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[发明专利]一种基于超图的多模态多标签分类方法及系统-CN202310900636.0在审
发明人：范强;严浩;周晓磊;张骁雄;王芳潇;陆斌;华悦琳 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超图的多模态多标签分类方法及系统，分类方法步骤包括从原始数据中提取特征表示，并构建图像特征空间和文本特征空间，每一个所述原始数据包括文本和图像两种模态数据；基于图像特征空间，利用基于距离的方法来生成图像超图结构；基于文本特征空间，利用基于距离的方法来生成文本超图结构；将文本超图结构和图像超图结构利用关联矩阵M拼接起来形成最终的多模态超图关联矩阵H，得到多模态超图；对多模态超图进行卷积运算，得到更具表征性的特征表示，并将更具表征性的特征表示输入至全连接层实现标签预测。本发明利用超图卷积和多模态特征融合方法，实现多模态数据关系挖掘和特征识别，提高了多模态多标签分类的性能。
一种基于超图多模态多标签分类方法系统

[发明专利]基于超图的标签聚类方法-CN202310929444.2在审
发明人：范强;周晓磊;严浩;张骁雄;王芳潇;陆斌;华悦琳 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了基于超图的标签聚类方法，属于标签聚类技术领域。本发明将标签视为超图中的顶点，定义超图G＝(V,ε,W)，基于标签数据集，构建标签统计超图，基于先验知识，构建标签知识超图；将标签统计超图和标签知识超图进行叠加得到叠加超图；基于标签数据集，采用Bert预训练语言模型生产标签初始特征向量；利用叠加超图对标签初始特征向量进行卷积运算获得新的标签特征表示，将新的特征表示作为聚类算法的输入，从而完成标签聚类。本发明引入超图结构来建模高阶标签关系，考虑了标签间的复杂关系，使得相关标签的特征表示趋于相似，能够对标签数据进行更加精确的划分，提升标签的聚类效果。
基于超图标签方法

[发明专利]一种数据中台异常根因分析方法-CN202310238168.5在审
发明人：范强;王芳潇;张骁雄;周晓磊;严浩 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开一种数据中台异常根因分析方法，涉及数据中台监管技术领域，包括：对所有指标数据截取最近若干个滑动时间窗口的数据；计算所有维度下不同类别的指标综合值；计算当前时刻移动平均预测值；计算当前时刻各维度指标值与指标综合值实际值之比；计算当前时刻各维度指标预测值与指标综合值预测值之比；计算当前时刻各维度指标值的JS散度；将所有指标的JS散度进行由大到小排序；对各维度各类别下云资源或者各类服务t时间序列指标取最近若干个滑动时间窗口的数据，计算t‑1时刻云资源或者各类服务指标的均值和方差,并判断云资源或者各类服务是否为异常，为异常则定位到异常的资源。本发明通过从多维度角度去查找根因，确定具体的异常根因。
一种数据异常分析方法

[发明专利]基于对比预训练的机器阅读理解事件检测方法和装置-CN202310834512.7在审
发明人：蒋国权;刘涛;孙毅;刘姗姗;刘浏;丁鲲;张骁雄;张慧;刘茗 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于对比预训练的机器阅读理解事件检测方法和装置。所述方法包括：通过正样本集和负样本集对BERT模型进行对比预训练得到训练好的对比预训练BERT模型，再构建由顺序连接的词嵌入层、对比预训练BERT模型模块、动态多池化层和全连接层构成的机器阅读理解事件检测模型，通过预设的问题模板将待检测的文本句子进行实例化输入机模型进行事件检测。本发明通过在大规模无监督语料库上进行对比预训练，将对比预训练技术引入到基于机器阅读理解的事件检测算法中，并引入动态多池化机制更好地保存触发词和论元的信息，使得模型可以提前充分地学习到事件的相关知识，提升对事件的感知能力及鲁棒性。
基于对比训练机器阅读理解事件检测方法装置

[发明专利]实体关系联合抽取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310081316.7在审
发明人：丁鲲;张慧;蒋国权;刘姗姗;刘茗;张骁雄;刘浏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种实体关系联合抽取方法、装置、计算机设备和存储介质，属于自然语言处理技术领域。实体关系联合抽取方法包括：采用预训练词嵌入将待测语句转化为标记向量；将标记向量输入到编码器中进行编码，得到标记的嵌入表示；将标记的嵌入表示输入到后向解码器中，得到后向解码结果；将标记的嵌入表示和后向解码结果输入到前向解码器中，采用从左到右的方式执行解码生成关系向量；根据关系向量构建关系联合图；将所述关系联合图输入到协作图模块中，采用图卷积捕获关系相关性，得到关系表示。本方法采用双向解码器减轻前向解码错误的负面影响，利用关系共图表示作为辅助任务，让模型通过GCN捕获关系共现，提高了实体关系抽取的效率。
实体关系联合抽取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于跨度和知识增强的实体关系联合抽取方法-CN202011021524.0有效
发明人： 张骁雄;刘姗姗;丁鲲;张雨豪;张慧;刘茗;蒋国权;漆桂林;周晓磊 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨度和知识增强的实体关系联合抽取方法，属于信息抽取和自然语言处理技术领域。本发明首先构建样本数据集并对数据集进行标注；然后进行实体识别和关系分类，具体地，对标注后的数据，利用预训练语言模型将高维离散空间的词映射到低维连续空间向量；利用基于跨度的模型进行跨度识别、过滤和关系分类；利用基于图的模型将关系分类转化为图分类，引入句法依存关系，从而辅助关系判断分类；对基于跨度的模型的输出结果和基于图的模型的输出结果进行联合训练，识别数据中包含的实体以及实体间的关系。本发明在端到端的神经网络模型中引入依存关系等句法信息，进而有效识别出重叠关系，提升实体关系联合抽取准确率。
一种基于跨度知识增强实体关系联合抽取方法

