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[发明专利]一种基于多目标演化算法的时间序列预测集成方法-CN202311012639.7在审
发明人：孙涛;梁宇博;王飞;梅强;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标演化算法的时间序列预测集成方法，具体涉及时间序列分析领域，包括初始化种群、非支配排序、拥挤度排序、一对一锦标赛选择、模拟二进制交叉、模拟二进制交叉、种群合并与优选以及检查循环次数是否达到预设次数，本发明通过使用多目标演化算法求解的帕累托解集作为权重候选集，同时综合优化多个指标，并且尽可能地保证这一解集是最优的权重，随后引入贪心策略，从而保证当前时间步下的权重是最佳权重，通过使用一种基于多目标演化算法的动态集成方法，解决长时间序列预测场景下的动态性问题，从而实现对于时间序列的准确预测，能够有效提升预测的准确度及运算效率。
一种基于多目标演化算法时间序列预测集成方法

[发明专利]一种基于知识蒸馏和参数隔离的增量学习方法-CN202310847030.5在审
发明人：安竹林;支相;蔡林航;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏和参数隔离的增量学习方法，涉及人工智能技术领域，包括使用学生模型特征提取器的参数初始化教师模型特征提取器的参数，利用多池化分支模块辅助训练教师模型，在掩码学习阶段利用微调阶段得到的教师模型通过知识蒸馏的方式指导二进制掩码的学习，在训练结束模型进行推理的时候，抛弃教师模型，根据提供的任务ID信息找到对应的掩码和分类器作用于学生模型进行推理预测。本发明利用二进制掩码对不同任务的参数进行隔离，大大降低了增量任务中模型的参数增长带来的空间消耗，通过新任务上的教师模型引导掩码更新，增强了模型的“可塑性”，多池化分支辅助微调模型的方法能够在不同任务上提升模型性能。
一种基于知识蒸馏参数隔离增量学习方法

[发明专利]一种基于变分自编码器生成重放的增量学习方法-CN202310773530.9在审
发明人：安竹林;黄礼泊;支相;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分自编码器生成重放的增量学习方法，具体涉及人工智能技术领域，包括增加增量数据集、构建增量生成模型以及模型的训练和更新，其中增量生成模型包括生成模型和分类模型，分类模型的更新策略包括平凡生成重放策略、无遗忘生成重放策略和无存储生成重放策略；运用基于VAE生成框架的高效、高质量增量生成方法，为分类模型生成重放的历史数据，以提高增量分类网络的抗遗忘能力，同时结合现有的一些在模型层的增量学习策略，从数据和模型两个层面出发，进一步提升增量分类的识别准确率解决了基于GAN生成模型的重放方法存在训练效率低、难训练的问题。
一种基于编码器生成重放增量学习方法

[发明专利]一种基于知识重构和反馈巩固的图像增量生成方法-CN202310741895.3在审
发明人：安竹林;黄礼泊;洪桢荣;支相;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于知识重构和反馈巩固的图像增量生成方法，包括构建增量生成模型、在VAE的训练损失函数中加入知识重构损失和反馈巩固损失；本发明提出的方法增加知识重构损失来对齐当前解码器与历史任务解码器关于历史数据的输出结果；为了增强生成图像的质量，让其更接近真实图像，对生成的当前任务样本采取和真实数据一致的操作，即对重构图片进行编码，增加反馈巩固损失鼓励编码得到的隐变量与高斯分布能够保持一致，解决了常规基于VAE的方法重放生成的历史数据在很多场景下是无法实现的，并且保存数据随着任务的增加而增加，造成存储空间增加的问题。
一种基于知识反馈巩固图像增量生成方法

[发明专利]一种用于商品标题聚类的方法及系统-CN202310319569.3在审
发明人：赵鹏;张钊;庄福振;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于商品标题聚类的方法及系统，具体涉及文本聚类技术领域，用于解决现有公开技术通常是针对通用数据的技术方案，也有方案是针对这类数据的，但是由于应用场景不同，这类方案并不完全适用的问题，其方法包括爬取数据、商品标题归一化、语义向量转换、相似度分析、聚类分析以及相似商品的搜索推荐，系统由硬件和软件构成，软件包括爬虫模块、加工模块、语义向量模块、相似度计算模块、聚类模块以及推荐模块，硬件包括CPU、内存条、存储件以及GPU；是通过对网上商品交易信息数据进行竞品分析，获取商品标题的相似度并对商品标题的相似度进行聚类分析以及搜索推荐，从而提高聚类和搜索推荐的准确度。
一种用于商品标题方法系统

