专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]一种基于注意力机制的知识图谱预测方法-CN202310721138.X在审
  • 彭涛;毕海嘉;王斌岩;包铁;刘露 - 吉林大学
  • 2023-06-19 - 2023-09-01 - G06F16/36
  • 本发明适用于知识图谱技术领域,提供了一种基于注意力机制的知识图谱预测方法,包括以下步骤:加载训练集三元组数据,获取小样本关系及其对应的头尾实体对;生成小样本关系的头尾实体的邻居集合;利用图注意力网络聚合小样本关系的半邻域表示;通过Transformer融合邻域信息,生成小样本关系表示;计算评分函数;计算损失函数;通过梯度下降方法最小化损失函数训练模型参数。该方法通过图注意网络融合实体的一跳邻域信息,从而获得实体的邻域表示,并从相关实体的邻域表示中获取长尾关系的有效表示,减少了稀疏邻域带来的噪声影响。使用Transformer关系聚集器获取融合邻域信息的小样本关系表示,实现小样本关系更为准确的表达。
  • 一种基于注意力机制知识图谱预测方法
  • [发明专利]一种基于知识图谱邻域结构的图谱完备化方法-CN201910271576.4有效
  • 杜友田;李雪莲;曹富媛;王雪 - 西安交通大学
  • 2019-04-04 - 2021-04-09 - G06F16/36
  • 针对知识图谱存在的三元组缺失问题,本发明提出一种基于邻域结构的知识图谱完备化技术。该技术基于知识图谱的实体邻域关系邻域、实体与关系之间的对应关系等信息,对知识图谱的关系要素和实体要素进行建模。主要步骤为:①基于图谱中实体的邻域结构,建立模型将实体要素映射到实体向量空间内;②基于图谱中关系要素的邻域结构,建立模型将关系映射到关系向量空间内;③采用关系映射矩阵将实体表示映射到对应的关系空间内,建立三元组关联模型为了更有效地训练模型,本发明提出基于邻域结构的负样本采样算法,对实体和关系进行联合训练,基于训练结果对未知三元组进行预测。本发明的贡献在于提出一种基于邻域结构的知识图谱完备化的有效技术。
  • 一种基于知识图谱邻域结构完备化方法
  • [发明专利]一种基于拓扑学的名词分类方法-CN201710676789.6有效
  • 刘聪 - 刘聪
  • 2017-08-09 - 2020-11-03 - G06F40/289
  • 本发明涉及一种基于拓扑学的名词分类方法,其主要包括以下步骤:建立专业语料库;建立基本语料库;为专业语料库的每一个专业名词分别建立基本邻域集类和专业邻域集类;分别在基本邻域集类和专业邻域集类中建立测度;按照测度将邻域集类中的集合进行良序化;通过良序化的集合和邻域集类的关系形成名词间的逻辑关系。本发明能够更加高效地实现汉语名词分类并判断不同名词间的逻辑关系,并且应用更加广泛。
  • 一种基于拓扑学名词分类方法
  • [发明专利]一种基于超平面投影与关系路径邻域的知识图谱补全方法-CN202211648882.3在审
  • 韩亚丹;陆广泉 - 广西师范大学
  • 2022-12-20 - 2023-05-30 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种基于超平面投影与关系路径邻域的知识图谱补全方法,包括如下步骤:1)利用三元组的结构信息对知识图谱进行嵌入;2)加入路径的邻域信息;3)加入关系的映射属性;4)设计TransH‑RPN的得分函数;5)在进行模型训练的时候,采用概率法进行头尾实体的替换,同时,在选择实体时,根据实体的相似度来选择;6)基于超平面投影和关系路径邻域的知识图谱补全的链接预测;7)基于超平面投影和关系路径邻域的知识图谱补全的三元组分类这种方法在TransH模型的基础上加入了关系的映射属性;又结合路径的邻域信息,基于大规模知识图谱的路径邻域进行建模,提高模型的表示学习能力,从而提升知识图谱补全的效果。
  • 一种基于平面投影关系路径邻域知识图谱方法
