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[发明专利]一种面向多层次用户的机器学习参数配置方法-CN202010296630.3有效
发明人：程钢;刘必欣;初宁;王强;张旭锋;李伯昌;薛源;刁文辉;于泓峰 -专利权人：中国人民解放军军事科学院战争研究院
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F8/71 文献下载
摘要：本发明主要解决在机器学习应用程序运用过程中，由于零基础、有一点基础和专业层次用户共同使用应用，引发的机器学习应用程序应面向多层次用户需求。包括如下步骤：①在机器学习阶段，针对多个典型场景，将各场景数据与机器学习适配，确定各个场景的最优参数配置；②在参数排序阶段，将各组最优参数配置按照频率为主的策略升序排序，形成有序的最优参数集合；③在应用运行阶段，针对应用场景，向用户提供默认参数模式、单参数配置模式和详细参数配置模式三种参数配置方法支持应用程序运行，并将详细参数配置模式得到的最优参数放回参数排序阶段迭代。
一种面向多层次用户机器学习参数配置方法

[发明专利]一种面向连续帧的双流云图预测方法、存储介质及设备-CN202211643374.6有效
发明人： 于泓峰;刘成龙;刘小煜;杨阿华;邓楚博;郝凌翔 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及云图预测领域，特别是涉及一种面向连续帧的双流云图预测方法、存储介质及设备。包括对多个3D特征图进行三维特征融合处理，生成初始三维融合特征F1。对多个2D特征图进行二维特征融合处理，生成初始二维融合特征F2。将F1及F2进行域间特征融合处理，生成目标融合预测特征。并进行解码处理，生成云图的预测图像。本发明可以将目标3D云图及目标2D云图中的低层级中的特征与高层级中的特征进行融合，以得到具有更加丰富信息的F1及F2。然后再通过域间特征融合由此，可以将2D支路与3D支路中获得的信息进行进一步的挖掘与融合，以保证目标融合预测特征具有更加丰富的特征信息，以提高对云预测的精度。
一种面向连续双流云图预测方法存储介质设备

[发明专利]一种面向遥感场景的视频大模型构建方法-CN202211635612.9有效
发明人：孙显;付琨;于泓峰;姚方龙;卢宛萱;邓楚博;杨和明 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及计算机模型的构建技术领域，特别是涉及一种面向遥感场景的视频大模型构建方法。所述方法包括以下步骤：获取遥感图像集合A和目标视频集合B，A＝{a1,a2,…,aN}，an为A中第n帧遥感图像，n的取值范围为1到N，N为A中遥感图像的数量；B＝{b1,b2,…,bM}，bm为B中第m个目标视频，m的取值范围为1到M，M为B中目标视频的数量，bm＝(bm,1,bm,2,…,bm,Q)，bm,q为bm中第q帧目标图像；利用A和B对神经网络模型进行训练，所述神经网络模型包括第一神经网络子模型和第二神经网络子模型。本发明构建了一种具有较强特征提取能力和特征规律发掘能力的面向遥感场景的视频大模型。
一种面向遥感场景视频模型构建方法

[发明专利]一种用于视频预测的基于全局注意力指导的特征融合方法-CN202211643848.7有效
发明人：卢宛萱;许良宇;于泓峰;高鹏;姚方龙;王剑宇;邓楚博 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及视觉预测领域，特别是涉及一种用于视频预测的基于全局注意力指导的特征融合方法。包括获取目标视频的待处理数据。将待处理数据输入第一特征提取网络，生成多个初始特征。对待处理数据进行权重配置处理，生成每一待融合数据对应的全局注意力特征。根据多个全局注意力特征及每一初始特征对应的特征提取阶段的顺序，依次对多个初始特征进行融合处理，生成目标融合特征。通过对待处理数据进行权重配置处理，可以对待融合数据中具有更高参考价值的参数进行增强，对具有参考价值较低的参数进行削弱。由此，可以对待融合数据中特征进行有效筛选，以使得得到的最终的目标融合特征具有更加丰富且准确的语义信息，进而提高视频预测的精度。
一种用于视频预测基于全局注意力指导特征融合方法

