“杨若鹏”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果25个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]话单处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210408500.3在审
发明人：李新花;李俊林;李英楠;杨若鹏;刘春影;左琦 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本申请提供一种话单处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待处理的话单，并根据所述话单，确定对应的配置信息以及所述话单的发起时间与当前时间的差值；采用所述对应的配置信息将所述话单的特征字段进行排列，得到第一键值字段；若所述差值小于或等于预设值，则采用远程字典服务redis中已有的第二键值字段进行查重，以判断所述第一键值字段对应的话单是否为重单，得到话单是否为重单的结果；若所述差值大于所述预设值，则将所述第一键值字段发送至数据库，以使所述数据库采用数据库中的重单表查询是否为重单，并接收数据库返回的话单是否为重单的结果。本申请的方法，降低了数据库负荷。
处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于关系推理的机动通信网网络智能规划方法及系统-CN202310673380.4在审
发明人：王会涛;杨若鹏;周杰;吴帆;邹小飞;张晨;王丽娟 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明属于机动通信网网络规划技术领域，具体提供了一种基于关系推理的机动通信网网络智能规划方法及系统，其中方法包括：利用卷积神经网络对输入图像进行预处理，生成关系推理可理解和应用的实体对象；构建基于多头注意力机制的关系推理模型，将网络拓扑规划中抽取对象间关系转为色块间的注意力值；将色块间价值权重以色块间连线的形式表示，从连线颜色粗细和深浅两个方面来描述色块间关系和关联情况。通过借鉴当前关系深度强化学习在计算机视觉和自然语言处理中应用的关系推理技术，来解决机动通信网网络规划收敛慢的问题。提升了模型中通信保障单元部署位置预测的准确度。提高大规模地域空间的网络规划，提高机动通信网网络规划速度。
一种基于关系推理机动通信网网络智能规划方法系统

[发明专利]一种基于三视角的机动通信网网络工程化规划方法及系统-CN202310677280.9在审
发明人：王会涛;杨若鹏;吴帆;熊涛;李官敏;申新楼 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明属于网络规划技术领域，具体提供了一种基于三视角的机动通信网网络工程化规划方法及系统，其中方法包括：对当前网络结构分别进行基于装备特性、组网模式及应用场景的不同视角下的共性分析，得到各不同视角下对应的共性参数及约束关系，建立对应的网络结构组织模型；将基于应用场景网络结构组织模型的影响参数传导至基于装备特性网络结构组织模型中；以网络干线上节点的最少部署数量为求解目标，对基于装备特性的网络结构组织模型进行模型计算得到网络成员数量及部署位置，对基于组网模式的网络结构组织模型进行模型计算得到网络类型及数量。本方案可以实现机动通信网络网络的自动部署，提高了网络规划的效率，降低了网络规划难度。
一种基于视角机动通信网网络工程规划方法系统

[发明专利]一种结合词典的军事想定文书实体信息抽取方法及装置-CN201910653281.3有效
发明人：蒋序平;鲁义威;杨若鹏;张建军;卢稳新;朱巍;刘乾 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开一种结合词典的军事想定文书实体信息抽取方法及装置，所述方法包括以下步骤：1、预处理，建立军事想定语料集和军事想定实体词典；2、构建军事想定字典和字向量矩阵；3、确定14类军事想定实体类型及其语义描述规则，选取语料进行标注，分别建立训练语料集和测试语料集，为模型训练作准备；4、建立实体信息抽取模型，训练实体信息抽取模型参数；5、对待预测的军事想定文本数据进行军事想定实体信息抽取。本发明提出的面向军事想定实体信息抽取的方法，能够有效解决军事想定实体信息抽取人工构建特征不充分、分词依赖性强等问题，从而提高军事想定实体信息抽取效率。
一种结合词典军事想定文书实体信息抽取方法装置