  • [发明专利]邻域引导肯德尔等级相关系数的特征匹配方法及装置-CN202210466626.6在审
  • 杨猛;陈珺;马佳义;罗林波;熊永华 - 中国地质大学(武汉)
  • 2022-04-29 - 2022-08-23 - G06V10/74
  • 本发明提供一种多邻域引导肯德尔等级相关系数的特征匹配方法及装置,该方法包括:获取待匹配的两幅图像;通过SIFT算法提取两幅图像中的特征点,并建立特征描述符;根据两幅图像中特征描述符的相似性构造一组初始匹配集;通过肯德尔等级相关系数从初始匹配集中筛选出失序错误匹配集;获取对应特征点的邻域公共元素,并通过邻域公共元素引导策略计算得到每个特征点的引导肯德尔等级相关系数;利用多重邻域策略计算得到特征点多个邻域的引导肯德尔等级相关系数并且取均值本发明的有益效果是:引入肯德尔等级相关系数来去除误匹配,并且设计了邻域公共元素引导策略和多邻域策略去提高算法的鲁棒性,具有较高的精度。
  • 邻域引导尔等相关系数特征匹配方法装置
  • [发明专利]基于近邻正则联合稀疏表示的遥感图像分类方法及系统-CN201510491233.0有效
  • 彭江涛;付应雄;邹斌;陈娜 - 湖北大学
  • 2015-08-11 - 2017-07-11 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于近邻正则联合稀疏表示的遥感图像分类方法及系统,包括输入待分类的遥感图像,划分训练样本和测试样本;构建数据字典;构建含有邻域像素权重矩阵的正则化联合稀疏表示模型,联合优化测试样本的联合稀疏表示系数矩阵和邻域像素权重矩阵;并根据数据字典及测试样本的最优联合稀疏表示系数矩阵和最优邻域像素权重矩阵,实现对测试样本的分类。本发明实现了,在优化联合稀疏表示系数矩阵的同时优化邻域像素权重矩阵,使邻域像素权重矩阵能够同时反映邻域像素之间的相似关系和联合稀疏表示误差关系,且联合稀疏表示系数能够更加准确地反映测试样本与数据字典之间的逼近关系
  • 基于近邻正则联合稀疏表示遥感图像分类方法系统
  • [发明专利]一种基于元学习的小样本知识图谱补全方法-CN202211125241.X在审
  • 刘露;汪雨竹;彭涛;包铁;王上;张雪松 - 吉林大学
  • 2022-09-15 - 2022-12-06 - G06F16/36
  • 本发明公开了—种基于元学习的小样本知识图谱补全方法,该基于元学习的小样本知识图谱补全方法,包含邻域关系元编码器和匹配处理器两部分组件,邻域关系元编码器将语义相似度从实体级转移到关系级,用实体间的语义相似度和邻域内的信息交互描述邻域关系对长尾关系间的作用,将获取到的关系嵌入转移至查询集中,更新关系元后,计算查询集对应的新三元组的合理性得分,解决了小样本知识图谱的补全任务,对于知识图谱中一个缺失尾实体的不完全三元组,将其中的头实体称为目标头实体,关系称为任务关系,给定任务关系对应的K个头尾实体对构成的称为参考集的集合,可以实现对缺失尾实体的预测任务。
  • 一种基于学习样本知识图谱方法
  • [发明专利]一种血管段终端节点与分支节点的获取方法-CN201710749812.X有效
  • 赖均;李伟生;赖涵;汪俊 - 重庆邮电大学
  • 2017-08-28 - 2020-06-16 - G06T7/00
  • 本发明属于医学图像处理技术邻域,特别涉及一种血管段终端节点与分支节点的获取方法,所述方法包括:分析骨架点邻域关系,得到骨架关系集合;削减伪骨架分支;分析骨架分支点,根据这些骨架分支节点的连通关系,当分支节点存在相邻关系时,则形成分支聚集;通过分支节点和连接边重建骨架关系,重复上述步骤直到分支节点的连接邻域数大于3或者分支节点数不再减少;本发明更好的构建骨架分支节点之间和其它骨架点的关联关系,为测量血管段长度和血管半径提供基础
  • 一种血管终端节点分支获取方法

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