[发明专利]一种基于目标群识别与形态判断的立方体表征方法-CN202211635620.3有效
发明人：刘小煜;于泓峰;王剑宇;杨阿华;郝凌翔;邓楚博 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别是涉及一种基于目标群识别与形态判断的立方体表征方法。该方法包括：S100，获取目标的特征矩阵；S200，获取dn,i；S300，对出现的时间相同的目标进行聚类；S400，获取cj对应的最小目标群cj,min；S500，获取crj,min对应的目标群形态类型；S600，在用户界面上构建目标立方体，并在目标立方体中表征目标，包括：使用第一颜色的包围框分别框选各最小目标群，使用第二颜色的包围框分别框选各最大目标群。本发明对目标之间的差异性进行了定量表示，智能识别了目标群范围与形态，改善了各目标之间关系以及目标与目标群之间关系的表征方式，提升了用户的体验感受。
一种基于目标识别形态判断立方体表征方法

[发明专利]基于深度学习的样本数据集智能出题方法、装置及设备-CN202011499622.5有效
发明人：孙显;张文凯;付琨;袁志强;陈佳良;赵良瑾;于泓峰 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本公开提出一种基于深度学习的样本数据集智能出题方法、装置及设备，该方法包括：获取搜索文本，根据搜索文本生成句表征向量；提取数据库中数据的特征，生成数据的特征向量；其中，数据库中数据包括图像信息或文本信息或非结构化数据；根据句表征向量及数据的特征向量计算搜索文本和数据的距离相似度；根据距离相似度排序获取与搜索文本匹配的数据。该方法可以通过深度学习的方法智能化地获取所需要的数据，而且能够实现对多种数据类型的智能检索，解决了传统搜索模式所造成的数据贫乏的问题。
基于深度学习样本数据智能出题方法装置设备

[发明专利]一种基于有向无环图的机器学习工作流调度方法及系统-CN202011490334.3有效
发明人：孙显;于泓峰;付琨;李硕轲;臧倩;祝阳光;闫志远 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于有向无环图的机器学习工作流调度方法，包括：S1，采用与组件类别相对应的组件封装模版对所述组件进行封装，其中，每个组件至少对应一个机器学习任务；S2，获取机器学习工作流所包含的机器学习任务及任务顺序，并按照该任务顺序对机器学习任务所对应组件进行连接；S3，根据连接后的组件生成有向无环工作流图，并根据该有向无环工作流图执行机器学习工作流。本公开还提供了一种基于有向无环图的机器学习工作流调度系统。
一种基于无环图机器学习工作流调度方法系统

[发明专利]一种生成对抗式多任务多要素样本自动标注方法及装置-CN202011513724.8有效
发明人：孙显;张文凯;付琨;周瑞雪;杜润岩;宋晶晶;于泓峰 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种生成对抗式多任务多要素样本自动标注方法，包括：S1，采用生成对抗网络的判别器指导生成器对样本中多要素的待测目标进行自动标注，生成目标检测标注；S2，对目标检测标注进行分割标注处理，得到目标前景特征及目标背景特征；S3，将目标前景特征添加mask掩膜处理，得到实例分割标注；并将实例分割标注进行同类别标注合并，得到语义分割标注。本公开还提供了一种生成对抗式多任务多要素样本自动标注装置、电子设备及计算机可读存储介质。
一种生成对抗任务要素样本自动标注方法装置

[发明专利]一种问句生成方法及系统-CN202010330059.2有效
发明人：许光銮;于泓峰;张文凯;田雨;李沛光;姚方龙;武斌;刘那与 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供一种问句生成方法及系统，包括：基于命名实体识别工具对待阅读理解文本进行识别，得到答案部分；将待阅读理解文本和相应的答案部分带入预先训练好的问句生成模型生成针对答案的多个问句；对多个问句进行订正后得到待阅读理解文本对应的问句；其中，问句生成模型，基于已有的对话系统与阅读理解文本在多层多尺度的transformer网络的算法模型中引入拷贝机制和占位符机制对阅读理解文本中的命名实体其进行替换，提高了生成问句的执行速度和准确度、挺高了扩展性，大幅度减少了人工标注，同时利用已有的对话系统提高了问句生成的可读性及多样性。
一种问句生成方法系统