[发明专利]一种基于分层表征的多智能体集中式决策方法、系统及存储介质-CN202310089129.3在审
发明人：殷昌盛;杨若鹏;杨远涛;鲁义威;韦文夏;卢稳新;何渤 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分层表征的多智能体集中式决策方法、系统及存储介质。该方法采用基于强化学习的策略网络实现，具体包括：将多智能体感知到的态势信息输入策略网络，策略网络的第一模块基于态势信息的数据类型进行分层特征提取，对每层态势信息数据分别进行处理后进行特征融合，输出处理后的态势信息；策略网络的第二模块对处理后的态势信息进一步处理；策略网络的第三模块按照动作参数类型进行分层决策，依次处理输出各项动作参数，得到最终输出的联合动作。本发明将多智能体集中式决策时带来的高维度态势信息和动作信息采取基于类型的分层方法降低维度，有效提升了高维空间下的搜索效率。
一种基于分层表征智能集中决策方法系统存储介质

[发明专利]一种融合语义和结构信息的静态知识推理方法及系统-CN202211683503.4在审
发明人：鲁义威;陶宇;杨若鹏;杨远涛;殷昌盛;卢稳新;韦文夏;石永琪 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明属于知识推理技术领域，具体提供了一种融合语义和结构信息的静态知识推理方法，包括以下步骤：将知识图谱中的实体、关系进行向量表示；在GCN模型基础上，构建实体节点在多重关系图卷积神经网络中的信息传递模型；将知识图谱的语义信息输入至GCN网络进行叠加，提取语义特征作为结果，以及与目标实体对应的具备相似语义特征的实体，进行关系遍历匹配后得到推理结果。在对知识图谱中实体语义信息进行编码的基础上，融入了图谱的关系结构信息，并利用注意力机制对融合后的图结构信息和语义信息进行联合计算，从而实现静态作战信息知识图谱推理，在知识图谱领域尚无类似的发明先例，具有一定的理论参考与实践借鉴价值。
一种融合语义结构信息静态知识推理方法系统

[发明专利]一种基于多关系选择的动态知识图谱推理方法及系统-CN202211684090.1在审
发明人：鲁义威;杨若鹏;陶宇;殷昌盛;杨远涛;卢稳新;王会涛;赵柯同 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明属于知识图谱推理技术领域，具体提供了一种基于多关系选择的动态知识图谱推理方法及系统，其中方法包括：提取目标实体在不同关系对应下的隐藏特征，筛选出于目标实体关联性较强的关系信息，并聚合同一时间步下多关系对应的邻域信息；使用LSTM神经网络对时间序列上事件的动态信息进行编码；将编码序列输入多元分类器，提取特征，输出待预测实体或关系的概率分布。通过在RGCN邻近聚合器的基础之上，设计了一种多关系邻近选择聚合器，获取时间上相邻的实体的语义和结构信息，增强对同时间步内多个关系实体的聚合能力，充分利用相邻实体之间的关系结构依赖特征，从而提高动态知识图谱推理的性能。
一种基于关系选择动态知识图谱推理方法系统

[发明专利]一种基于知识驱动的多智能体强化学习决策方法、系统及存储介质-CN202310089073.1在审
发明人：殷昌盛;杨若鹏;杨远涛;鲁义威;韦文夏;石永琪;卢稳新;何渤 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/092 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识驱动的多智能体强化学习决策方法，该方法包括：将基于知识重构的策略初始优化引入智能体初始化步骤中，构成强化学习的初始阶段；将基于知识导向的奖励函数塑形引入强化学习过程中；获取样本数据集，训练并更新神经网络，产生输出策略；收集输出策略，利用输出策略构建基于虚拟自博弈的联盟训练，将联盟训练结果用于更新智能体策略和对手池；停止训练后输出最终策略。本发明针对复杂策略空间下智能决策模型训练效率问题等现实问题，围绕奖励稀疏延时、探索盲目性和不稳定性三个问题分别采取上述方法，可以有效提升了多智能体强化学习的效率和智能决策模型水平，实现了一种基于知识驱动的多智能体强化学习决策方法。
一种基于知识驱动智能强化学习决策方法系统存储介质

