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[发明专利]基于蚁狮算法的算法选择方法及装置-CN202310127816.X有效
发明人：刘艺;李庚松;郑奇斌;秦伟;李翔;刘坤;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于蚁狮算法的算法选择方法及装置，涉及计算机技术领域。包括：首先，构建初始蚂蚁种群，并计算每个蚂蚁个体对应的集成元算法的准确性和多样性以作为蚂蚁个体的适应度，然后通过适应度计算蚂蚁个体间的帕累托支配关系，选择蚂蚁中的帕累托解作为蚁狮从而构建初始蚁狮种群。然后，确定蚁狮种群中的精英蚁狮，并根据精英蚁狮，通过增强游走策略，生成新增蚂蚁种群。最后，迭代执行上述步骤，当满足迭代退出条件时，输出最后一次迭代得到的蚁狮种群以确定目标集成元算法，根据目标集成元算法，从备选算法中选择目标算法。在本发明中，通过选择性集成有效利用元算法的多样性，综合提升集成元算法的准确性和多样性。
基于算法选择方法装置

[发明专利]一种基于数字孪生的智能无人系统和方法-CN202310147580.6有效
发明人：刘艺;郑奇斌;杨国利;李翔;秦伟;刘坤;王强;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于数字孪生的智能无人系统和方法，该系统部署于目标无人设备，包括：交互层，用于获取物理状态数据；数智孪生层，包括物理孪生模型和智能孪生模型；物理孪生模型用于根据所述物理状态数据，对所述目标无人设备进行建模，得到物理孪生体；智能孪生模型，用于根据所述物理孪生体，和多个行动策略，得到多个数智孪生体；仿真层，包括环境模拟模块，评估模块和匹配模块；环境模拟模块，用于模拟得到无人设备运行环境；匹配模块，用于将无人设备运行环境分别匹配各个数智孪生体，得到多个综合孪生体；评估模块，用于对多个综合孪生体进行评估，得到最优孪生体，根据最优孪生体，得到最优控制策略。
一种基于数字孪生智能无人系统方法

[发明专利]数据融合系统设计方法、系统、电子设备及储存介质-CN202211211183.2有效
发明人：刘艺;郑奇斌;刘坤;秦伟;李翔;王强;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04L67/51 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据融合系统设计方法、系统、电子设备及储存介质，涉及计算机技术领域。方法包括：首先，确定目标应用场景和目标应用场景对应的目标数据源，并根据目标数据源和目标应用场景，从多个候选微服务中确定目标微服务。然后，建立每个目标微服务的数据分发关系，并确定每个目标微服务的执行次序和执行次数。最后，根据执行次序和执行次数，生成由目标微服务组成的数据融合程序流水线。在本申请中，通过将整体的数据融合微服务化，通流水线的方式组织排列目标微服务，再通过数据分发服务进行数据通信，从而搭建一个低耦合、高可扩展性、高可维护性的数据融合系统，并且维护简单，运维成本较低。
数据融合系统设计方法电子设备储存介质

[发明专利]关系数据映射与语义本体同步生成方法及装置-CN202310045254.4有效
发明人：马志辉;李翔;刘坤;王强;顾士业;王程珺;刘艺;杨国利;郑奇斌 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本公开关于一种关系数据映射与语义本体同步生成方法及装置，涉及计算机技术领域，该方法通过基于待处理数据源生成初始映射文件以及初始语义本体文件；待处理数据源中包含关系型数据；响应于用户对初始映射文件的语义定义操作，按照指定映射格式，生成目标映射文件；语义定义操作用于将初始映射文件中的关系型数据的相关信息定义为语义信息；按照指定语义格式，从目标映射文件中提取关系型数据的目标语义信息并添加至初始语义本体文件中，以生成目标语义本体文件。这样，由于目标映射文件中已经包含了经过语义定义操作后的语义信息，只需用户的一次输入即可同步得到目标映射文件以及目标语义本体文件，提高了映射与语义本体的生成效率。
关系数据映射语义本体同步生成方法装置

[发明专利]基于半实物的数据融合评估方法、系统、设备及储存介质-CN202211211208.9有效
发明人：刘艺;郑奇斌;李翔;秦伟;杨国利;熊杏林;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于半实物的数据融合评估方法、系统、设备及储存介质，涉及计算机技术领域。包括：首先，接收数据仿真平台发送的传感器数据，并对传感器数据进行数据融合，生成多模融合数据，并根据多模融合数据，生成设备控制指令，并将设备控制指令发送至数据仿真平台。然后，接收数据仿真平台反馈的任务评价参数，并根据任务评价参数和任务评价标准的匹配度，确定任务评估分数。最后，根据任务评估分数，对数据融合平台进行模型参数调整。在本发明中，采用半虚拟的方式，使用微服务方式搭建数据融合平台，并用于无人终端的控制的决策，通过任务执行情况对数据融合模块进行优化和调整，大大降低了测试成本，提高了数据融合平台的模型准确度。
基于实物数据融合评估方法系统设备储存介质

