练样本集对所述物联网监控模型进行训练得到训练好的物联网监控模型；将标注后的监控数据输入训练好的物联网监控模型得到高亮显示的关键信息。该方法使用标注过的样本集进行模型训练，提高了模型抽取信息的准确率以及训练的效率；在增量学习过程中通过同时使用旧样本的样本特征和新样本，在避免产生灾难性遗忘的同时节省了数据存储的开销。
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公开(公告)号：CN116303977A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310551556.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 孟英谦 , 彭龙 , 李胜昌 , 任智颖 , 邵鹏志 , 谢志豪 , 张世超 , 李泽宇 , 宋彪 , 高圣楠 , 魏中锐 , 胡明哲 , 姜伟 , 张子烁 , 邬书豪 , 葛祥雨
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于特征分类的问答方法及系统，属于自然语言处理技术领域；解决现有技术中的问答模型推断速度慢，且答案预测不够准确的问题。本发明的问答方法包括以下步骤：获取待处理问题，得到待处理问题对应的类别；在文本语料库中搜索与待处理问题相同类别且相关度最高的原始文本数据；文本语料库包括多个不同类别的原始文本数据；将待处理问题和对应的相关度最大的原始文本数据分别与对应的类别标签融合得到对应的两个带有类别标签信息的特征向量，将两个特征向量输入预先训练的智能问答模型的答案预测模块，基于待处理问题对应的特征向量，在原始文本对应的特征向量中预测得到待处理问题对应的答案。
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公开(公告)号：CN119583587A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411574175.3
申请日：2024-11-06
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 王嘉岩 , 葛晋鹏 , 孟英谦 , 杜宏博 , 鲁东民 , 李皓 , 李晓政 , 魏中锐 , 纪沈江 , 王强 , 张敏 , 徐天敕 , 邬书豪 , 吕鹏辉 , 张雪峰 , 黄昊 , 杨昊伟 , 饶雷
IPC: H04L67/12 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习与自适应优化的车辆集群动态分级存储方法，属于数据存储技术领域，解决了现有车辆数据存储系统面临的冷热数据分配不灵活、缓存管理效率低、异常检测能力弱以及冷数据长期存储效率低的问题。包括：获取车辆集群中各车辆的多源车辆数据并进行预处理，得到各车辆在同一时间轴的同步多源车辆数据；基于各车辆的同步多源车辆数据，使用多层次动态时效性及访问频率特征提取网络对同步多源数据进行分类，将各车辆数据标记为冷数据、热数据或中频数据；其中，所述多层次动态时效性及访问频率特征提取网络基于优先级评分对各车辆数据进行分类；构建多层动态缓存架构，对同步多源车辆数据基于标记结果进行动态多层次缓存存储。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115132219B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210711617.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 邵鹏志 , 谢志豪 , 王乃正 , 孟英谦 , 彭龙 , 李胜昌 , 宋彪 , 邬书豪 , 李泽宇 , 张世超 , 魏中锐 , 任智颖 , 葛祥雨 , 胡明哲 , 霸建民 , 高圣楠 , 张敏
IPC: G10L21/0216 , G10L15/04
Abstract: 本发明涉及一种基于二次谱减法的复杂噪声背景下的语音识别方法和系统，属于语音增强技术领域。该方法包括：选取复杂噪声背景下的含噪历史音频和纯净噪声音频，经过计算处理得到历史噪声估计；对复杂噪声背景下的待识别音频进行分帧处理，得到多帧音频；依次对每帧音频进行处理：基于历史噪声估计和当前帧音频的噪声估计，确定历史噪声移除因子和当前帧音频噪声移除因子，对当前帧音频进行二次谱减，得到当前帧音频降噪后的语音频谱。该方法解决了对于现实世界中的背景噪声复杂采用现有技术无法将残余噪声控制到较低水平的问题。
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公开(公告)号：CN117806781A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311842540.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及种一种分布式流处理任务调度方法及设备，该方法包括：基于流处理任务中的多个待执行的任务信息，通过控制模块生成有向无环图；并将待执行的任务按照有向无环图中的对应关系下发到对应的物理计算节点；获取各个物理计算节点的资源使用率，并基于资源使用率判断是否需要对对应的物理计算节点的任务进行任务调度；若判定需要进行任务调度，则基于每个物理计算节点的资源信息，计算得到各个物理计算节点对应的任务调度优先级，并基于任务调度优先级最高的物理计算节点对待调度的任务进行任务调度。本发明解决了现有技术中的流处理任务调度时没有考虑硬件资源的限制，导致数据处理瓶颈，进而引起数据处理延迟的问题。
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公开(公告)号：CN116303977B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310551556.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 孟英谦 , 彭龙 , 李胜昌 , 任智颖 , 邵鹏志 , 谢志豪 , 张世超 , 李泽宇 , 宋彪 , 高圣楠 , 魏中锐 , 胡明哲 , 姜伟 , 张子烁 , 邬书豪 , 葛祥雨
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于特征分类的问答方法及系统，属于自然语言处理技术领域；解决现有技术中的问答模型推断速度慢，且答案预测不够准确的问题。本发明的问答方法包括以下步骤：获取待处理问题，得到待处理问题对应的类别；在文本语料库中搜索与待处理问题相同类别且相关度最高的原始文本数据；文本语料库包括多个不同类别的原始文本数据；将待处理问题和对应的相关度最大的原始文本数据分别与对应的类别标签融合得到对应的两个带有类别标签信息的特征向量，将两个特征向量输入预先训练的智能问答模型的答案预测模块，基于待处理问题对应的特征向量，在原始文本对应的特征向量中预测得到待处理问题对应的答案。
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公开(公告)号：CN115586869B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211193073.8
申请日：2022-09-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明涉及一种自组网系统及自组网系统的流数据处理方法，属于数据处理技术领域；解决现有技术中的自组网系统硬件存储成本高，且现有的流数据处理方法处理速度慢的问题；本发明的系统包括至少一种数据采集设备、客户端和服务器；其中，至少一种数据采集设备用于采集得到流数据，并通过无线链路向服务器发送写数据请求；客户端用于向服务器发送读数据请求；服务器包括存储器和处理器；处理器用于在接收到写数据请求时将接收到的流数据按照冷数据和热数据在存储器中分别进行存储，并在接收到读数据请求时，按预设的流程读取存储器中存储的数据到客户端；冷数据和热数据通过预设时间内对存储器中存储的数据的读写频率统计得到。
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公开(公告)号：CN115509721A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211330158.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明涉及一种数据处理任务协同控制调度方法及系统，属于数据处理技术领域；解决现有技术中的数据处理任务调度方法无法实现流数据处理任务与批数据处理任务的混合编排，无法满足用户选择流数据或批数据处理任务类型时无感操作的要求；本发明的方法包括以下步骤：获取当前节点的数据处理任务；根据数据处理任务的任务类型及数据处理进度设置相应的数据状态；并根据数据处理任务的执行状态设置相应的任务状态；获取当前节点的一个或多个下游任务，基于下游任务的任务类型，适配下游任务所需的数据结构；基于当前节点的任务状态、数据状态以及当前节点下游任务的任务类型，判断是否开始运行下游任务，以进行数据处理任务的协同控制调度。
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