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公开(公告)号：CN119130739A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411155887.1
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京工商大学 , 北京北咨信息工程咨询有限公司
Abstract: 本发明公开一种多个大模型协作与提示词驱动的专利分类方法、设备及存储介质，涉及自然语言处理和专利信息管理领域，通过从专利文本中提取关键信息，包括发明名称、说明书摘要、技术领域、背景技术、发明内容和具体实施方式；设计并优化提示词模板结构，使大语言模型能够理解和执行专利分类任务；构建多模型协作分类工作流，通过逐级分类和迭代优化策略确定专利文本的国际专利分类(IPC)号。经过多组对比实验的验证，本方法在小样本光伏领域专利分类中取得较好的据需求和训练成本方面具有优势，实现对专利文本的精确分类，提高分类效率，降低专利文本分类模型的训练成本，为专利文本分类提供了一种可行的方法。
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公开(公告)号：CN119358556A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411394300.2
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京工商大学 , 北京北咨信息工程咨询有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06Q50/18 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N7/01
Abstract: 本发明提出一种基于ERNIE‑BiLSTM‑FNNAttention‑CRF模型的碳捕集、利用与封存领域专利命名实体识别方法，涉及自然语言处理和专利信息处理领域。在ERNIE层预训练处理过的专利语料库CCUS_dataset，将输入的文本向量化，结合BiLSTM获取上下文特征，采用FNNAttention对BiLSTM层运算向量进行加权平均处理，对长文本语义信息进行强化，同时避免相同专利实体在不同语句中标注不一致的问题，最后通过条件随机场CRF层进行序列解码标注，输出得分最高的预测标签。本发明解决了专利文本更加特殊的文本内容，实体边界不清、专业词汇多、多义等问题，本发明可获得语义丰富的词向量，增强当前信息和上下文信息之间的语义相关性，挖掘文本之间的潜在语义特征，具有良好的识别效果，为专利价值评估、专利分析检索等提供支撑。
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公开(公告)号：CN102523614B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201210000368.9
申请日：2012-01-04
Applicant: 北京工商大学
IPC: H04W40/02
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明涉及一种机会网络路由算法，作用是改进了Epidemic路由算法，使机会网络中节点高效转发数据包，同时尽可能少地消耗节点能量。Epidemic路由算法的在某些场景中可以取得很高的传输成功率和很低的传输延迟，但算法的适应性较差，在另一些场景中，算法性能会急剧下降。本发明提出了Delivered-Drop机制，并以该机制改进Epidemic路由算法。Delivered-Drop机制能有效地减少网络中无效数据包的数量，改善路由算法的性能，进而改善了Epidemic路由算法的可扩展性。
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公开(公告)号：CN104077735A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410250271.2
申请日：2014-06-09
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及一种针对在线考场状态的可视化监测系统，属于计算机图形学与可视化技术领域。包括：至少一个考场状态数据采集模块：在考试过程中实时采集考生所使用考试机与相连接的考试服务器之间的交互数据；和一台考场状态数据可视化监测计算机。考场状态数据可视化监测计算机包括：硬盘、考场状态数据接收模块：对交互数据按交互数据发生时序提交给考场状态数据可视化模块，同时将交互数据保存至硬盘文件中，以备后期分析与作弊举证；考场状态数据可视化模块：对交互数据进行可视化处理，得到可视化图形。本发明针对当前在线考场中，常规监考手段无法及时发现网络作弊的难题，给出了一种能够直观、有效、实时的考场状态可视化监测系统。
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公开(公告)号：CN115115169A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210377737.X
申请日：2022-04-12