[发明专利]一种基于事件抽取的作战任务生成方法及系统-CN202211683504.9在审
发明人：卢稳新;殷昌盛;杨若鹏;韦文夏;杨远涛;陶宇;石永琪;鲁义威 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明属于作战任务信息识别技术领域，具体提供了一种基于事件抽取的作战任务生成方法及系统，其中方法包括：对原始的作战指令文本进行预处理；使用由神经网络构建的多重语义编码器，逐级学习捕获实体、句子、篇章三个层级的语义信息；建立作战任务抽取模型，并训练作战任务抽取模型参数；利用训练好的作战任务抽取模型，对待预测的作战指令文本进行作战任务信息抽取。基于事件抽取的作战任务生成方法，将作战任务视为一种战场事件，利用机器算法从文本中自动抽取作战任务，有助于建立机器对作战指令文本语义的理解，能够为作战任务关联分析、打击目标分配、兵力火力配置等后续工作的智能化实现提供重要支撑。
一种基于事件抽取作战任务生成方法系统

[发明专利]一种基于信息交互的多智能体分散式决策方法及系统-CN202210829307.7有效
发明人： 杨若鹏;殷昌盛;杨远涛;鲁义威;韦文夏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于信息交互的多智能体分散式决策方法及系统。该方法包括：将多个智能体各自的观测信息输入到基于注意力机制的图卷积神经网络模型中，获得信息共享后的观测信息；将信息共享后的观测信息输入到基于神经网络的决策模型中，所述决策模型中包括各个智能体对应的策略网络和价值网络，所述策略网络用于根据信息共享后的观测信息输出对应智能体的动作信息，所述价值网络用于根据对应智能体的动作信息输出对应价值得分，所述决策模型中还包括多头注意力网络，所述多头注意力网络用于根据各个智能体对应价值得分获得多个智能体的全局价值得分。本发明可以实现多智能体间的信息共享和协作，提升了决策准确率和效率。
一种基于信息交互智能分散决策方法系统

[发明专利]一种基于深度强化学习的机动通信网智能规划方法-CN201911219452.8有效
发明人： 杨若鹏;聂宗哲;殷昌盛;江尚;朱巍;邹小飞;张其增 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度强化学习的机动通信网智能规划方法及装置，所述方法包括以下步骤：1、资源要素预处理，对机动通信网网络的保障节点、被保障用户、架设地域等资源要素进行预处理；2、规划规则预处理，对机动通信网网络的规划规则进行预处理；3、训练样本生成，对预处理结果进行随机蒙特卡洛式搜索演算，生成训练样本；4、模型训练，基于递归神经网络，使用训练样本对网络规划模型进行训练；5、模型生成，构造联合损失函数，依照联合损失函数指示，重复对样本进行搜索和训练，生成机动通讯网网络规划模型。基于深度强化学习的机动通信网智能规划方法及装置，有效解决了当前机动通信网网络规划大量依赖人工操作、规划时间超出任务要求、对突发任务和陌生环境适应性差、资源利用率不高等问题，提高了机动通信网网络规划总体效率。
一种基于深度强化学习机动通信网智能规划方法

