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公开(公告)号：CN120032234A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510148811.4
申请日：2025-02-11
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06V20/00 , G06V20/40 , G06V40/40 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于多域特征融合的深度伪造多标签排序定位方法，包括：对序列深度伪造数据集进行预处理；将人脸RGB图像输入基于DINOv2的空间特征提取器中进行空间域特征的提取；将人脸RGB图像利用离散余弦变换分解得到若干个频域系数和频谱，并将得到的频谱展平重塑，使得相同频率的分量分组到一个通道中形成新的输入，然后通过编码器最终将人脸RGB图像原始颜色输入转换为频域的特征表示；利用空间域特征和频域特征，分别通过交叉注意力模块并进行拼接融合操作，形成新的具有空间域和频域的人脸深度伪造图像多域表征，然后输入到图注意力网络中来捕捉不同特征之间的复杂关系。本发明能够实现更准确的深度伪造分析结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117852639A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311843988.3
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于克里金图卷积网络的多源数据降水量预估方法，涉及地理信息科学领域，所述方法包括：获取遥感数据和气象站点实测数据的降水量平均值，将平均值的对数值作为回归任务的目标值，得到降水量的对数正态分布，并预测得到随机生成的未知位置的气象站点；估算部分未知位置上的降水，形成部分估计数据和气象站点实际观测数据分别作为输入克里金图卷积方法的软数据和硬数据，生成降水分布的空间图。本发明有效地结合了图卷积神经网络的空间特征学习能力和地质统计学中的克里金插值方法，通过有效地学习数据之间的空间相关性，从而实现高质量的图像重建和空间数据预测，以提供高精度的降水量和时空分布预测。
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公开(公告)号：CN117852579A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311845956.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/211 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应时空网络的气温精细化监测方法。涉及气温监测领域，所述方法包括：对收集到的气象数据集进行数据处理，并构造邻接矩阵；从原有特征中找出主要特征；将LSTM并行加入到Transformer模型，构建Encoder‑LSTM模型；将处理后的训练样本输入构建好的Encoder‑LSTM模型中进行训练；将实时采集的气象数据构造邻接矩阵并找出主要特征后输入训练好的Encoder‑LSTM模型，得到气温监测结果。本发明能够提取气象观测站点数据之间的时间关系，改善对气象数据的时空特征提取不充分的问题，提高了捕获气象数据的时间动态性和空间的异质性的能力，提高气温监测的精准度。
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公开(公告)号：CN119443251A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411631234.6
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06N5/025 , G06F16/36 , G06F18/241 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出一种基于证据注意力机制的文档关系抽取方法，属于知识图谱领域，包括：S1：文档进行预处理，将文档分割成句子，便于后续的处理；S2：设计一个多粒度晶格网络编码器，以获取每个字符节点的隐藏状态向量；S3：设计一个证据引导的注意力机制，包括教师模型与学生模型，根据句子级证据的重要性，获取实体对的单词加权的上下文表示；S4：将实体对的单词加权的上下文表示进行卷积和归一化操作，得到最后的表征，再通过一个双线性分类器预测实体对之间的关系。本发明方法能够更加聚焦于权重较高的证据句子，从而获得高鲁棒性的文档级关系抽取结果。
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公开(公告)号：CN119375982A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411410480.9
申请日：2024-10-10
Applicant: 北京工商大学
IPC: G01W1/10 , G01K13/024 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于动态邻居选择与时空建模的气温精细化监测方法(DTSTK)。涉及气温监测领域，所述方法包括动态邻居选择模块和时空建模模块。对收集到的时空数据集进行预处理，使用半正矢公式计算两点之间的大圆距离构建邻接矩阵；将得到的邻接矩阵通过动态邻居选择模块根据设定的阈值构建空间关系网络，动态选择最相关的邻居节点；在时空建模模块，将时间编码信息与空间特征相结合，使用长短期记忆网络(LSTM)进行时空建模和对缺失位置数据的预测，得到高精度的时空克里金插值结果。本发明能够以归纳式的方式学习和处理复杂的时空数据模式，可以有效捕获长期时间依赖性，改善了对复杂时空数据的特征提取不充分的问题，提高了对时空数据的动态性和异质性的捕获能力，显著提升了时空克里金插值的精确度。
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公开(公告)号：CN117370578A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311392775.3
申请日：2023-10-25
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明设计一种基于多模态信息进行食品安全知识图谱补全的方法，针对食品安全知识图谱规模较小、存在多模态属性信息以及结构信息缺失的问题，构建包含多模态信息的食品安全多模态知识图谱并扩充食品安全知识图谱的规模，设计基于注意力的多路多模态特征编码器，以获取实体的多模态属性嵌入式表征，通过构建基于图神经网络的框架补全知识图谱中的隐式关系，保留知识图谱的全局结构信息，以更好地捕获知识图谱的关系结构信息，实现语义信息和结构信息的融合，提高链接预测的鲁棒性，实现高质量的食品安全知识图谱补全。
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