[发明专利]一种分布式数据血缘构建及展现方法-CN202310238130.8在审
发明人：严浩;周晓磊;范强;王芳潇;张骁雄 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式数据血缘构建及展现方法，属于可视化数据资源分析展现技术领域。该方法包括如下步骤：步骤SS1：数据血缘构建步骤，包括：分别通过分布式元数据采集、数据加工处理血缘获取、数据访问中间件对象解析和数据存储访问监控生成血缘关系数据；步骤SS2：对所述血缘关系数据通过数据解析处理模块进行数据血缘关系的解析及血缘关系的整合，生成数据血缘关系；步骤SS3：将所述数据血缘关系存储到图数据库中，供用户查询和可视化展现。本发明在数据中台运行过程中，通过元数据采集实现自动采集解析数据及人工收集实现数据血缘关系构建，同时提供一种关系探索技术，发现数据资源之间存在的潜在关联关系，对数据的流管理提供支撑。
一种分布式数据血缘构建展现方法

[发明专利]基于端到端机器阅读理解的联合事件检测抽取方法、装置-CN202310626411.0在审
发明人：刘姗姗;张胜;丁鲲;刘浏;刘茗;张慧;蒋国权;张骁雄 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于端到端机器阅读理解的联合事件检测抽取方法、装置，属于信息抽取和自然语言处理技术领域。基于端到端机器阅读理解的联合事件检测抽取方法包括，S1：数据预处理，对数据集进行分析，遍历其中所包含的所有论元角色，构成论元角色集合；针对不同的论元，设计不同的问题模板；S2：问答对的生成，将事件抽取转化为机器阅读理解，根据S1步骤中设计好的模板生成问题；S3：将给定的句子和生成的问题输入到基于端到端机器阅读理解的联合事件检测抽取的模型中；S4：启发式后处理。本申请解决了现有基于机器阅读理解的事件抽取方法主要是管道式，容易导致误差传递，且不能有效利用事件类型和论元之间的关联关系的技术问题。
基于端到端机器阅读理解联合事件检测抽取方法装置

[发明专利]一种基于元数据发现的联邦学习方法及系统-CN202310270049.8在审
发明人：范强;周晓磊;严浩;张骁雄;王芳潇 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元数据发现的联邦学习方法及系统，属于人工智能技术领域。所述方法包括如下步骤：数据中心构建联邦学习模型，并根据联邦学习模型以及计算需求，获取参与模型训练的数据需求；数据中心根据数据需求进行元数据发现，发现各数据节点符合要求的数据；数据中心分发各节点训练需求，各数据节点根据需求调整本地训练数据，并进行模型训练；各数据节点完成本地训练后将结果加密传输到对方数据节点，进行模型更新；各数据节点将模型训练结果汇总到数据中心；数据中心更新各数据节点的模型，提供数据服务；重复上述过程，实现模型训练的迭代。本发明通过元数据发现的方法对各节点的数据进行筛选，提高模型训练效率以及训练结果。
一种基于数据发现联邦学习方法系统

[发明专利]一种基于区块链的分布式数据资产流转追溯系统及方法-CN202310272260.3在审
发明人：周晓磊;范强;严浩;张骁雄;王芳潇 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于区块链的分布式数据资产流转追溯系统及方法，所述系统包括：访问模块，所述访问模块具体执行：提供访问入口，注册、查询操作权限，并给予操作权限确定所述操作权限能查询的公开数据；数据资产链化与追溯模块，所述数据资产链化与追溯模块具体执行：将数据资产的统一编码，逐个上链，链上流转，以及数据资产元数据抽取和血缘分析管理；区块链模块，所述区块链模块包括若干奇数个分布式节点，所述分布式节点之间采用P2P网络进行通信传输。本发明实现溯源记录的可信存储和可信验证，同时对链下数据修改后的重新上链追溯进行进一步的研究，通过元数据抽取和分析，对区块链下的数据流转追溯进行了补充，实现了数据流转追溯的闭环。
一种基于区块分布式数据资产流转追溯系统方法

