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公开(公告)号：CN117275222A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311126126.9
申请日：2023-09-01
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/04 , G08G1/048 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 一种融合一维卷积与属性增强单元的交通流量预测方法，包括以下步骤：1)交通道路信息、车流量信息以及外部因素信息，并将数据进行清洗及初步预处理；2)将车流量矩阵送到一个由一维残差卷积神经网络组成的车流量特征提取器中进行特征提取，输出车流量特征矩阵；3)通过属性增强单元进行自适应权重拼接得到属性增强后的车流量特征矩阵；4)输入到交通流量预测模型中进行训练；5)计算得到损失值，当网络模型的损失值收敛到最小或者训练到指定的迭代次数才结束训练，保存输出训练的最优模型；6)使用测试集进行检验模型的表现能力。本发明通过人工智能方法进行道路将来时刻车流量的预测，为道路管理提供依据，做出及时有效的措施。
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公开(公告)号：CN114943010A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210588407.5
申请日：2022-05-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/735 , G06F16/36
Abstract: 一种基于自注意力的融合三元组信息的短序列扩充电影推荐方法，包括以下步骤：1)原始数据处理：处理用户观看电影的历史数据，并根据预先设定好的电影关系为每部电影制作知识图谱；2)根据时间戳为每个用户制作观看的历史电影序列，使用单向Transformer模型反向训练模型，得到反向的预训练模型，使用反向的预训练模型生成扩充的增强数据；3)将扩充后的数据送入预训练模型进行正向模型的微调，得到正向的预训练模型；4)使用正向微调后的模型预测用户下一部即将观看的电影。本发明对短序列进行扩充，增强了数据，解决部分冷启动问题，对电影的推荐提供有力的帮助。
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公开(公告)号：CN114861668B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210589675.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/353 , G06F40/295 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于管道式方案的政务三元组抽取方法，包括以下步骤：1)获取某个问政平台在数据库中的社情民意描述文本，预先确定好实体的schema和关系的schema；2)将文本转化为向量放入BERT模型里进行实体起始边界的预测；3)预先设定好span的最大宽度，从预测出来的起始边界开始，逐一生成实体span，直到span的宽度等于设定的最大宽度；4)对生成的span进行实体类型的预测；5)将识别出的实体两两配对，构成若干条句子，每种实体类型用特殊的token字符表示；6)将文本中的实体替换为对应的token字符，得到新的句子；7)将新句子放到另外一个BERT模型里，得到句子向量；8)将句子向量里的头尾实体向量进行拼接，送入前馈神经网络，进行关系预测，从而完成文本的三元组抽取任务。
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公开(公告)号：CN114781376B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210589669.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/34 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F16/951 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/01
Abstract: 一种基于深度学习的新闻文本摘要生成方法，包括以下步骤：1)爬取新闻标题和新闻文本，获得原始数据；2)对数据进行预处理，获得模型所需的数据格式；3)利用Bert模型作为核心来构建抽取式和生成式的摘要生成系统；4)抽取式模型先对输入文本抽取出与标题相关度高的句子，用作生成式模型的指导信号；5)输入文本和指导信号输入给生成式模型，生成最终摘要；6)将生成摘要与参考摘要进行对比评价。本发明结合抽取式与生成式摘要模型对新闻文本进行摘要生成，可以让冗长的文本精简化，快速获取其中的关键信息。
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公开(公告)号：CN117313694A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311112840.2
申请日：2023-08-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/205 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06Q50/26