[实用新型]鞋底清洁消毒器-CN202220477431.7有效
发明人：张祖芸;杨若鹏;吴志豪 -专利权人：红河学院
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： A47L23/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种鞋底清洁消毒器，属于消毒装置领域，鞋底清洁消毒器，包括本体，本体的内部加工有消毒液腔体、凹槽、垫体容纳腔，所述垫体容纳腔与消毒液腔体之间设置有隔板，消毒液腔体与放置收集盒的凹槽之间设置有固定轴座体；固定轴座体上安装有固定轴，固定轴的两端通过转轴与本体连接，固定轴在转轴的带动下绕自身中心轴线转动；所述固定轴上安装有刮板，刮板在固定轴的长度方向上延伸；所述转轴在伸出本体的端部连接有踏板；消毒液腔体的内部设置有毛刷板，毛刷板上设置有供消毒液流过的若干通孔以及若干毛刷束。本申请能够对饲养人员的鞋底进行全方位消毒，避免小型饲养场或圈舍中因饲养人员流动于不同的饲养环境所造成的交叉传染。
鞋底清洁消毒器

[发明专利]鞋底清洁消毒器-CN202210215941.1在审
发明人：张祖芸;杨若鹏;吴志豪 -专利权人：红河学院
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： A47L23/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种鞋底清洁消毒器，属于消毒装置领域，鞋底清洁消毒器，包括本体，本体的内部加工有消毒液腔体、凹槽、垫体容纳腔，所述垫体容纳腔与消毒液腔体之间设置有隔板，消毒液腔体与放置收集盒的凹槽之间设置有固定轴座体；固定轴座体上安装有固定轴，固定轴的两端通过转轴与本体连接，固定轴在转轴的带动下绕自身中心轴线转动；所述固定轴上安装有刮板，刮板在固定轴的长度方向上延伸；所述转轴在伸出本体的端部连接有踏板；消毒液腔体的内部设置有毛刷板，毛刷板上设置有供消毒液流过的若干通孔以及若干毛刷束。本申请能够对饲养人员的鞋底进行全方位消毒，避免小型饲养场或圈舍中因饲养人员流动于不同的饲养环境所造成的交叉传染。
鞋底清洁消毒器

[发明专利]一种军事想定文本事件抽取语料库迭代式构建方法及装置-CN201910653277.7有效
发明人：蒋序平;战立莹;杨若鹏;温鸿鹏;鲁义威;卢稳新;朱巍 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开一种军事想定文本事件抽取语料库迭代式构建方法及装置，所述方法包括以下步骤：1、预处理，得到以词序列表示的原始数据集；2、构建种子数据集，定义事件模板，构造事件触发词词典，通过人工标注形成种子数据集，将种子数据集划分为种子训练集、测试集；3、模型训练，利用种子训练集对机器学习模型进行训练，并用测试集对模型进行测试，根据测试结果调优模型参数，得到第一学习模型；4、选取未标注训练语料，输入第一学习模型，得到预测结果集；5、校对预测结果集，形成新的标注语料；6、通过不断迭代，依次生成训练集，形成事件抽取语料库。本发明提出的面向军事想定文本的事件抽取语料库迭代式构建方法，提高了语料库构建效率，降低了人工标注成本，获得了较高的语料标注准确度。
一种军事想定文本事件抽取语料库迭代式构建方法装置

[发明专利]基于二次解码的军事想定文本事件信息抽取方法及装置-CN201910653282.8有效
发明人：刘乾;杨若鹏;蒋序平;卢稳新;鲁云军;鲁义威;战立莹 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于二次解码的军事想定文本事件信息抽取方法及装置，所述方法包括：1、预处理，通过构建专业词典、分句、分词处理，得到词序列形式表示的数据集；2、语料标注，通过定义军事想定文本中9类事件的结构化语义，制定语料标注方法和规则，人工对语料标注，得到训练集和测试集；3、模型训练，利用训练集对机器学习模型编码，得到事件抽取参数；4、信息抽取，输入测试集，运用特定算法进行一次解码，得到事件触发词抽取序列，再基于触发词抽取结果自适应调用不同的事件元素抽取参数进行二次解码，得到事件元素抽取序列。本发明解决了一次解码抽取方法存在的事件触发词与事件元素错误匹配的问题，提高了事件信息抽取的准确度。
基于二次解码军事想定文本事件信息抽取方法装置

1
2
下一页»
尾页
共 25 条