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[发明专利]一种基于强化学习图推理的传染病追踪溯源方法-CN202310701135.X在审
发明人：邓婷;朱天晨;姜春阳;周号益;仇越;李建欣 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于强化学习图推理的传染病追踪溯源方法。首先根据目前已有的流调关系，以病例和地点作为节点，以时空关系和密接关系作为边，构建关联图谱，将关联图谱推理建模为马尔可夫决策过程，而后设计基于路径替换的奖励设计，并采用基于双曲空间的嵌入表示实现打分函数，为实体和关系计算嵌入表征，经过训练后得到可以辅助流调人员梳理传播链，确定传播途径的模型。其中强化学习智能体的决策路径可以作为推理结果的依据，为推理提供解释性，基于路径替换的思想对动作空间进行搜索，对可能的伪路径样本进行惩罚，提升智能体效果，增强智能体解释性，提出一种基于双曲空间的向量嵌入函数，能够更好的表征关联图谱上的节点和边。
一种基于强化学习推理传染病追踪溯源方法

[发明专利]一种基于极大团搜索的传染病流调溯源方法-CN202310701072.8在审
发明人：李建欣;朱天晨;姜春阳;邓婷;周号益;仇越 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于极大团搜索的传染病流调溯源方法。构建的融合子图分割算法与Bron‑Kerbosch算法，先对子图分割，再用极大团搜索，并采用先按空间聚合再按时间聚合，最后去重的方式，构建一种快速的极大团搜索方式，从而实现自动建模分析聚集性疫情，辅助流调传播溯源分析。基于上述方案，提出使用极大团概念对聚集性疫情的进行建模的方法，而非仅仅针对两个病例之间判定时空伴随关系，并通过一种快速的搜索算法在流调场景下比通用算法大大节省时间，同时保持了很高的准确率；并且提出了如何根据搜索结果分析疫传染病信息，辅助流调溯源。
一种基于极大搜索传染病溯源方法

[发明专利]一种基于元学习与强化学习的推荐系统-CN201911393658.2有效
发明人：李建欣;张帅;朱琪山;杨继远;周号益 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明通过元学习、强化学习和数据挖掘领域的方法，实现了一种基于元学习与强化学习的推荐系统，定义和构建内部更新模块和元更新模块模型，并由上述两模块构成系统模型；系统模型训练过程为：对一次用户的特征数据输入产生推荐的策略，进而根据这个策略求出误差，然后通过内部更新过程中提到的优化方法来优化模型的参数得到下一步策略，根据设定的内部更新的步数得到最终的策略，最后通过输入用户对推荐内容的反馈而产生误差，然后对初始的模型进行求导，并进行更新得到新的模型。在模型训练完成之后，系统接受用户的特征数据，为该用户推荐推内容，并收集这之后用户对于这些内容的反馈。
一种基于学习强化推荐系统

[发明专利]一种确保分布式学习系统的高可用性方法-CN202110590071.1有效
发明人：李建欣;张扬扬;刘阳;张帅;周号益 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明通过深度学习领域的方法，实现了一种确保分布式学习系统的高可用性方法。利用计算节点上已经存在的参数的副本进行容错，并通过主动复制将每个参数补全到多个副本。具体分为两个阶段，无故障训练阶段和故障恢复阶段，无故障训练阶段通过主动的选择性参数复制方法，将参数通过网络从服务器节点复制到计算节点；所述故障恢复阶段，采用故障恢复流程，通过启动一个具有恢复替换、参数恢复和恢复计算三个步骤的恢复协调器来协调故障，以存活的计算节点中的参数，提出最新的参数恢复参数服务器丢失的参数，之后恢复整个训练过程。该方法实现了针对不同的一致性模型，可以达到低容错开销甚至0容错开销；当系统在容错范围时，能够保证计算进度不丢失的效果。
一种确保分布式学习系统可用性方法

[发明专利]一种基于算子拟合的深度神经网络密态转换装置-CN202310095674.3在审
发明人：李建欣;陈天宇;周号益;高士淇;邰振赢 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于算子拟合的深度神经网络密态转换装置。包括输入单元、拟合的加法注意力机制、输出单元，拟合的加法注意力机制包括三个实现步骤：步骤一，基于加法注意力算法拟合原始注意力计算方式生成密态模型；步骤二，设计新的注意力矩阵，得到高性能的密态模型；步骤三，使用同态加密的请求数据在密态模型中实现高效推断，输出加密后的数据。本发明提供的方法能够实现：优化神经网络模型结构，减少资源消耗；密态神经网络的模型训练，将性能损失降到最低；形成神经网络密态转换统一流程，并提供同态加密请求数据使用密态模型获取推断结果的统一调用流程的效果。
一种基于算子拟合深度神经网络转换装置