Abstract: 一种基于递进式信息融合的政务事件抽取方法，包括以下步骤：1)获取某个问政平台在数据库中的社情民意描述文本；2)在web端的标注平台上人工标注出文本中的结构化事件，并对应每个文本句子生成确定格式的结构化事件作为训练数据和验证数据；3)首先对文本数据进行事件类别识别；4)完成了事件类型分类后，接下来进行对应特定事件类型的触发词的抽取；5)根据事件类型识别和触发词抽取的结果，将触发词信息融入文本句子中，并根据特定的论元角色进行论元抽取。本发明提高当前处理政务文本数据事件抽取问题的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115545029A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211207562.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/08 , G16H10/60 , G16H50/70
Abstract: 一种基于生成式模型的医疗事件抽取方法，包括以下步骤：1)获取数据库中的电子病历文本数据，预先设定好需要抽取的实体类型和事件模板；2)在电子病历文本中，通过标注工具根据设定好的模板标注出病历中的实体和事件；3)利用transformer模型作为文本编码器，讲文本转换为向量表示；4)使用指针网络对实体进行标注4)使用池化层和线性层对事件类型进行分类；5)使用生成式transformer生成事件信息序列；6)提取事件信息序列中的论元角色，汇总事件信息。本发明以联合抽取算法对医疗电子病历中的非结构化数据进行提取，从而获得结构化的事件信息，对患者后续的病情分析提供有力的帮助。
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公开(公告)号：CN114861668A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210589675.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于管道式方案的政务三元组抽取方法，包括以下步骤：1)获取某个问政平台在数据库中的社情民意描述文本，预先确定好实体的schema和关系的schema；2)将文本转化为向量放入BERT模型里进行实体起始边界的预测；3)预先设定好span的最大宽度，从预测出来的起始边界开始，逐一生成实体span，直到span的宽度等于设定的最大宽度；4)对生成的span进行实体类型的预测；5)将识别出的实体两两配对，构成若干条句子，每种实体类型用特殊的token字符表示；6)将文本中的实体替换为对应的token字符，得到新的句子；7)将新句子放到另外一个BERT模型里，得到句子向量；8)将句子向量里的头尾实体向量进行拼接，送入前馈神经网络，进行关系预测，从而完成文本的三元组抽取任务。
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公开(公告)号：CN117301033A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311122869.9
申请日：2023-09-01
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种以电磁力为驱动的超冗余机械臂，是一种具有高度冗余性的系统，利用电磁力来驱动和控制其运动，基于多个相互独立的电磁驱动单元，每个单元都包含一组电磁铁及其控制电路；这些电磁驱动单元分布在整个机械结构中，相互之间没有直接的机械连接；这种超冗余机械的优势在于其高度可靠性和容错性；即使在单个电磁驱动单元发生故障的情况下，每个单元都可以独立工作，机械系统可以自动调整来适应变化的工作负载或故障情况。本发明可以提供更高的精度和控制性能。
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公开(公告)号：CN117055350A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311122538.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于自回归神经网络的超视距多机协同空战决策方法，包括以下步骤：1)获取空战环境中的态势信息；2)策略网络设计：对获得的空战态势信息编码，经过循环神经网络分别输入到动作类型选择模块、执行动作飞机ID模块、目标选择模块，其中执行动作飞机ID模块、目标选择模块分别接受动作类型选择模块、执行动作飞机ID模块的输出；3)对策略网络输出的动作转化为空战环境中的飞行控制动作和决策动作。本发明解决了随着飞机数量的增加状态维度灾难问题；使用循环神经网络处理超视距空战环境中的部分可观测；使用自回归网络对飞机的动作解耦，避免随着飞机的数量增加飞机的控制动作维度过大的问题。
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公开(公告)号：CN114861669A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210614477.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 一种融入拼音信息的中文实体链接方法，包括以下步骤：1)构建本地知识库，知识库中应当包含很多实体，每一个实体对应着唯一的标识id、别名以及相关的描述性文本；2)选取训练数据，并进行相应格式处理；3)命名实体识别；4)候选实体生成；5)实体消岐，主要基于二分类思想，在此步骤将拼音信息融入，然后按照候选实体的概率排序，取最高概率为正确实体。本发明的有益效果为：可以很好的解决中文实体中同形异音异义的实体链接问题。
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