[发明专利]一种基于不同粒度特征匹配一致性的物体重识别方法-CN202010186717.5有效
发明人：钟剑斌;安竹林;程坦;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于不同粒度特征匹配一致性的物体重识别方法，其包括以下步骤：输入物体的原始图像及待识别图像，预处理待识别图像，通过投影变换得到无背景干扰的待识别图像；通过角点检测方法提取待识别图像及原始图像的细粒度特征，利用角点匹配方法匹配待识别图像与原始图像的细粒度特征匹配结果；通过图像算法过滤待识别图像及原始图像的细浅纹理，通过角点检测方法提取待识别图像及原始图像的粗粒度特征，利用角点匹配方法得到待识别图像与原始图像的粗粒度特征匹配结果；基于细粒度特征匹配结果和粗粒度特征匹配结果进行比对，得到物体重识别结果；本发明能够有效提升随机纹理物体的匹配精度，从而提高物体的重识别速度和效率。
一种基于不同粒度特征匹配一致性物体识别方法

[发明专利]一种基于局部关系指导的图像分割方法-CN202010937149.8有效
发明人：安竹林;许开强;程坦;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部关系指导的图像分割方法，包括如下步骤：S1、在卷积神经网络模型中设计两个分支，第一分支为异同判断模块，第二分支保留原有的分割模块；S2、异同判断模块输出得到待分割图像的局部关系图r，并通过已有分割标注信息的变换进行监督；S3、分割模块输出初步分割结果S4、将局部关系图r与初步分割结果融合，通过定义的引导公式进行引导，调整初步分割结果生成最终分割结果p。本发明将像素局部关系信息作用到初步分割结果中，使得像素点的输出能显式利用周围像素点的分类信息和周围像素点与中心像素点的关系信息，克服了现有技术无法有效利用边界信息的缺陷，提高图像分割的准确性，同时有效降低了学习的难度。
一种基于局部关系指导图像分割方法

[发明专利]一种基于在线知识蒸馏的图像分类方法-CN202211495480.4在审
发明人：杨传广;安竹林;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像分类技术领域，本发明公开了一种基于在线知识蒸馏的图像分类方法，包括输入待分类图像，对图像数据中的人像进行标定，构建训练图集，提取图像全局特征，在全局特征中叠加局部特征，构建多个同等网络框架，构建集成教师模型，对齐集成教师模型与同等网络之间的概率分布，引入特征嵌入空间，得到M个同等网络下的总对比损失函数，引入权重因子得到分类模型的总损失函数，将数据集纳入到训练数集中训练，得出图像分类结果，通过提取局部特征区域，对局部特征区域单独标定，将局部特征区域与图像其他区域区分隔开，得到多特征空间的图像分类模型，将图像全局特征与局部特征进行融合能够得到更泛化的图像分类模型。
一种基于在线知识蒸馏图像分类方法

[发明专利]用于户外救援的无人机人物自动识别方法-CN202211552603.3在审
发明人：刘宪辉;黄思颖;俞梅梅;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于户外救援的无人机人物自动识别方法，包括搭建无人机飞行平台、构建地面站系统、获取图像数据、图像预处理、红外图像分割、确定感兴趣区域、利用可见光图像识别目标、获取GPS位置信息，其中在可见光图像识别目标使用的卷积神经网络在进行训练时对模型参数的优化采用三个评估指标代替人为判断，优化网络结构参数。本发明通过在神经网络模型进行训练，优化网络参数时，对识别结果的召回率和精确率根据不同的网络模型参数设置不同的评估参数，解决了人为分析结果耗时费力且结果准确率低的不足，能够优化网络模型参数，从而使用优化的网络模型对户外救援任务中的任务识别提供优质的识别性能和效率。
用于户外救援无人机人物自动识别方法

[发明专利]一种基于视觉的矿质混合料成分实时检测方法-CN202310112820.9在审
发明人：钟剑斌;余孟达;程坦 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院;厦门破云溯星科技有限公司
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉的矿质混合料成分实时检测方法，属于矿质混合料生产技术领域，包括摄像机选取和安装，然后获取不同物料构成的成像视频，生成目标检测数据集，对目标检测集分析计算，设定误差允许范围，最终及时通过图像的检测获取矿质混合料的异常配比并通知产线工人。本发明提出的方法能够适应全天候的光照环境，泛化程度好，能够适应不同角度的传送带与摄像机的成像角度，对同一混合料能够跨厂区使用，对混合料配比检测的实时性提高，能够记录每个投料周期的实际配比，解决现有矿质原料在进行分步配比时依赖产线工人实时远程观察原料配比导致工人疲劳，难以及时发现物料配比异常情况的不足。
一种基于视觉混合成分实时检测方法

