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公开(公告)号：CN114203177B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111475872.X
申请日：2021-12-06
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G10L15/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G10L15/02 , G10L15/16 , G10L15/24 , G10L25/18 , G10L25/30 , G10L25/45 , G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与情绪识别的智能语音问答方法，包括：获取来自用户的语音，并对该语音进行处理，以提取其对应的文本信息，对用户的语音进行特征参数提取，并根据提取的特征参数对语音进行情感分析，以形成情绪标签；将生成的文本信息输入至训练好的语义表示与匹配模型中，结合得到的情绪标签，与问答库进行匹配，得到问句的答案并输出。本发明能够解决现有智能问答系统仍然由于自然语言的多义性和复杂性，深度学习算法应用得并不是很丰富，造成问答系统的准确率偏低的技术问题，以及在捕获中文句子信息时，仍然存在数据冗余且维度单一的情况，因此容易造成系统匹配偏差的技术问题。
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公开(公告)号：CN114661912A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210053719.6
申请日：2022-01-18
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/211
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督句法分析构建知识图谱的方法、装置及设备，通过获取文本数据集，并对所述文本数据集进行预处理，对预处理后的数据集进行编码，得到句法树中每个短语的向量表示，计算所述短语向量表示的得分，将得分最高的句法树进行解码，并作为句法分析的结果，根据所述得分最高的句法树构建知识图谱；解决了现有技术中采用启发式规则构建知识图谱工作量大，可以移植性差的问题，实现了基于无监督句法分析来构件知识图谱，成本较低且准确性高。
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公开(公告)号：CN114167865A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111456479.6
申请日：2021-12-02
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗生成网络优化蚁群算法启发式搜索的机器人路径规划方法，包括：获取当前环境中的环境数据，并将环境数据转换为环境矩阵Gmap，获取机器人的起始目标点和结束目标点，并将生成的环境矩阵Gmap转换为领接矩阵Mmap；将机器人起始目标点坐标和结束目标点坐标与环境矩阵Gmap输入训练好的对抗生成网络GAN中，以得到在环境矩阵Gmap中存在最优路径的可行区域，根据环境矩阵Gmap中存在最优路径的可行区域对蚁群算法的地图初始信息素进行更新，根据更新后地图初始信息素并使用改进的蚁群算法获取机器人的最优规划路径。本发明能够解决现有蚁群算法存在的初始搜索的盲目性与收敛速度慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN114141318B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111457726.4
申请日：2021-12-02
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G16C20/64 , G16C20/70 , G16C60/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于HPC与AI融合的高效电催化剂筛选方法，其特征在于，包括：采集多个原始晶体结构，获取每个原始晶体结构的多个非等效切割表面和多个吸附位点，所有原始晶体结构的所有切割表面和所有吸附位点构成吸附数据集，针对吸附数据集中的每个吸附位点而言，对该吸附位点进行解析，以获取该吸附位点对应的特征信息，包括原子特征、相邻特征、以及连接距离特征，从所有原始晶体结构中选择多个原始晶体结构，将选择的每个原始晶体结构的每个吸附位点对应的特征信息输入训练好的卷积‑高斯过程模型中，以得到每个吸附位点的预测吸附能ΔE作为目标输出结果。本发明能够解决现有的实验筛选方法筛选的高成本和周期长的技术问题。
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公开(公告)号：CN114167865B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111456479.6
申请日：2021-12-02
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗生成网络优化蚁群算法启发式搜索的机器人路径规划方法，包括：获取当前环境中的环境数据，并将环境数据转换为环境矩阵Gmap，获取机器人的起始目标点和结束目标点，并将生成的环境矩阵Gmap转换为领接矩阵Mmap；将机器人起始目标点坐标和结束目标点坐标与环境矩阵Gmap输入训练好的对抗生成网络GAN中，以得到在环境矩阵Gmap中存在最优路径的可行区域，根据环境矩阵Gmap中存在最优路径的可行区域对蚁群算法的地图初始信息素进行更新，根据更新后地图初始信息素并使用改进的蚁群算法获取机器人的最优规划路径。本发明能够解决现有蚁群算法存在的初始搜索的盲目性与收敛速度慢的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114661829A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210054504.6
