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公开(公告)号：CN108920820B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201810701533.0
申请日：2018-06-29
Applicant: 厦门大学 , 中铁南方投资集团有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种地铁区间施工工法的信息模型表达方法，包括：根据模型的实际施工应用的需求，对模型进行构件划分；根据现有的规范，进行施工模型精细度等级定义；根据CAD图纸以及不同模型精细度的要求，采用AECOsim Building Designer软件，针对每个构件建立不同精细度的构件模型；针对构件的信息需求以及不同模型精细度的要求，对不同精细度的构件进行需求分析，列出各个构件的信息需求表；根据信息需求表的内容，对构件模型中的不同精细度的构件进行信息完善；将各个构件的模型进行模型拼装组成整体模型。本发明采用AECOsim Building Designer软件进行建模，将现场施工所需要的信息集成到模型，增加了信息模型的应用效率和效果。
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公开(公告)号：CN107832562B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201711227481.X
申请日：2017-11-29
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种大气污染扩散的仿真方法与仿真系统，基于Agent的建模仿真，将Agent的建模仿真方法运用到大气污染影响中，通过Agent来描述复杂环境系统中的大气主体，并对各大气Agent间的交互方式进行建模，抽象出大气Agent并对其进行形式化模型设计，从而实现大气污染影响的动态评价。本发明能够有效考虑污染物随大气Agent运动而扩散，仿真区域内的降雨、风向、风速和大气稳定度等气象条件对污染物传播的影响，展现大气污染复杂、非线性的扩散过程。
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公开(公告)号：CN108153990A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201810025793.0
申请日：2018-01-11
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 大气污染响应的植物智能体模型设计方法，包括剂量-反应模型及参数化定义部分，其通过对植物Agent的反应趋势进行模拟，得到描述外源污染物与植物生理反应之间关系的S形剂量反应曲线，以及定义该曲线所需的四个参数；植物Agent内部状态集合部分，其基于第一部分剂量-反应的植物响应模式，选取四个属性来抽象表达植物的个体伤害差异，定义植物Agent的状态属性信息；植物Agent适应性行为规则部分，其选取植物对大气污染物的反应强度指标，细化衡量植物Agent受损程度的规则，并在植物Agent的适应性建模上，通过规则参数的变化来实现植物对响应环境的动态改变，建立植物Agent运行过程。本发明具有广泛的应用背景和应用价值。
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公开(公告)号：CN114187143B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111570958.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 厦门大学 , 国机陆原工程设计研究有限公司
IPC: G06Q50/18 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/253
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的建筑施工合同风险审查系统及方法,对施工合同中设立权利义务的行为句进行信息抽取，并处理为扩展主谓宾三元组结构；将标准合同中通用条款的扩展主谓宾三元组转化为权益性规则与待检测的施工合同条款的扩展主谓宾三元组匹配，通过判断两者情态词的极性，完成建筑施工合同风险审查。本发明优点在于运用中文自然语言处理技术和本体技术进行施工合同知识建模和施工合同结构化处理，将从目标条款中提取的语义信息与标准施工合同条件所确立的权益性规则进行比对，进而智能识别出合同内存在的不合理约定，提高了施工合同审查的效率和质量，降低了劳动强度。
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公开(公告)号：CN114187143A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111570958.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 厦门大学 , 国机陆原工程设计咨询有限公司
IPC: G06Q50/18 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/253
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的建筑施工合同风险审查系统及方法,对施工合同中设立权利义务的行为句进行信息抽取，并处理为扩展主谓宾三元组结构；将标准合同中通用条款的扩展主谓宾三元组转化为权益性规则与待检测的施工合同条款的扩展主谓宾三元组匹配，通过判断两者情态词的极性，完成建筑施工合同风险审查。本发明优点在于运用中文自然语言处理技术和本体技术进行施工合同知识建模和施工合同结构化处理，将从目标条款中提取的语义信息与标准施工合同条件所确立的权益性规则进行比对，进而智能识别出合同内存在的不合理约定，提高了施工合同审查的效率和质量，降低了劳动强度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116843175A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310648556.0