[发明专利]一种用户信用评估方法、联邦学习系统、装置和设备-CN202310147860.7在审
发明人：李翔;刘坤;王强;姜山;刘艺;杨国利;秦伟;郑奇斌 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种用户信用评估方法、联邦学习系统、装置和设备，应用于联邦学习系统，该系统包括联邦服务器和多个联邦参与者，包括：联邦服务器根据联邦学习目标任务，编制联邦学习数据需求，联邦学习数据需求中的每个局部数据特征需求的需求数据格式为联邦学习目标任务规定的联邦学习所用的数据结构；多个联邦参与者根据接收到的局部数据特征需求，生成对应的OBDA映射文件，根据该OBDA映射文件，得到符合需求数据格式的局部数据特征；多个联邦参与者和联邦服务器利用局部数据特征，基于全局联邦学习模型，进行迭代训练，得到目标联邦学习模型；将待评估用户的数据输入任一的联邦参与者中的目标联邦学习模型，得到对该用户的信用评估结果。
一种用户信用评估方法联邦学习系统装置设备

[发明专利]基于远程过程调用和元学习的图像分类模型选择系统-CN202310424363.7在审
发明人：刘艺;郑奇斌;李庚松;秦伟;李翔;刘坤;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/70 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于远程过程调用和元学习的图像分类模型选择系统，涉及算法选择技术领域，旨在解决算法选择技术仅停留在理论实验阶段的问题，以落实于工程应用。所述系统包括：客户端、服务端和存储端；所述客户端展示微服务界面，并获取用户账户在所述微服务界面设置的微服务参数，将所述微服务参数传输给所述服务端；所述服务端根据所述微服务参数和图像数据集，运行所述微服务参数对应的微服务，并将所述微服务的运行结果的信息返回所述客户端；所述客户端对所述微服务的运行结果的信息进行展示；所述存储端存储所述客户端传输的图像数据集，并将图像数据集传输给所述服务端。
基于远程过程调用学习图像分类模型选择系统

[发明专利]高维不平衡缺失数据的分类方法、装置、电子设备及介质-CN202310277864.7在审
发明人：刘艺;郑奇斌;李庚松;李翔;秦伟;杨国利;刘坤;王强;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本公开关于一种高维不平衡缺失数据的分类方法、装置、电子设备及介质，涉及大数据技术领域，该方法通过获取待分类的初始数据集；所述初始数据集存在高维不平衡缺失特性；基于初始数据集中的多个特征，从多个特征中选择目标特征，并将目标特征对应的数据作为初始子集；从预设数据填补算法中选择目标填补算法，并使用目标填补算法对初始子集进行数据填补，得到中间数据集；从预设数据重采样算法中选择目标重采样算法，并使用目标重采样算法对中间数据集进行重采样，得到目标数据集；对目标数据集中的数据进行分类。通过进行特征选择、数据填补以及重采样，可以在一定程度上解决初始数据集所具有的高维不平衡缺失特性，提高数据分类的效果。
不平衡缺失数据分类方法装置电子设备介质

[发明专利]数据融合效果评估方法、系统、电子设备及储存介质-CN202211211195.5在审
发明人：刘艺;郑奇斌;秦伟;李翔;刘坤;王强;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据融合效果评估方法、系统、电子设备及储存介质，涉及计算机技术领域。根据目标任务场景，搭建虚拟任务环境和虚拟无人平台，并获取目标数据源的数据，然后，根据目标数据源的数据进行多源数据融合，并根据数据融合的结果确定无人平台的操作控制指令，根据操作控制指令控制虚拟无人平台，在虚拟任务环境中执行目标任务。最后，采集目标任务的任务评价参数，根据任务评价参数和目标任务评价标准的匹配度，确定目标任务的完成度评价分数，根据目标任务的完成度评价分数，对无人平台的模型参数进行调整。在本申请中，通过搭建完全虚拟的仿真环境，对数据融合效果进行高效的评估和调整，达到模拟真实运行的效果以及相应的指标要求。
数据融合效果评估方法系统电子设备储存介质

