一种基于注意力的卷积神经网络优化方法

    公开(公告)号:CN108875592A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810519139.5

    申请日:2018-05-28

    Abstract: 本发明提供的是一种基于注意力模型的卷积神经网络优化方法。首先对水下目标的噪声数据进行分段,针对每段噪声数据提取其MFCC,其目的是将目标噪声数据变成定长的矢量化数据。然后,将得到的定长的矢量化数据按实验过程中水听器的排布位置以及其时序关系进行拼接,形成一个完整的时段水听阵特征,继而再将形成的水听阵特征转成对应的图片以作为输入数据集输入到训练网络中。本发明通过试验对模型在使用情况的结果分析以及对模型进行修改与优化,深度学习对水下目标识别识别率的得到10%‑15%的提升。

    兼具通用语义及领域语义的形式概念相似性快速度量方法

    公开(公告)号:CN111709251B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010537236.4

    申请日:2020-06-12

    Abstract: 兼具通用语义及领域语义的形式概念相似性快速度量方法,主要用于利用FCA方法进行文本信息检索中的形式概念相似性快速度量,属于信息检索技术领域。为解决现有形式概念相似性判断方法无法包含数据集所涵盖的领域信息问题以及计算内涵语义相似性的过程过于复杂等问题。本发明通过数据集的主题聚类,统计各个词共属类别的次数;利用概念格成员的属性频率和逆概念频率求取基于成员的重要性的两个概念相似性;内涵中每个属性使用基于公共语料的词向量表示,并取其均值作为内涵向量;使用各个词共属类别的次数修正内涵向量的相似性,获得两内涵包含通用和领域语义的相似性;综合基于成员重要性的相似性和内涵语义相似性,得到两个形式概念的相似性。

    一种乙醇在线重整辅助燃烧的天然气发动机

    公开(公告)号:CN108590842A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810629856.3

    申请日:2018-06-19

    Abstract: 本发明的目的在于提供一种乙醇在线重整辅助燃烧的天然气发动机,包括工作气缸、重整气缸、天然气储存罐、乙醇存储罐、混合器,工作气缸的进口连通进气总管,工作气缸的出口连通排气总管,进气总管连通混合器,排气总管分别连通换热器和涡轮增压器的涡轮进口,涡轮增压器的压气机出口连通混合器,天然气储存罐的出口连通换热器,换热器的两个出口分别连通混合器和大气,重整气缸的进口连通乙醇储存罐,重整气缸的出口连通具备收集和储存富氢重整气功能的缓冲气罐,缓冲气罐连通混合器。本发明可避免单独制取、存储、运输氢气的麻烦,掺氢燃烧可有效发挥稀薄燃烧的优势,抑制爆震并防止失火现象,保证点火式天然气发动机高效清洁的燃烧。

    一种基于知识图谱的关系预测方法

    公开(公告)号:CN108694469A

    公开(公告)日:2018-10-23

    申请号:CN201810589288.9

    申请日:2018-06-08

    CPC classification number: G06Q10/04

    Abstract: 本发明为一种基于知识图谱的关系预测方法,将知识图谱利用无向图来表示,提出了一种改进的结合了双向关系路径和嵌入式的混合关系预测算法,包括如下步骤:(1)将三元组数据集构建一个有效的知识图谱,并初始化参数;(2)对知识图谱中每个实体和关系利用TransE算法进行训练,将实体和关系嵌入到一个低维的向量空间中;(3)抽取出每个三元组的关系标签,构建每个关系的子图;(4)在每个关系子图上,通过迭代的方式发现每个实体之间的可达路径,并根据图结构划分子图,对每个可达路径的可靠性进行计算;(5)迭代每两个没有直接边连接的实体,通过构造的联合评价函数和损失函数来评估两个实体之间是否存在隐含关系;(6)补全知识图谱结构。

    一种基于斜率弹性相似性度量方法

    公开(公告)号:CN107871140A

    公开(公告)日:2018-04-03

    申请号:CN201711085758.X

    申请日:2017-11-07

    CPC classification number: G06K9/6215

    Abstract: 本发明提供的是一种基于斜率弹性相似性度量方法。步骤一:输入时间序列x和y及过滤参数λ,进行l1趋势过滤,输出折线X和Y;步骤二:计算折线X和Y各分段加权斜率,折线X和Y用加权斜率表示为kx和ky;设定等距间隔参数d,等距插入加权斜率;步骤三:经过插值处理后,形成两个新不等长序列,使用动态时间弯曲距离DTW计算不等长序列的趋势距离。本发明把时间序列通过滤波特征表示为折线段,保留了趋势信息并实现了降维;线段权重斜率可实现趋势的度量比较;通过等距插值以适应DTW等间隔计算,实现了弹性度量。

    一种基于异质图注意力网络的文档级关系抽取方法

    公开(公告)号:CN114648017A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202210386134.6

    申请日:2022-04-13

    Abstract: 一种基于异质图注意力网络的文档级关系抽取方法,具体涉及一种基于异质图注意力网络的文档级实体关系的抽取方法,本发明为了解决现有的图神经网络在获取节点表示时忽略了图中节点和边,导致关系抽取的准确率低的问题,它包括以下步骤:S1、获取文档文本;S2、建立文档级关系抽取模型,将S1中获取的文档文本输入文档级关系抽取模型内进行训练,输出所述文档文本的关系,得到训练好的文档级关系抽取模型;S3、将待抽取文档级关系的文档文本输入S2中训练好的文档级关系抽取模型内,得到对应的文档文本的关系。属于计算机技术领域。

    一种基于斜率弹性相似性度量方法

    公开(公告)号:CN107871140B

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN201711085758.X

    申请日:2017-11-07

    Abstract: 本发明提供的是一种基于斜率弹性相似性度量方法。步骤一:输入时间序列x和y及过滤参数λ,进行l1趋势过滤,输出折线X和Y;步骤二:计算折线X和Y各分段加权斜率,折线X和Y用加权斜率表示为kx和ky;设定等距间隔参数d,等距插入加权斜率;步骤三:经过插值处理后,形成两个新不等长序列,使用动态时间弯曲距离DTW计算不等长序列的趋势距离。本发明把时间序列通过滤波特征表示为折线段,保留了趋势信息并实现了降维;线段权重斜率可实现趋势的度量比较;通过等距插值以适应DTW等间隔计算,实现了弹性度量。

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