[发明专利]基于强化学习的多阶段资源攻防分配方法及系统-CN202211096394.6有效
发明人： 张骁雄;丁松;丁鲲;李明浩;田昊;杨琴琴;张明星 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的多阶段资源攻防分配方法及系统，属于装备发展规划技术领域。所述方法包括接收多阶段资源分配规划数据；构建博弈资源对抗模型；利用强化学习求解所述博弈资源对抗模型；根据求解结果，选取各阶段Q‑Value最大的对应方案，生成总的规划期内，各阶段双方的具体资源分配方案。所述系统基于上述方法进行多阶段资源攻防分配。本发明考虑了多阶段的资源分配问题，生成整个周期内的最优资源分配策略，能够为多阶段的攻防博弈资源分配提供辅助决策，使资源效益最大化。
基于强化学习阶段资源攻防分配方法系统

[发明专利]一种蜂窝钢板肋预应力叠合板及其制作方法-CN202211123417.8在审
发明人：满建政;张骁雄;皮淑萍;黄俊杰;吴志杰 -专利权人：中亿丰建设集团股份有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： E04B5/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种蜂窝钢板肋预应力叠合板及其制作方法，该叠合板包括预制砼底板、夹芯板和蜂窝钢板肋，所述夹芯板为凸字型结构，所述蜂窝钢板肋设有一圆管状的顶肋和一L型的底肋，所述底肋的竖直段设有蜂窝孔；所述夹芯板及蜂窝钢板肋均埋设在预制砼底板上，所述夹芯板顶部与预制砼底板顶面持平，蜂窝孔部分裸露在外，所述预制砼底板在夹芯板及蜂窝钢板肋下方埋设有钢筋网片。该叠合板制作方法为先布设钢筋网片和预应力钢筋，再进行底板的首次浇筑，接着在首次浇筑的底板上表面布置夹芯板和蜂窝钢板肋，最后布置暗梁钢筋和上层混凝土浇筑。本发明叠合板制作方便，叠合板实现了预应力楼板的大跨度同时也解决了密拼叠合楼板单向受力的问题。
一种蜂窝钢板预应力叠合及其制作方法

[发明专利]一种试验文书纸质图像数据特征提取方法-CN202210725519.0在审
发明人：严浩;王芳潇;范强;江春;周晓磊;张骁雄 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种试验文书纸质图像数据特征提取方法。该方法包括图像预处理，对试验文书纸质图像数据进行分页、倾斜校正以及二值化操作；进行版面分析，通过基于RefineNet检测图像中包含的字段区域、表格区域、图注区域、页码区域以及图像区域；建立索引，通过建立数据字典，索引到检测到的文字区域、表格区域、图注区域、页码区域以及图像区域；文字识别，通过基于CRNN的文字识别技术，识别出段落区域文字、表格区域文字以及页码。本方法与现有技术相比，具有模型轻量化、检测识别时间短的特点，可以有效缩短人工录入纸质图像数据的时间，节约人力成本。
一种试验文书纸质图像数据特征提取方法

[发明专利]基于建模论元的事件共指消解方法、装置、设备和介质-CN202211045398.1在审
发明人：蒋国权;环志刚;丁鲲;刘浏;刘姗姗;张骁雄;刘茗;张慧 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于建模论元的事件共指消解方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：构建了事件共指消解模型，包括事件抽取组件、提及编码器组件、共指得分器组件和事件共指链确定模块，通过显式建模论元信息，并且将论元划分为包含施事者、受事者、时间、地点和其他共五种角色，既可以满足分别处理对应角色论元的需求，也保证所有的论元信息都囊括其中，不会致使某些论元信息的缺失；通过在论元表示中引入置信分数，缓解错误传播带来的消极影响；通过设计一种门控过滤机制，利用触发词过滤论元中的噪声，进一步缓解错误传播，获取特定上下文中最有用的信息。本发明方法具有效果佳、适应性好的优点。
基于建模事件消解方法装置设备介质

[发明专利]一种事件共指消解方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211052666.2在审
发明人：蒋国权;环志刚;丁鲲;刘浏;刘姗姗;张骁雄;张慧;刘茗 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种事件共指消解方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：构建了事件共指消解模型，包括事件抽取组件、提及编码器组件、共指得分器组件和事件共指链重构模块，通过显式建模论元信息，将论元划分为包含施事者、受事者、时间、地点和其他共五种角色，既满足分别处理对应角色论元的需求，也保证所有的论元信息都囊括其中；通过在论元表示中引入置信分数，缓解错误传播带来的消极影响；通过门控过滤机制，利用触发词过滤论元中的噪声，进一步缓解错误传播；通过重构事件链的算法，进一步提升了事件共指消解模型的性能。本发明从多个角度对事件共指消解模型进行了改进，提高了模型的泛化性，优化了推断结果的准确性。
一种事件消解方法装置计算机设备存储介质

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