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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种基于人机混合智能的直升机辅助决策模型构建方法-CN202310117534.1在审
发明人： 高学攀;杜楚;卜毅明;张玲;任海洋;刘伟;瞿小童 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人机混合智能的直升机辅助决策模型构建方法。该方法可以将人的经验、知识和价值性判断和机器的事实性判断相结合，通过归一化、模糊化等方法计算态势，之后根据决策树模型，有效解决人机混合辅助决策机制问题。本发明可为后续复杂信息博弈、不确定性、时空大、范围广等问题提供新的人机融合决策思路。
一种基于人机混合智能直升机辅助决策模型构建方法

[发明专利]一种基于语料库的事件群体情感倾向度分析方法-CN202211589441.0在审
发明人：白洁;刘伟强;刘英;丁浩;任海洋;张玲;陈路路;张学军;李宝莲;高学攀;翟利志;苏召;张建民;钱余发;陈莉 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明为一种基于语料库的群体情感倾向度分析方法，涉及信息处理领域。该方法基于倾向性语料库中的极性词汇对集合中每一份素材文本进行分词，统计并计算素材文本中出现的极性词汇的强度值，得到整篇素材文本的倾向度，再对集合中所有素材文本的倾向度进行统计并归一化，带入分段条件函数中进行倾向度判断，得到网络群体对该事件的情感倾向是正面的、中立的、还是负面的。该方法具有易于实现、运算速度快、效率高的特点。
一种基于语料库事件群体情感倾向分析方法

[发明专利]一种多模态事件知识图谱构建方法-CN202111309154.5有效
发明人：任海洋;卜毅明;杜楚;张岐坦;高学攀;张玲;白洁;刘伟强;陈路路;陈金勇 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2021-11-06 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态事件知识图谱构建方法，属于知识工程技术领域。其包括以下步骤：数据采集；构建领域事件本体库；多模态事件触发词提取；事件要素提取；多模态事件关系提取；基于事件本体库事件共指消歧，合并相同的子事件，构成多模态事件子图；合并子图谱得到领域多模态事件知识图谱。本发明方法可提高数据的获取质量和获取效率，减少人力成本，降低构建知识图谱的复杂性，并提升构建知识图谱的质量。
一种多模态事件知识图谱构建方法

[发明专利]一种基于数据分布自适应间隔的少样本复杂关系抽取方法-CN202111422588.6在审
发明人：张岐坦;翟利志;钟麟;汪涛;高学攀;杜楚;卜毅明;任海洋;陈路路;陈金勇;苌军红 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据分布自适应间隔的少样本复杂关系抽取方法，属于计算机自然语言处理领域。本发明针对文本中包含多个实体、多种关系的复杂场景，设计了元任务构造方法，引入了基于数据分布自适应间隔，并以此调整度量空间边界，同时引入负样本机制，解决None‑of‑the‑above场景问题，且对于常见的实体嵌套情况也可进行处理。
一种基于数据分布自适应间隔样本复杂关系抽取方法

[发明专利]一种基于k-means的轨迹周期模式挖掘方法-CN202111262119.2在审
发明人：卜毅明;任海洋;杜楚;张岐坦;高学攀;张玲;白洁;齐小谦;陈路路;陈金勇 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及了一种基于k‑means的轨迹周期模式挖掘方法，针对移动目标轨迹数据，考虑深层次挖掘移动目标轨迹的移动模式、捕捉目标轨迹移动的周期模式以及考虑数据点贡献动态不固定性因素。该方法将当前轨迹序列进行适应性表征，经过轨迹聚类提取深层次序列化特征表示，实现对当前轨迹模式的匹配。该方法能够基于目标轨迹数据较好地挖掘出目标移动模式，具有结果符合实际意义的高度可解释性、模型收敛快、灵活性好等优点。
一种基于 means 轨迹周期模式挖掘方法

[发明专利]细粒度的森林火灾概率预报系统-CN201610010997.8在审
发明人：胡清华;廖士中;高学攀;李子达 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-01-05 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及林火预测预报，针对传统林火预测预报系统预测精度不高、空间粒度较粗等问题，设计并实现新的林火概率预报系统：本发明采用的技术方案是，细粒度的森林火灾概率预报系统,包括:关系型数据库模块，关系型数据库模块进一步包括气象观测数据库、气象预报数据库、模型输入因子数据库、模型数据库和林火概率数据库；气象观测数据库存储当日的气象观测数据，用于更新模型输入因子数据库中的数据；气象预报数据库存储用于贝叶斯网络推理的气象预报数据；模型输入因子数据库存储用于构建贝叶斯网络模型和概率分配模型的历史数据和空间数据；模型数据库存储系统的模型文件，为每个地区的林火概率提供计算模型。本发明主要应用于林火预测预报。
细粒度森林火灾概率预报系统

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