申请日：2022-01-18
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于K‑MEANS聚类算法的数据分析系统及方法，通过所述系统包括：日志数据获取子系统、日志数据管理子系统和日志数据分析子系统；所述日志数据获取子系统用于采集网络安全日志数据；所述日志数据管理子系统用于对所述日志数据进行管理与存储；所述日志数据分析子系统用于对所述日志数据进行分析；解决了现有技术中传统数据仓库的扩展能力差，仅擅长处理结构化数据，无法对海量异构数据的内在价值进行挖掘的缺点，在合理利用已建好的传统数据仓库的基础上，把大数据平台整合进去，建立一个统一的数据存储和数据处理架构，实现对网络日志的监控统计分析。
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公开(公告)号：CN114661897A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210053718.1
申请日：2022-01-18
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种贝叶斯分类算法的数据挖掘方法、装置及设备，通过获取文本信息，对所述文本信息进行预处理，得到目标文本信息，对所述目标文本信息进行处理，得到所述目标文本信息的文本向量，将所述文本向量输入贝叶斯分类模型，得到所述文本信息的类别，统计所述类别中每个分类的高频词，得到每个类别的高频词集合；解决了现有技术中目前互联网中文本信息冗杂没有分类、过于粗糙和缺乏指导价值的问题，实现了快速高效地对数据进行挖掘显示，发挥数据潜在价值。
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公开(公告)号：CN114115283B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202111456337.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种加速算法与对向并行算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括：通过机器人的传感器获取机器人周围的环境数据，并使用栅格法对该环境数据进行处理，以得到栅格地图；选取割线将得到的栅格地图分割成相应的条带状的子图，通过并行化处理的方式得到的子图两端割线上的任意两个边界点之间的最短路径，同时从初始位置和目标位置沿着各个子图两端割线上的任意两个边界点之间的最短路径开始对向搜索，一旦搜索到同一割线上的边界点，则停止搜索，并且合并搜索得到的两个对向路径以得到最短路径，并使机器人从初始位置沿着该最短路径向目标位置运动。本发明能够解决现有串行最短路径加速算法的执行效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN114203177A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111475872.X
申请日：2021-12-06
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G10L15/22 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L15/02 , G10L15/16 , G10L15/24 , G10L25/18 , G10L25/30 , G10L25/45 , G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与情绪识别的智能语音问答方法，包括：获取来自用户的语音，并对该语音进行处理，以提取其对应的文本信息，对用户的语音进行特征参数提取，并根据提取的特征参数对语音进行情感分析，以形成情绪标签；将生成的文本信息输入至训练好的语义表示与匹配模型中，结合得到的情绪标签，与问答库进行匹配，得到问句的答案并输出。本发明能够解决现有智能问答系统仍然由于自然语言的多义性和复杂性，深度学习算法应用得并不是很丰富，造成问答系统的准确率偏低的技术问题，以及在捕获中文句子信息时，仍然存在数据冗余且维度单一的情况，因此容易造成系统匹配偏差的技术问题。
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公开(公告)号：CN114115283A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111456337.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种加速算法与对向并行算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括：通过机器人的传感器获取机器人周围的环境数据，并使用栅格法对该环境数据进行处理，以得到栅格地图；选取割线将得到的栅格地图分割成相应的条带状的子图，通过并行化处理的方式得到的子图两端割线上的任意两个边界点之间的最短路径，同时从初始位置和目标位置沿着各个子图两端割线上的任意两个边界点之间的最短路径开始对向搜索，一旦搜索到同一割线上的边界点，则停止搜索，并且合并搜索得到的两个对向路径以得到最短路径，并使机器人从初始位置沿着该最短路径向目标位置运动。本发明能够解决现有串行最短路径加速算法的执行效率低的技术问题。
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