Applicant: 北京工商大学 , 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种输送铁矿石的皮带的早期故障预警方法，包括现场采集各测点的指标数据，通过对带式输送机进行机理分析，选取对带式输送机故障趋势影响较大的参数指标，如电机电流、带速等；使用灰色关联分析分析其他指标，并根据相关程度选择两者之间的相关性，将选择的特征时间序列分为训练集和测试集；对训练集进行灰色理论的累加运算，增强序列的规律性，并导入基于改进的PSO‑SVM模型，得到对皮带故障预警模型。基于皮带的故障预警模型实时的对皮带的运行状况进行检测。本申请基于灰色关联分析改进的PSO‑SVM模型实现了对皮带故障的实时检测，能满足复杂工业场景中的需求并提高了皮带故障预警的准确率，使得皮带的工作效率得到保障，进而提高企业的生产效率，助力工业生产有序进行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110082458A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910468539.2
申请日：2019-05-31
Applicant: 北京工商大学
IPC: G01N30/02
Abstract: 本发明公布了一种切达奶酪挥发性物质与感官品质级别相关性识别方法，属于奶酪身份特征的识别技术。本发明基于多CCA融合(Fusion of Multiple Canonical Correlation Analysis)实现了切达奶酪挥发性风味物质组分对其感官品质级别贡献程度大小特征的判别，很好地识别出与三种感官风味级别相关性较强的风味物质。与传统鉴定评估挥发性特征风味物质的重要性的方法相比，本发明不依赖于化学仪器，且不受人为感官因素影响，没有特征风味物质之间的协同作用，能够很好地客观地鉴别出对于不同感官级别起到重要作用和主要贡献的特征风味物质。
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公开(公告)号：CN104836803A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510201212.0
申请日：2015-04-24
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明涉及一种基于session机制的单点登录方法，本发明的作用是解决了多次重复登录应用系统的问题，在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问相互信任的应用系统。在本发明中，单点登录的方法，通过session共享实现子系统之间信息的传递。信息共享的关键在于对于不同的客户的识别，对客户端携带的信息与服务器上保存相应的信息进行比对，从而识别客户端。实现不同子系统共享session时，必须要将其cookie信息的作用域改写为所有域名下，实现在不同子系统上，同一浏览器上传相同的session信息。
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公开(公告)号：CN102209029B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201110130383.0
申请日：2011-05-19
Applicant: 北京工商大学
IPC: H04L12/701 , H04W40/10
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明涉及一种机会网络路由算法，本发明的作用是使机会网络中节点高效转发数据包，同时尽可能少地消耗节点能量。本发明提出了分组策略，按照机会网络中节点的特点将节点分组，各组角色不同，采用不同的路由策略。本算法基于泛洪策略，具有p、k、t参数。在分组策略下，p、k、t参数可有效地减少网络中无效数据包副本的存在，恰当地设置p、k、t参数可在接近最优路由开销下取得很高的传输成功率，这是传统机会网络路由算法难以达到的。该特性使本路由算法适合能量成为稀缺资源的场景，如灾难发生后场景。
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公开(公告)号：CN102421161A
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201210000367.4
申请日：2012-01-04
Applicant: 北京工商大学
IPC: H04W40/02
Abstract: 本发明涉及一种机会网络路由算法，本发明的作用是不对网络总体性能产生严重影响的前提下，使机会网络中部分节点产生的数据包得到优先转发。在本发明中，通过对节点优先级和时间因子的设置可有效减少网络中低优先级节点数据包副本的存在，大幅度改善高优先级节点的性能。恰当的选取时间因子可在大幅度提高高优先级节点性能的同时，一定程度上改善网络的总体性能。当时间因子较大时，尽管高优先级节点性能的大幅度提高要以牺牲网络总体性能为代价，但这也为机会网络的某些应用场景提供了折衷的手段。
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公开(公告)号：CN116681686A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310727272.0
申请日：2023-06-19
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于改进FasterR‑CNN算法的金属板材表面缺陷检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域，可用于金属板材表面缺陷的检测，包括以下步骤：S1：获取金属板材表面缺陷数据集并对其进行数据预处理；S2：基于FasterR‑CNN目标检测模型，选取性能较优的骨干网络作为特征提取网络；S3：融合特征金字塔网络FPN及可变形卷积网络DCNv2优化特征提取网络；S4：采用RoIAlign池化及K‑means++算法改进锚点生成方案，降低候选框定位误差；S5：模型训练；S6：用训练好的模型对测试样本进行预测并输出结果。与现有技术相比，本发明提高了金属板材表面缺陷检测精度，能够有效地应用于金属板材表面缺陷检测的场景中。
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