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公开(公告)号：CN109919219A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910156017.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于粒计算ML-kNN的Xgboost多视角画像构建方法，步骤是：1多源异构数据的融合，2关联数据的权重计算，3基于粒计算的基础上构建ML-kNN多标签学习，4建立两层Xgboost多视角融合框架。本发明与传统画像构建方法相比，其优点为本发明采用了将多源异构数据作为画像构建的数据集，解决传统画像构建中信息描述角度单一问题。采用基于粒子度的ML-kNN多标签学习算法，通过对粒度粗细的调控来选择样本的近邻点集。采用双层Xgboost的多视角融合模型解决高维特征问题，提高模型的准确性与泛化能力。
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公开(公告)号：CN119090263A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411099016.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络‑FPN的天然气管道泄漏风险分析方法，所述方法包括：识别天然气管道泄漏风险因素；构建天然气管道泄漏灾害链，并引入时间紧迫性评价因子；对复杂网络中边的权重进行赋值；在复杂网络中引入模糊Petri网参数；确定模糊Petri网的触发因子与隶属度函数；计算复杂网络中的关键节点及关键边；选择断链减灾策略。本发明能够在灾害发生时及时构建正确灾害链，确定风险最大的灾害发展路径并及时采取措施进行断链减灾，为极端天气下天然气管道泄漏事故的风险分析与及时阻断提供了更好的方法，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN119206231B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411447574.3
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于多维信息对比的图像级弱监督语义分割方法及系统，包括：基于多维信息对比构建改进图像分割模型，其中，改进图像分割模型包括混合令牌对比机制、自监督多视图对比机制、记忆库对比机制和分割机制；基于补丁令牌级对比学习损失Lptc、类级令牌对比学习损失Lctc、自监督多视图对比学习损失Lssm、记忆库对比损失Lmmb、主分类器损失Lcls、辅助分类器损失Lmcls和分割损失Lseg对原始CAM进行优化，以得到最优改进图像分割模型；获取待分割图像，将待分割图像输入最优改进图像分割模型，得到分割结果。解决现有技术中无法充分挖掘多源监督信息进而无法保证图像分割模型进行精确分割的问题。
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公开(公告)号：CN118760860A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411151895.9
申请日：2024-08-21
Applicant: 北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所 , 北京邮电大学 , 北京市劳保所科技发展有限责任公司
IPC: G06F18/20 , G06N7/01 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种燃气泄漏事故风险评估方法包括：步骤S1：使用故障树分析FTA识别和展示可能导致事故的各种故障事件及逻辑关系；步骤S2：利用决策试验与评估实验室DEMATEL方法确定元素之间的影响关系以及每个元素在系统中的位置；步骤S3：通过解释结构模型ISM构建层次网络，确定事故演变的关键因素及相互关系；步骤S4：构建贝叶斯网络BN模型，表示事故发展过程中各事件之间的条件概率关系；步骤S5：利用Dempster‑Shafer证据理论确定BN模型的先验条件概率；步骤S6：对BN模型进行灵敏度分析，识别关键影响因素；步骤S7：基于所述关键影响因素，提供风险评估和决策支持。能够全面识别可能导致天然气管道泄漏事故的各种故障事件和原因。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110046328A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910156015.X
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊动态贝叶斯网络-自适应粒子滤波态势评估方法，步骤是：1数据抗干扰及模糊化处理，2构建贝叶斯网络，3建立模糊动态贝叶斯网络,4分割模糊动态贝叶斯网络，5结合自适应粒子滤波。本发明与传统的态势评估方法相比，其优点为：采用线性回归模型对数据进行填充，结合属性删除和概念树提升技术实现数据模糊化以克服采集数据的不完备性，提高算法的准确性。相比较于静态推理算法，本发明介入时间特性提高了推理的实时性。将模糊动态贝叶斯网络分割后的每团结合自适应粒子滤波做预测处理，提高算法的速率和实时性。
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公开(公告)号：CN119206231A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411447574.3
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于多维信息对比的图像级弱监督语义分割方法及系统，包括：基于多维信息对比构建改进图像分割模型，其中，改进图像分割模型包括混合令牌对比机制、自监督多视图对比机制、记忆库对比机制和分割机制；基于补丁令牌级对比学习损失Lptc、类级令牌对比学习损失Lctc、自监督多视图对比学习损失Lssm、记忆库对比损失Lmmb、主分类器损失Lcls、辅助分类器损失Lmcls和分割损失Lseg对原始CAM进行优化，以得到最优改进图像分割模型；获取待分割图像，将待分割图像输入最优改进图像分割模型，得到分割结果。解决现有技术中无法充分挖掘多源监督信息进而无法保证图像分割模型进行精确分割的问题。
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公开(公告)号：CN119026912A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411151900.6
申请日：2024-08-21
Applicant: 北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所 , 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络和组合赋权法的供水系统风险评价方法，包括，构建供水管网的复杂网络模型；确定评价指标体系；应用组合赋权法分配权重；应用变权重理论确定变权重向量；灰色模糊综合评价；计算综合风险值；动态风险评估与应急响应。本发明能够实时监测和准确评估供水管网的安全性，能够有效处理评价过程中的不确定性和模糊性，提高了风险评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118261487A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410458306.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于SW‑GAHP的城市洪涝韧性评价方法，属于多指标决策和群决策领域；其采用如下步骤：(1)构建UFR评价指标体系；(2)基于SW‑GAHP计算指标权重；(3)基于灵活参数映射函数FPMF的指标评价；(4)各指标评价结果的聚合；本发明克服了AHP、FCE等方法的主观性和不确定性与传统的线性归一化方法只考虑线性变化规律的局限性，指标权重和评价更客观、准确，利用群决策集结“群体智慧”和灵活参数映射函数评价更全面的优势，获得了更为客观和准确的评价结果；为城市洪涝韧性评价领域提供了一种较为客观和准确的评价方法。
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公开(公告)号：CN109919219B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910156017.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于粒计算ML‑kNN的Xgboost多视角画像构建方法，步骤是：1多源异构数据的融合，2关联数据的权重计算，3基于粒计算的基础上构建ML‑kNN多标签学习，4建立两层Xgboost多视角融合框架。本发明与传统画像构建方法相比，其优点为本发明采用了将多源异构数据作为画像构建的数据集，解决传统画像构建中信息描述角度单一问题。采用基于粒子度的ML‑kNN多标签学习算法，通过对粒度粗细的调控来选择样本的近邻点集。采用双层Xgboost的多视角融合模型解决高维特征问题，提高模型的准确性与泛化能力。
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