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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]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]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]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]一种数据特征指纹构建及相似性度量方法与索引-CN202210741611.6在审
发明人：周晓磊;华悦琳;范强;张骁雄;严浩;王芳潇 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于布隆过滤器的数据特征指纹构建方法，通过将数据特征集合映射到固定长度的位向量空间，将数据所包含的全部特征进行统一表征；有效地将数据特征集合的空间复杂度降低至常数级，有效地降低了当前大数据中高维数据特征的存储成本。数据特征相似度计算采用两个固定长度位向量的海明距离进行计算，不仅能够有效表征数据在特征上的相似度，还降低了计算的复杂度量级，提高计算效率。对于海量数据特征相似性度量，采用倒排索引方式构建数据特征指纹索引，仅需将对应特征指纹进行分段，然后将该段指纹作为索引键保存在数据特征倒排索引库中，就能够检索得到其相似数据，进一步提升了数据指纹检索匹配效率。
一种数据特征指纹构建相似性度量方法索引

[发明专利]一种标签及标签实例推荐方法-CN202210723240.9在审
发明人：张骁雄;周晓磊;严浩;范强;王芳潇;江春 -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： 2022-10-18 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种标签及标签实例推荐方法，属于计算机数据处理技术领域。针对海量试验数据标签管理及标签管理智能化的问题，本发明提出一种标签及标签实例推荐方法。该方法主要包括：采集结构化、非结构化数据以及半结构化数据，根据试验数据类型，构建本体概念，形成标签库；接着，对图像、文本、音频、视频、纸质等多模态数据采用不同方法进行装备实体以及实体关系抽取，构建标签实例库；利用规则映射和自然语言处理等方法对标签与标签实例进行关系映射；最后，挖掘用户个人信息以及使用标签信息，结合个人信息以及标签信息，形成基于标签及标签实例的智能推荐。
一种标签实例推荐方法

[发明专利]一种多模态试验数据智能标注方法-CN202210723506.X在审
发明人：张骁雄;周晓磊;范强;严浩;王芳潇;江春 -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： 2022-10-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态试验数据智能标注方法，属于计算机应用技术领域，针对文本、图像和视频数据进行标注。对于文本，采用复杂网络无监督技术实现文本智能标注，先依据离心率中心度和点度中心度，分配词向量权重，然后给出标签；对于图像，采用有监督机器学习方法构建标注模型，先对图像进行分割、过滤噪声和过分割，将每个语义概念作为一个类别，对分割图像进行分类，基于反馈信息调整分类器，提高分类精度；对于视频，基于机器学习进行视频标注，先将视频帧作为切分点，将视频图片化，进行内容解析，提取并存储有效数据，再对图片进行分析和标签化。本发明针对多格式数据，引入多种智能学习方法，进而有效提升试验数据的标注效率和精度。
一种多模态试验数据智能标注方法

[发明专利]一种面向试验数据的文本语义特征提取方法及系统-CN202210090519.8在审
发明人：周晓磊;王芳潇;范强;张骁雄;严浩;江春 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开一种面向试验数据的文本语义特征提取方法及系统，所述方法包括如下步骤：利用文本预处理技术对试验数据生语料库进行处理和加工，将所述生语料库转换为熟语料库；构建基于条件随机场的抽取模型，在初始标注语料基础上训练模型；熟语料输入词向量表示模型得到词向量信息，将词向量信息输入DHNN深度混合神经网络模型训练；将注意力机制与SE‑LSTM神经网络模型相结合获得训练模型，把初始训练语料输入所述训练模型训练；将训练好的装备实体识别模型、装备文本深层语义建模方法和装备实体关系抽取模型分别输入，得到装备文本语义特征提取系统；基于训练好的文本语义特征提取系统，得到语义理解结果。
一种面向试验数据文本语义特征提取方法系统

[发明专利]基于遗传算法的试验资源调配方法、系统、设备和介质-CN202210241683.4在审
发明人： 王芳潇;严浩;张骁雄;周晓磊;范强;江春 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请涉及基于遗传算法的试验资源调配方法、系统、设备和介质，方法包括：获取试验资源信息和试验资源调配申请信息；利用试验资源信息和试验资源调配申请信息，对每种试验资源建立以试验资源调配方案为染色体的种群，通过基于时间和数量的多条件约束的遗传进化处理，得到最优染色体；对最优染色体进行解码，得到每种试验资源的最优调配方案。试验资源信息包括多个试验资源的资源种类、资源存放位置及资源数量随时间变化情况，试验资源调配申请信息包括基于多项调配计划的资源种类、资源使用位置、资源需求数量和资源使用时间。实现了高效的多试验资源存放位置到多资源使用位置的资源调配。
基于遗传算法试验资源调配方法系统设备介质

[发明专利]一种细粒度装备图片分类识别方法及系统-CN202210090516.4在审
发明人：严浩;张骁雄;范强;王芳潇;周晓磊;江春 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种细粒度装备图片分类识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：输入若干类待细分的同种装备图片，每类装备图片按文件夹存放，生成数据集，其中的每幅图片称为原始图片；利用感知模型获得每幅原始图片对应的物体图片和部件图片，将原始图片、物体图片和部件图片分别输入到通道加权双线性卷积神经网络中进行训练，获得图片整体特征、物体级特征和部件级特征；通过决策模型将三尺度分类器获得的特征进行融合，经过训练和交叉验证得到超参数α,β和γ；基于训练好的两级区域感知三尺度通道加权双线性卷积神经网络，得到所输入的训练集外装备图片的细粒度分类结果。本发明可以在短时间内，对大批量装备图片做出相对精准判别。
一种细粒度装备图片分类识别方法系统

[发明专利]一种自适应的项目查重方法及系统-CN202210090517.9在审
发明人： 王芳潇;严浩;周晓磊;张骁雄;范强;江春 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开一种自适应的项目查重方法及系统，所述方法包括：自定义配置查重模型，获取待查重项目和对照项目组，根据查重模型配置的数据项类型适配算法，其中数据项类型包括日期类型、字典类型、数值类型、文本类型等。特别的，文本类型数据进行忽略词处理、关键词处理、同义词处理等文本预处理，以及根据内容项特征，如文本长度、词语构成，分别对待查重的文本类型的内容项设置算法选择权重，从而通过提高文本语义相似度的准确性来提高项目查重的精度。最终根据所述查重模型配置的查重内容项，将所有查重项的相似度得分汇总，得出最终项目相似度。本发明解决了现有项目查重时，适用范围、数据维度和使用算法单一，查重效果准确度欠佳的技术问题。
一种自适应项目方法系统

[发明专利]一种面向试验数据的供需匹配方法及系统-CN202210087462.6在审
发明人：周晓磊;张骁雄;严浩;王芳潇;范强;江春 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本发明公开一种面向试验数据的供需匹配方法及系统，所述方法包括如下步骤：对所采集的试验数据名录分别进行文本的语义特征提取和图像的语义特征提取，获取语义特征存储至数据名录数据库中；结合需求用户的静态信息与动态行为，对需求用户进行多模态融合全维画像操作，获取全维特征并存储至用户行为数据库中；对所述语义特征与所述全维特征，分别进行数据分类映射服务；构建推荐算法集合，根据具体业务场景和用户需求，结合降噪自编码器模型，多策略混合调用数据名录和用户行为相关数据，经计算排序生成推荐数据名录结果；根据用户需求，基于注意力与多模态混合融合法提供供需匹配服务。本发明具备方法配置、参数配置、调用验证等功能。
一种面向试验数据供需匹配方法系统

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