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公开(公告)号：CN118364906B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410792134.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种应用可信度感知迭代训练策略实现实体对齐的方法及其对应的服务推荐系统。该方案的核心包括一个关系感知交互图注意力网络，以及一个基于可信度感知迭代训练的自监督机制。其中，图注意力网络用于提取知识图谱中实体和关系的嵌入表示，并可以聚合实体特征和关系特征，并利用注意力机制降低噪声对实体嵌入的影响。在自监督机制中，先由图注意力网络分别提取出两个待对齐处理的知识图谱的嵌入表示，然后不断评估两个知识图谱中各组预对齐实体对的可信度，并将可信度高的实体对逐渐添加为伪对齐种子。本发明克服了现有方案需要依赖大量人工标注的伪对齐种子且易受噪声影响进而导致模型精度不足的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118364906A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410792134.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种应用可信度感知迭代训练策略实现实体对齐的方法及其对应的服务推荐系统。该方案的核心包括一个关系感知交互图注意力网络，以及一个基于可信度感知迭代训练的自监督机制。其中，图注意力网络用于提取知识图谱中实体和关系的嵌入表示，并可以聚合实体特征和关系特征，并利用注意力机制降低噪声对实体嵌入的影响。在自监督机制中，先由图注意力网络分别提取出两个待对齐处理的知识图谱的嵌入表示，然后不断评估两个知识图谱中各组预对齐实体对的可信度，并将可信度高的实体对逐渐添加为伪对齐种子。本发明克服了现有方案需要依赖大量人工标注的伪对齐种子且易受噪声影响进而导致模型精度不足的缺陷。
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公开(公告)号：CN118333162A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410767679.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本申请涉及一种混合局部文本实体因果结构学习方法、装置和电子设备，其中，混合局部文本实体因果结构学习方法包括：依次在变量队列中确定当前学习变量，采用基于约束的PC发现方法确定当前学习变量的局部因果骨架，并将当前学习变量加入变量集中；遍历局部因果骨架中的每个变量，计算变量的第一局部结构分数和第二局部结构分数；当变量的第一局部结构分数小于第二局部结构分数时，从局部因果骨架中删除变量，并将局部因果骨架加入当前因果骨架中；确定当前因果骨架中每个变量的因果方向。解决了现有的局部因果结构学习方法在少量文本样本情况下，无法准确地学习识别出文本中不同实体间的因果关系的问题。
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公开(公告)号：CN119828005A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510260243.7
申请日：2025-03-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/389
Abstract: 本发明提供一种基于电化学模型的锂离子电池健康状态估算方法及系统，涉及电池健康状态估算技术领域，具体包括：实时采集锂离子电池的关键参数，并且利用电化学反应动力学公式计算开路电压；计算健康指数，根据设定的最佳工作温度和当前工作环境温度均值计算温度影响指数，根据电池容量、循环次数和锂离子电池的内阻数据计算内阻影响指数；根据健康指数、温度影响指数和内阻影响指数计算用于反映待测锂离子电池健康状态的电池健康评分；将电池健康评分与预设的健康评估阈值进行比较，根据比较的结果，评估锂离子电池的健康状态，提供了一种科学的电池健康评估机制。
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公开(公告)号：CN118333162B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410767679.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本申请涉及一种混合局部文本实体因果结构学习方法、装置和电子设备，其中，混合局部文本实体因果结构学习方法包括：依次在变量队列中确定当前学习变量，采用基于约束的PC发现方法确定当前学习变量的局部因果骨架，并将当前学习变量加入变量集中；遍历局部因果骨架中的每个变量，计算变量的第一局部结构分数和第二局部结构分数；当变量的第一局部结构分数小于第二局部结构分数时，从局部因果骨架中删除变量，并将局部因果骨架加入当前因果骨架中；确定当前因果骨架中每个变量的因果方向。解决了现有的局部因果结构学习方法在少量文本样本情况下，无法准确地学习识别出文本中不同实体间的因果关系的问题。
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公开(公告)号：CN119872338A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411931342.5
申请日：2024-12-25
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供电池管理系统的主动均衡策略优化方法及系统，涉及电池管理技术领域，本发明通过采集每个单体电池的电压、温度和电流数据，计算出充电状态值并进行预处理，利用模糊逻辑推理生成均衡策略，推断出所需的均衡电流，再结合温度和充电状态值的影响，计算需要的实际均衡电流。在执行均衡操作后，实时监测电池单体的电压以评估均衡效果，并定期计算电池组的均衡效率，以确保策略的有效性，从而提升电池组的整体性能和使用寿命。此方法结合了模糊逻辑与实时监测技术，能够在动态环境中优化电池组的均衡策略。
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