[发明专利]一种基于移动轨迹大数据的短时交通流量预测方法及系统-CN202110127088.3有效
发明人：夏大文;杨楠;周号益;李华青;蒋顺英;成蕤君;郑永玲;白宇;高晓楠;王林 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于移动轨迹大数据的短时交通流量预测方法及系统，方法包括：S1:对交通移动轨迹数据进行数据预处理，得到训练数据；S2:根据所述训练数据，构建在Spark框架下基于正态分布和注意力机制加权的并行NAW‑DBLSTM算法；S3:基于RDD执行所述并行NAW‑DBLSTM算法，并输出预测结果。构建Spark框架下基于正态分布和注意力机制加权的并行NAW‑DBLSTM算法，再结合RDD执行并行NAW‑DBLSTM算法，考虑各路段之间空间相关性的影响权重以及捕捉交通流量非线性特征的能力，输出预测结果，有效地提高短时交通流量预测的准确性和鲁棒性，解决了移动轨迹大数据的分布式存储和并行计算的技术问题。
一种基于移动轨迹数据交通流量预测方法系统

[发明专利]一种基于多任务学习的工业品缺陷检测系统-CN201911393687.9有效
发明人：李建欣;张帅;周号益;于金泽;朱天晨;范才金;何铭睿 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实现了一套基于多任务学习的工业品缺陷检测系统，针对工业品各工艺生产线中AOI设备拍摄的大量图像，训练一个两阶段的模型，利用一阶段分割网络模型生成的中间结果作为二阶段决策网络模型的输入，将一阶段模型生成的遮罩(mask)图像，引入注意力机制，在二阶段模型中新增为一个通道进行图像分类，从而实现高水准的表面缺陷分类，生成融合检测和分类的多任务学习模型，图像输入层可直接接入工厂的AOI设备系统，形成图像数据流，结果输出层可接入生产决策系统，对产品的质量和去向进行监控和决策。
一种基于任务学习工业品缺陷检测系统

[发明专利]一种大型多变压器极限负载预测系统和装置-CN202110589792.0有效
发明人：李建欣;周号益;彭杰奇;张帅;王栋;朱天晨 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明通过人工智能领域的方法，尤其是长序列时空预测领域，实现了一种大型多变压器极限负载预测系统。系统分为编码器和解码器两部分，所述编码器是使用结合了历史相关性信息的邻接矩阵数据以及加入了位置编码与额外编码的时序数据，并通过采用了邻近空间结构感知增强后的注意力机制，得到的时空特征表征经过多层编码器后输出至解码器；所述解码器是由非自回归预测器构成，使用一步推理这种高效的预测方式对未来一段时间内的多电网负载进行预测。在大型多变压器极限负载预测的工业场景下的落地。使用计算机的深度学习算法对大型多变压器的历史负载进行分析，并对未来一段时间内的极限负载进行预测，加强了模型在多电网负载长期预测中的能力。
一种大型多变极限负载预测系统装置

[发明专利]一种暗光条件下基于视频的工业缺陷检测系统-CN202110589841.0有效
发明人：李建欣;张帅;周号益;范才金;于金泽 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明通过视频流处理和自监督对比学习领域的方法，实现了一种暗光条件下基于视频的工业缺陷检测系统。系统整体分为三层，分别为视频输入层、模型层以及结果输出层；所述模型层采用基于视频流自监督对比学习训练的模型，由一个视频预处理阶段以及预训练的自监督对比学习模型构成，最终由所述预训练的自监督对比学习模型向结果输出层输出带有目标框的视频流数据，所述视频输入层接入视频流采集设备，所述结果输出层将带有目标框的视频流数据输出。上述系统能够在不同暗光条件下以较高的速率和准确率对工业缺陷进行目标检测；并且能够在少量数据标注的情况下进行自监督的对比训练，减少标注成本。
一种条件下基于视频工业缺陷检测系统

[发明专利]一种智能流行病学调查系统-CN202110589720.6有效
发明人：李建欣;周号益;张帅;陈天宇;朱天晨;刘瀚骋;傅星珵 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明通过信息技术领域的方法，实现了一种智能流行病学调查系统，系统由智能流行病学前端交互子系统、智能流行病学模型推断子系统和智能流行病学图数据库存储子系统三个部分组成。其中智能流行病学前端交互子系统主要负责流调人员对流调事件进行修改和插入，以及流调时空的同步可视化；智能流行病学模型推断子系统采用了多语言MBERT预训练模型，是一项已经成熟的技术，使用预训练模型对文本的实体进行推断，最终将推断结果存储到智能流行病学图数据库存储子系统中。本发明所述系统实现了以较高的效率从流调采访文本或者问卷中自动抽取关键事件地点人物信息，并且加快流调速度的技术效果。
一种智能流行病学调查系统