[发明专利]一种实体消歧方法及系统-CN202010330194.7有效
发明人：付琨;于泓峰;张文凯;苏武运;姚康泽;王承之;姚方龙;李沛光;田雨 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开的实体消歧方法及系统，包括：基于待消歧指称确定多个相互独立的候选实体构成候选实体集合；基于网络百科类语料中的超链接‑锚文本，获取每个候选实体对应的指称‑候选实体对信息作为训练数据；采用双向长短期记忆网络对指称上下文和实体描述文本分别进行语义编码，并通过多角度注意力机制，对指称上下文和实体描述文本中的关键语义信息进行提取和处理，进而从候选实体中确定消歧结果；从不同角度对文本的关键语义信息进行提取，可以从文本中发现更多的消歧判据，提高消歧精度；通过提取和强调文本中互相关性高的信息，互注意力层能够从不同的角度丰富表示向量的语义特征，进一步提升指称和候选实体相似度计算的精确性以及消歧性能。
一种实体方法系统

[发明专利]一种引导式的智能处理定制方法-CN202010297353.8在审
发明人：程钢;刘必欣;杨雪生;敖富江;肖文华;罗睿;刁文辉;于泓峰 -专利权人：中国人民解放军军事科学院战争研究院
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明主要解决在图形拖拽式智能处理程序定制设计中，由于算法程序模块多、功能或接口近似、用户对拖拽编程系统能力不熟悉，引发的模块组装集成过程效率低、组装集成后无法达到能力最大化的问题。建立并采用了需求逆向引导、模块功能接口特性引导、用户画像引导等技术手段，在用户选择算法程序模块过程中，滤除条件无关的算法程序模块，向用户优选推荐可行的算法程序模块，加快智能处理程序设计，减少程序由于拖拽拼装不合理导致的运行故障。
一种引导智能处理定制方法

[发明专利]一种阅读理解任务中是否类问题关键句寻找方法及系统-CN202010330141.5在审
发明人：许光銮;于泓峰;孙显;田雨;姚方龙;李沛光;吴红莉;刘那与 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供的阅读理解任务中是否类问题关键句寻找方法及系统，包括：选择已有的阅读理解问答数据，对问答数据进行预处理，得到数据集，然后基于编码层网络，挖掘数据集中问句与篇章段落中的句子的语义信息，获得每个词的词嵌入表示；并构建算法模型，将通过编码层网络挖掘后的问句与篇章段落利用神经网络模型以及TFIDF计算得到是否类问题的关键句；将待阅读理解问答数据输入训练好的算法模型，对是否类问题的关键句进行预测。本发明可以提供更多的关键句支撑，通过双向门控循环网络与TF‑IDF结合来计算关键句的权重，提高是否类问题的回答效率与准确率。
一种阅读理解任务是否问题关键寻找方法系统

[发明专利]一种自然语言推理方法及系统-CN202010336269.2在审
发明人：许光銮;孙显;苏武运;于泓峰;李沛光;姚方龙;刘那与;王铁平;田雨 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提供一种自然语言推理方法及系统，包括：获取需要进行语言推理的自然语言句子对，并进行处理；采用预先训练好的算法模型，对所述处理过的句子对进行关系预测；其中，所述算法模型在自然语言推理模型中引入了句内注意力模块及句间注意力模块；句子对的关系包括：矛盾、蕴含、无关；本发明在增强自然语言推理模型性能的同时，提高了结果的可解释性；其中，算法模型在自然语言推理模型中引入了句内注意力模块来提升句子的表达能力，并采用了句间注意力模块促进句子间的交互，同时增强了自然语言推理模型性能，提高了结果的可解释性。
一种自然语言推理方法系统

[发明专利]基于深度形状先验的遥感图像目标精细化提取方法-CN201710247158.2有效
发明人：付琨;许光銮;刁文辉;郑歆慰;孙显;闫梦龙;于泓峰;窦方正 -专利权人：中国科学院电子学研究所
申请日： 2017-04-17 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度形状先验的遥感图像目标精细化提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用深度玻尔兹曼机进行形状先验模型的建模；S2：利用形状先验模型对待测图像进行目标提取。本发明的一种融合深度玻尔兹曼机形状先验模型的遥感图像目标提取方法，降低了阴影、边缘缺失等干扰因素对目标形状轮廓提取的影响。
基于深度形状先验遥感图像目标精细提取方法

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