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公开(公告)号：CN119089065A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411132839.0
申请日：2024-08-19
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国标准化研究院
IPC: G06F16/957 , G06F16/951 , G06F16/28 , G06F16/26 , G06Q10/0639 , G06N5/022
Abstract: 本申请实施例提出了一种基于事理知识图谱的智能家居质量安全确定方法，包括：建立框架步骤，用于建立包括数据层、图谱构建层以及展示应用层的框架；其中：数据层部分，用于面向智能家居质量安全问题分析需求，从对应网站爬取相关数据，并利用自然语言处理工具完成数据预处理工作；图谱构建层部分，基于数据层的数据，按照事理知识图谱的构建流程，分别完成事件类型识别、事件关系抽取、事件要素抽取、事件泛化工作；展示应用层部分，将事件要素抽取知识和事件泛化结果放入图数据库进行存储并实现可视化，对抽象事理图谱演化路径和事理知识图谱应用价值进行分析。
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公开(公告)号：CN117252255B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202310944871.8
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国标准化研究院
Abstract: 本申请涉及一种面向辅助决策的灾害应急知识图谱构建方法，包括：步骤S1、构建灾害应急本体模型：采用分层建模的方法，面向灾害应急知识辅助决策，构建包括事件层‑规则层‑行动层的三层架构的灾害应急本体模型；步骤S2、确定灾害应急知识抽取方法：通过收集自然灾害应急标准、预案和法规，基于灾害应急本体模型，结合灾害应急领域特征设计数据增强策略，并进行知识抽取模型消融对比实验，获得效果表现最佳的知识抽取方法；步骤S3：构建知识图谱：基于灾害应急知识抽取方法，对自然灾害应急标准、预案和法规进行知识抽取，构建面向辅助决策的灾害应急知识图谱。
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公开(公告)号：CN113283790A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110653935.X
申请日：2021-06-11
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 对外经济贸易大学 , 中国标准化研究院
Abstract: 本发明涉及安全度预测领域，具体涉及给出一种基于熵权TOPSIS法‑BP神经网络的安全度预测方法、计算机设备和计算机介质。根据时限范围内煤炭安全度预测指标的数值，通过确定预测指标权重，并计算正理想解、负理想解，确定时限范围内煤炭安全度，再利用煤炭安全度和预测指标确定用于训练的神经网络，以利用神经网络进行安全度预测。避免了权重决定的主观性并且在较少数据的情况下也有较好的适应性。采用神经网络方法对煤炭资源安全进行训练，达到预测煤炭安全度。而且，对预测指标进行敏感度分析，在训练好模型的基础上，对模型进行敏感性测试来寻找敏感性的因素，以确定敏感度较高的预测指标，以提高煤炭安全度预测的准确度。
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公开(公告)号：CN116681305B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310654730.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国标准化研究院 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的突发事件应急决策方法，包括：基于突发事件和应急决策的历史数据构建突发事件知识图谱。其中需要利用不同的突发事件和应急决策的历史数据对突发事件知识图谱进行训练，优化响应措施和保障措施中的具体措施内容。当发生突发事件时，从突发事件知识图谱中获取对应的响应措施和/或保障措施，将响应措施和/或保障措施汇总后形成应急决策方案。本发明知识图谱可根据突发事件和应急决策的历史数据进行训练，获取其中较好的响应措施和保障措施进行数据更新，使得基于知识图谱获得的应急决策方案具有较高的适用性。
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公开(公告)号：CN117252255A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310944871.8
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国标准化研究院