[发明专利]基于蚁狮算法的数据填补方法、装置、设备及存储介质-CN202210138840.9有效
发明人：刘艺;秦伟;李庚松;郑奇斌;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于蚁狮算法的数据填补方法、装置、设备及存储介质，旨在提高缺失数据填补任务中数据填补的质量。所述方法包括：接收缺失数据集，根据缺失的数据类型设置多个蚂蚁个体以及蚁狮个体，计算每个蚂蚁个体以及蚁狮个体的适应度值，从中选定适应度值最大的蚁狮个体为精英蚁狮个体，同时为每个蚂蚁个体选择一个选定蚁狮个体，根据选定蚁狮个体的位置编码以及精英蚁狮个体的位置编码对蚂蚁个体的位置编码进行更新，根据更新后的蚂蚁个体更新选定蚁狮个体，进而确定新的精英蚁狮个体，迭代执行上述步骤，根据最终得到的精英蚁狮个体生成数据填补模型，执行数据填补任务。
基于算法数据填补方法装置设备存储介质

[发明专利]基于近邻传播的实例匹配方法、装置、设备及存储介质-CN202111234242.3有效
发明人：刘艺;郑奇斌;秦伟;李蒙蒙;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于近邻传播的实例匹配方法、装置、设备及存储介质，旨在提高跨模态数据实例匹配的准确率。所述方法包括：接收不同模态的待匹配样本，对所述不同模态的待匹配样本进行特征提取，得到多个所述待匹配样本的特征；对于多个所述待匹配样本的特征中的每个待匹配样本的特征，确定所述待匹配样本的特征的多个同模态近邻特征；将所述待匹配样本的特征以及所述多个同模态近邻特征映射到跨模态空间中；在所述跨模态空间中，确定所述待匹配样本的特征以及所述多个同模态近邻特征的多个跨模态近邻特征；将所述多个跨模态近邻特征对应的样本作为所述待匹配样本的跨模态相似样本，输出匹配结果。
基于近邻传播实例匹配方法装置设备存储介质

[发明专利]基于遗传算法的数据填补方法、装置、设备及存储介质-CN202210139197.1有效
发明人：刘艺;郑奇斌;秦伟;李庚松;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的数据填补方法、装置、设备及存储介质，旨在提高缺失数据填补的填补质量。所述方法包括：读取缺失数据集；设置多条染色体，通过混沌映射和启发式信息对所述多条染色体进行初始化，得到多条初始化染色体；通过初始化染色体对缺失数据集进行数据填补以及特征选择，得到多个筛选后的数据集；对多个筛选后的数据集进行适应度评估，得到每条染色体的适应度值；根据每条染色体的适应度值，选择父本并生成后代染色体；迭代生成多代染色体，直至得到最优染色体；根据所述最优染色体，生成对应的数据填补模型；通过所述数据填补模型进行数据填补，得到数据填补结果。
基于遗传算法数据填补方法装置设备存储介质

[发明专利]实例匹配方法、装置、设备及存储介质-CN202111176314.3在审
发明人：刘艺;秦伟;李蒙蒙;郑奇斌;刁兴春 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种实例匹配方法、装置、设备及存储介质，旨在提高实例匹配任务的准确性。所述方法包括：将待匹配的文本和图像输入循环生成网络中；通过文本嵌入网络对文本进行特征提取，得到文本特征，并将文本特征输入文本图像生成网络中；通过文本图像生成网络生成语义图像；对语义图像、真实图像和与文本不匹配的错误图像进行判别，得到图像为真实图像的概率以及图像的条件概率；将语义图像、原图像和文本输入文本重建网络中，得到文本的条件概率，根据图像的条件概率以及文本的条件概率，输出匹配结果。
实例匹配方法装置设备存储介质

[发明专利]一种多模态数据匹配方法、装置、设备及存储介质-CN202110528389.7在审
发明人：刘艺;郑奇斌;刁兴春;李蒙蒙;秦伟 -专利权人：北京大数据先进技术研究院
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种多模态数据匹配方法、装置、设备及存储介质,旨在实现低质量的跨模态数据的快速匹配。所述方法包括：将获取的多种单模态数据进行分类，得到多个数据集，其中，同一数据集中包括模态相同的多个单模态数据；对所述多个数据集中每个数据集的单模态数据进行特征提取，得到该数据集中多个所述单模态数据的高层特征，并将该数据集中的多个高层特征放入该数据集对应的特征数据集中；分别对每个所述特征数据集中的高层特征进行基于参考点的结构表征，得到所述特征数据集对应的参考表征；将多个特征数据集各自对应的参考表征输入预训练好的共同空间网络中，得到多组跨模态匹配的数据。
一种多模态数据匹配方法装置设备存储介质

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