[发明专利]一种流式处理系统的轻量级容错方法-CN202110589994.5有效
发明人：李建欣;张扬扬;刘阳;张帅;周号益 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明通过网络技术领域的方法，实现了一种流式处理系统的轻量级容错方法。分为无故障运行阶段和故障恢复阶段；无故障运行阶段将流式处理系统中的有状态任务组织成多条链式结构，以多个任务连成一条链，链上的每一个任务都周期性地采用链式地将状态增量的同步方法，结合上游备份机制和冗余消息去重机制，向其备份任务同步任务状态；故障恢复阶段在故障发生时，将故障任务切换到其链上的备份任务，备份任务启动计算逻辑准备计算，在完成状态同步后，将计算切换到主任务。这一方法在无故障运行时，容错开销比较小，同时资源耗费较少，故障恢复的过程满足毫秒级且不会造成数据的明显的更新停滞和回滚现象。
一种处理系统轻量级容错方法

[发明专利]一种注意力增强的脑肿瘤辅助智能检测识别方法-CN201911393654.4有效
发明人：李建欣;张帅;于金泽;周号益;邰振赢 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实现了一套注意力增强的脑肿瘤辅助智能检测识别方法，技术方案在U‑Net模型的基础上进行改进，提出使用对分割任务的训练作为分类任务的注意力增强机制，通过对分割任务、病灶区域和边缘信息的关注提高分类任务的准确率，并通过多任务的损失衡量和训练方法，同时对分割任务与分类任务进行优化，达到分割任务与分类任务两个任务上的预期效果，实现设计目的与应用目标。
一种注意力增强肿瘤辅助智能检测识别方法

[发明专利]一种防范文本流次序变换攻击的方法-CN202110589788.4有效
发明人：李建欣;周号益;张帅;何铭睿;陈天宇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种防范文本流次序变换攻击的方法。方法三个步骤；基于EM算法学习随机化序列概率分布；生成随机化序列密钥；方法的训练与部署需要搭建包括pytorch与依赖库的运行环境。通过EM算法学习出抵御攻击的最佳序列概率分布，最后使得针对流次序攻击的对抗样本无法准确攻击次序编码，达到防范文本流次序攻击的效果。本发明方法具有抵御攻击的性能最佳，对于其他的文本攻击同样能够减弱其攻击强度的技术效果。
一种防范文本次序变换攻击方法

[发明专利]一种高效的医学影像标注与学习系统-CN202110589696.6有效
发明人：李建欣;于金泽;张帅;周号益;陈天宇;朱琪山 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明通过医学影像处理领域的方法，实现了一种高效的医学影像标注与学习系统。系统包括：无监督对比学习预训练模块基于MoCo算法在预训练过程引入无监督对比学习方法；基于主动学习和对比学习的训练模块获取预训练后的模型和实际目标任务数据集，结合发现无标注样本中最有价值的样本获取标注以及对错分类的样例给予更高的权重的难例挖掘以及引入了标注数据的有监督对比学习方法来对模型进行进一步调整以适应实际需求；人工标注与模型训练交互控制模块提供标注的交互界面以及对模型训练的控制模块。通过上述架构的系统，实现一个通用的训练框架。
一种高效医学影像标注学习系统

[发明专利]一种针对慢病的阶段性动态用药匹配系统-CN202110589875.X有效
发明人：李建欣;张帅;周号益;朱琪山;杨继远 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明通过信息技术领域的方法，实现了一种针对慢病的阶段性动态用药匹配系统。系统整体结构分为三部分：患者指标编码单元、患者指标编码与药物关系图融合单元、计算输出单元，并采用神经网络方法进行训练后实现；患者指标编码单元应用自注意力机制将其形成患者指标编码，接着利用图卷积神经网络方法将电子健康记录图、药物间相互作用图、药物间序列关系图进行预处理得到药物关系图，结合上两部分的输出结果，将患者指标编码与药物关系图进行融合，将生成结果与患者当前的用药输出至所述计算输出单元运算后，得到最终的当前用药对患者状态的匹配程度。本发明结合病人的编码、历史用药信息以及药物的相关性图，最终形成指标对应下的用药匹配系统。
一种针对阶段性动态用药匹配系统

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