Abstract: 本申请涉及一种面向辅助决策的灾害应急知识图谱构建方法，包括：步骤S1、构建灾害应急本体模型：采用分层建模的方法，面向灾害应急知识辅助决策，构建包括事件层‑规则层‑行动层的三层架构的灾害应急本体模型；步骤S2、确定灾害应急知识抽取方法：通过收集自然灾害应急标准、预案和法规，基于灾害应急本体模型，结合灾害应急领域特征设计数据增强策略，并进行知识抽取模型消融对比实验，获得效果表现最佳的知识抽取方法；步骤S3：构建知识图谱：基于灾害应急知识抽取方法，对自然灾害应急标准、预案和法规进行知识抽取，构建面向辅助决策的灾害应急知识图谱。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681305A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310654730.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国标准化研究院 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的突发事件应急决策方法，包括：基于突发事件和应急决策的历史数据构建突发事件知识图谱。其中需要利用不同的突发事件和应急决策的历史数据对突发事件知识图谱进行训练，优化响应措施和保障措施中的具体措施内容。当发生突发事件时，从突发事件知识图谱中获取对应的响应措施和/或保障措施，将响应措施和/或保障措施汇总后形成应急决策方案。本发明知识图谱可根据突发事件和应急决策的历史数据进行训练，获取其中较好的响应措施和保障措施进行数据更新，使得基于知识图谱获得的应急决策方案具有较高的适用性。
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公开(公告)号：CN103678720B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410001108.2
申请日：2014-01-02
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及信息处理领域，具体而言，涉及用户反馈数据处理方法及和装置。该方法，包括：利用标点符号对用户反馈数据进行切分；以每一个切分得到的语句为单位，进行操作：按照关键词词库对所述语句进行筛选处理，得到语句中包含的关键词，按照主题标签树，将包含关键词的设定级标签的标识度T加1，按照用户情感词库对经过筛选处理的所述语句进行处理，确定语句的情感，根据语句的情感确定设定级标签的极性，并将极性值加1，极性包括：批评P、表扬B、建议J；当所有切分得到的语句均进行以上操作后，根据每一个设定级标签的标识度T终和P终、B终、J终计算批评率、表扬率、建议率，得到处理结果。本发明处理数据快速、方便。(56)对比文件喻琦.中文微博情感分析技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2013,(第09期),I138-526.苏庭波.产品评论的意见倾向分类技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2011,(第12期),I138-1238.
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公开(公告)号：CN102722534A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210158056.0
申请日：2012-05-21
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及信息领域，具体涉及一种基于网络信息的事件严重度评价方法和系统。该评价方法包括：A.从网络上获取事件；B.采用一个以上的指标对所述事件进行量化，得到每一个指标中所述事件的指标量化值；C.采用层次分析法确定每一个所述指标的指标权重；D.根据每一个指标的所述指标量化值和所述指标权重确定所述事件严重度等级。该评价系统采用了上述评价方法，包括：获取模块；指标量化模块；指标权重确定模块；等级确定模块。本发明能够对事件的严重度进行合理评价。
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公开(公告)号：CN102722534B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201210158056.0
申请日：2012-05-21
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及信息领域，具体涉及一种基于网络信息的事件严重度评价方法和系统。该评价方法包括：A.从网络上获取事件；B.采用一个以上的指标对所述事件进行量化，得到每一个指标中所述事件的指标量化值；C.采用层次分析法确定每一个所述指标的指标权重；D.根据每一个指标的所述指标量化值和所述指标权重确定所述事件严重度等级。该评价系统采用了上述评价方法，包括：获取模块；指标量化模块；指标权重确定模块；等级确定模块。本发明能够对事件的严重度进行合理评价。
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公开(公告)号：CN107480895A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710716451.9
申请日：2017-08-19
Applicant: 中国标准化研究院
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06N7/005
Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯网络的消费品风险评估的方法，解决了消费品安全的关键问题，为消费品的设计和召回提供了数据基础，保障消费者安全和市场稳定。本方法通过对历史数据处理和筛选，定义和建立”消费者-产品-环境”多类多层风险因素特征模型、伤害因素关系关联模型、贝叶斯网络的拓扑结构，基于选举EM算法学习建立条件概率表推理计算特定商品伤害事件发生概率，进而实现伤害事件发生的预测，得到某种类型伤害事件发生时的后验概率，最终给出了包括最大风险等级、风险因素关联关系在内的多维信息输出，为消费品设计阶段的风险消除提供了丰富的数据基础。
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