申请日：2023-06-02
Applicant: 厦门大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/18 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/20 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种合同条款风险检查方法、系统、设备和存储介质，方法包括步骤：构建条款语义相似度计算模型；获取待检查合同，将合同中的待检查条款输入条款语义相似度计算模型；获得待检查条款与标准条款的语义相似度，其中，语义相似度低于设定阈值的条款被确定为风险条款。方案把合同条款缺漏检测任务分解为合同文本分类和条款相似度问题，以语言学、NLP技术、深度学习技术和建设工程合同管理为理论依据，使用计算机技术实现对合同文本自动分类、条款多标签分类和条款语义相似度计算，改善了依赖经验的传统合同审查方式存在的依赖人员主观经验、检测效率低下和风险检测不全面等问题。
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公开(公告)号：CN108920820A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810701533.0
申请日：2018-06-29
Applicant: 中铁南方投资集团有限公司 , 厦门大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种地铁区间施工工法的信息模型表达方法，包括：根据模型的实际施工应用的需求，对模型进行构件划分；根据现有的规范，进行施工模型精细度等级定义；根据CAD图纸以及不同模型精细度的要求，采用AECOsim Building Designer软件，针对每个构件建立不同精细度的构件模型；针对构件的信息需求以及不同模型精细度的要求，对不同精细度的构件进行需求分析，列出各个构件的信息需求表；根据信息需求表的内容，对构件模型中的不同精细度的构件进行信息完善；将各个构件的模型进行模型拼装组成整体模型。本发明采用AECOsim Building Designer软件进行建模，将现场施工所需要的信息集成到模型，增加了信息模型的应用效率和效果。
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公开(公告)号：CN108153990B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810025793.0
申请日：2018-01-11
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 大气污染响应的植物智能体模型设计方法，包括剂量‑反应模型及参数化定义部分，其通过对植物Agent的反应趋势进行模拟，得到描述外源污染物与植物生理反应之间关系的S形剂量反应曲线，以及定义该曲线所需的四个参数；植物Agent内部状态集合部分，其基于第一部分剂量‑反应的植物响应模式，选取四个属性来抽象表达植物的个体伤害差异，定义植物Agent的状态属性信息；植物Agent适应性行为规则部分，其选取植物对大气污染物的反应强度指标，细化衡量植物Agent受损程度的规则，并在植物Agent的适应性建模上，通过植物Agent行为规则和植物Agent适应性参数的变化来实现植物对响应环境的动态改变，建立植物Agent运行过程。本发明具有广泛的应用背景和应用价值。
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公开(公告)号：CN108960618B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201810701110.9
申请日：2018-06-29
Applicant: 厦门大学 , 中铁南方投资集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM和云证据理论的施工风险预警方法，克服了传统的风险预警方法大部分以定性分析为主，主观性大的问题，实现了工程施工风险的有效预警，基于工程质量大数据，以BIM为平台，根据多源信息融合理论和分层融合思路，构建了基于BIM和云证据理论的施工风险预警模型，结合小波去噪和BP神经网络预测，通过云模型和D‑S证据理论，实现工程施工风险提前动态预警，整个模型有着科学完整的理论基础，为加强工程风险管理客观性，提高风险管理效率具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108960618A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810701110.9
申请日：2018-06-29
Applicant: 厦门大学 , 中铁南方投资集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM和云证据理论的施工风险预警方法，克服了传统的风险预警方法大部分以定性分析为主，主观性大的问题，实现了工程施工风险的有效预警，基于工程质量大数据，以BIM为平台，根据多源信息融合理论和分层融合思路，构建了基于BIM和云证据理论的施工风险预警模型，结合小波去噪和BP神经网络预测，通过云模型和D‑S证据理论，实现工程施工风险提前动态预警，整个模型有着科学完整的理论基础，为加强工程风险管理客观性，提高风险管理效率具有重要意义。
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