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公开(公告)号：CN119963771A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510099679.2
申请日：2025-01-22
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06T17/20 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于动态质量细化网络的三维形状补全方法，包括：S1：将单幅深度视图转换为2.5D体素网格，将其输入到编码器网络，生成粗糙的三维体素网格；S2：对粗糙的三维体素网格的高不确定性点采样，引入局部点细化器，得到细化的点，更新粗糙的三维体素网格；S3：引入全局点细化器，利用基于条件对抗学习的多尺度判别器网络，对更新后的粗糙的三维体素网格的细节进行优化，生成预测的三维体素网格；S4：使用损失函数缩小预测的三维体素网格与真实体素网格之间的距离，迭代训练网络模型，利用训练好的编解码网络，得到三维形状。根据本发明技术方案，减轻了噪声对重建质量的影响，同时可以作为一种稀疏正则化提高模型的鲁棒性。
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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：CN117611455A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311635190.X
申请日：2023-12-01
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于水下图像处理技术领域，公开了一种基于生成对抗网络的水下图像增强方法及系统，包括获取水下退化图像和对应的地面真实的成对图像集，并将成对图像集分为训练集和测试集；将成对图像集中的图像修改为大小相同的尺寸，进行图像预处理；构建水下增强模型，基于上下采样的结构，在下采样的过程中对图像进行全局特征提取；将提取的特征输入到残差网络中，使得更好的学习输入数据中的特征；将全局特征再进行上采样进行图像的复原；将生成的图像送入判别器中，判断图像是否是真实的；将训练集输入到生成器中对生成对抗网络进行训练，并保存训练好的模型；利用训练好的模型对实际水下图像进行处理，得到增强后的水下图像。
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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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公开(公告)号：CN113158646B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110035612.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06F40/216 , G06F16/35 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的自动合成新闻的检测方法及系统，其方法包括：步骤S1：将区块链上的新闻样本集，输入逻辑回归分类模型进行训练，得到初始的新闻分类结果；步骤S2：利用激励机制对新闻样本集进行纠错；步骤S3：通过生成网络，得到机器合成新闻样本，并与真实新闻样本一起输入判别网络进行判别训练，并生成近似真实新闻的机器合成新闻样本；步骤S4：计算合成新闻样本和真实新闻样本的比例，当超过阈值，将机器合成新闻样本加入新闻样本集，进行增量训练，得到更新后的新闻分类结果。本发明可以提高样本集的质量，均衡新闻正负样本，防止过度拟合，并使用智能合约来增量训练逻辑回归分类模型，解决逻辑回归分类模型容易过时的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116758220A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310758652.0
申请日：2023-06-26
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N7/01 , G06N3/08
Abstract: 本发明设计一种基于条件扩散概率模型进行单视图三维点云重建的方法，首先利用ResNet18图像编码器与PointNet点云编码器分别学习对应特征；然后将图像特征向量参数化为先验分布，对应点云特征向量参数化为近似后验分布，训练条件归一化流将学习从简单高斯分布到近似后验分布的可逆映射，通过调整先验来拟合边缘后验，从而得到目标形状的潜在向量；最后将形状潜在向量作为扩散过程中过渡核的条件，更好地指导条件扩散概率模型重建三维点云，实现从噪声分布反向扩散重建点云的过程，通过最大化点云的对数似然进行模型参数的优化，从而获得高质量、高精度的单视图点云重建结果。
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公开(公告)号：CN116630964A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310649752.X
申请日：2023-06-02
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提出一种基于离散小波注意力网络的食品图像分割方法，首先针对食品图像中食物类别多，分布不规律，大小不一致，边界信息模糊问题，利用迁移学习得到的在Food2K上训练好的Food2K‑ResNet提取食品图像特征，设计结合离散小波注意力网络和残差通道注意力网络，形成双分支网络，进行空间域和频域特征处理，分别从空间维度和通道维度来获取空间特征和通道特征，突出并丰富食品图像的特征维度；最后构建分割头网络，将两个分支处理后的不同尺度特征进行卷积、特征融合和上采样操作使得终获得的特征大小和输入图像大小保持一致，从而获得高质量、高度细节化的分割结果。
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公开(公告)号：CN114897486A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210405417.0
申请日：2022-04-18
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多链协同的稻米全供应链信息管控方法，涉及稻米质量安全领域。本发明方法设计了“区块链+子链”的多链协同式模型，在该模型的基础上，设计了可信上链机制、多级子链加密机制、可信监管机制以及分级共识机制共同服务于多链协同管控稻米全供应链信息；设计了服务于上述机制的智能合约，使得模型在工作中自动执行合约，对数据自行校验且不可篡改。本发明加密数据的复杂度更高，保证了数据同时在三个级别的子链上进行加密传输，实现稻米全供应链数据的可信上链，通过责任连带机制，能更加快速对失信企业进行定责，解决了稻米供应链各环节数据和各利益主体信息之间的可信协同交互问题，实现了稻米全供应链的信息可信管控。
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公开(公告)号：CN113933334A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111195188.6
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京工商大学 , 中国检验检疫科学研究院
Abstract: 本发明公布了一种基于特征选择和机器学习算法的洋槐蜜真伪鉴别方法，包括：采集真假蜂蜜样品并生成洋槐蜜数据；对洋槐蜜数据进行真假标注得到洋槐蜜数据集；通过特征选择得到低维洋槐蜜数据集；构建蜂蜜真假鉴别模型RF‑XGBoost；对模型进行参数优化和模型验证；利用训练好的模型对待测蜂蜜进行真伪鉴别。本发明方法可有效精准地鉴别洋槐蜜的真伪，避免人工查看谱图进行真伪鉴别的误差，有效提高了洋槐蜜真伪鉴别的准确率、均方根误差和AUC值，降低了数据特征维数、模型训练时间、模型复杂度和过拟合的风险，是一种鉴别洋槐蜜真伪的有效方法。
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公开(公告)号：CN112862972A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110197673.0
申请日：2021-02-22
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提供了一种表面结构网格生成方法，包括：对三维模型进行可扩展的局部单射参数化，在网格参数化的过程中，优化防翻转能量，通过最小化一组更简单的代理能量来间接优化失真能量；在参数化的二维平面域的结果中进行网格剖分，对复杂区域进行分解，在子区域平面域上生成结构化网格，在平面域上对网格进行网格优化，基于角度的光顺算法调整网格的角度，进行优化，将得到的二维结构网格进行逆映射，将二维结构网格逆映射回三维空间中，得到贴体的三维模型表面结构网格，通过此方法生成的结构化网格，减少了三维空间生成结构化网格的难度，参数化域中生成的结构化网格易实现，该方法生成的网格质量好，精度高。
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