[发明专利]基于Transformer模型的定制机务智能翻译系统-CN202211545317.4在审
发明人：张钊;马涛;庄福振;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer模型的定制机务智能翻译系统，属于机务机器翻译系统技术领域，包括输入模块、翻译主体以及输出模块，翻译主体还连接有机务定制翻译词汇库，机务定制翻译词汇库包括词汇输入模块、机务相关度评估模块以及排序模块。本发明能够从网页环境中筛选出机务资料中词义与日常词义相关度较差的词汇，构建机务翻译词汇库，结合自注意力网络对机务资料中词义与日常词义相关度较差的词汇进行定制化的翻译，提高机务翻译的准确度和专业性，解决现有机务翻译中关于机务专业用词翻译准确度差导致机务人员对机务相关技术资料理解不充分的不足。
基于 transformer 模型定制机务智能翻译系统

[发明专利]基于街景检索的图片检索优化算法-CN202211635901.9在审
发明人：王金珍;叶志坚;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于街景检索的图片检索优化算法，属于图片检索方法技术领域，包括联合纹理特征、局部特征以及图片信息的关系五元组对街景图片进行图像特征提取，再对街景图片使用相似度检测进行初步检索，再联合五元组信息提取以及局部特征描述对街景图片精确检索。本发明能够基于BERT和先验知识特征构建街景图片的关系五元组，构建街景图片知识图谱，建立街景图片知识图谱的主语、谓语、宾语、时间以及空间关系五元组，能够充分利用街景图片的先验知识库信息，深度挖掘图片知识图谱的语义信息，实现街景图片的高精度检索和高效率检索，还能够抽取图片的时空属性，进一步丰富了街景图片检索的特征。
基于街景检索图片优化算法

[发明专利]一种基于图注意力网络的知识表示学习方法-CN202211601860.1在审
发明人：张钊;马涛;庄福振;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N5/022 文献下载
摘要：本发明涉及一种知识表示学习技术领域，本发明公开了一种基于图注意力网络的知识表示学习方法，包括:将问题输入至嵌入层抽取实体名称，输出三元组和话题标签；融合话题标签的文本与图像特征提取特征向量；将特征向量输入至分类器生成语义结果Y1；联立全局信息纳入局部特征得出语义Y2；将Y1反馈输入至三元组得出语义Y3；将Y2和Y3与问题做相关度对比分析；根据模型的总损失函数，得出问题的答案，基于社交网络的时序性和突发性，将实体变化的文本特征与视觉特征跨领域融合关联，在不同视角下融合实体变化的关键信息进而挖掘实体变化的衍生含义，实现了在实体含义发生变化时知识表示学习模型能够及时有效的提取实体的衍生含义。
一种基于注意力网络知识表示学习方法

[发明专利]一种融合通用先验知识的命名实体识别方法-CN202211252897.8在审
发明人：童逸琦;庄福振;安竹林;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合通用先验知识的命名实体识别方法，主要包括以下步骤：步骤一，引入常识性的先验信息；步骤二，将NER任务转换为MRC任务，将NER任务与MRC任务一起联合训练，其中，NER作为主任务，MRC作为辅助任务进行联合训练；针对当前给基于深度学习的命名实体方法并没有真正融合人类先验知识的问题，且人类先验知识的设计需要很强的经验和专业知识的问题。提出了一种基于机器阅读理解手段引入通用先验知识的方法，提升模型的识别精确率。
一种融合通用先验知识命名实体识别方法

[发明专利]一种相似特征测试数据集生成方法-CN202010059647.7有效
发明人：安竹林;孙涛;程坦;徐勇军 -专利权人： 中科（厦门）数据智能研究院
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种相似特征测试数据集生成方法，包括：S1、选取多个不同的初始评价网络，再分别对所述初始评价网络进行训练，得到多个应用评价网络；S2、获取与目标数据集格式相同的样本数据集；S3、通过数据校正模型删减样本数据集中数据的个数，得到生成数据集；S4、使用每个所述应用评价网络比较S3中的生成数据集和目标数据集，计算得到偏差比；S5、若所述偏差比在预设的阈值范围内，将S3中的生成数据集作为测试数据集；若所述偏差比不在预设的阈值范围内，在S3中的生成数据集中增加数据，将增加数据后的生成数据集作为新的样本数据集，再重复执行S3至S4，直至偏差比在预设的阈值范围内，并将最后一次的生成数据集作为测试数据集。
一种相似特征测试数据生成方法

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