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[发明专利]一种时空众包平台中基于多方博弈的在线匹配方法-CN202310975146.7在审
发明人：金倩倩;成雨蓉;李博扬;袁野;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种时空众包平台中基于多方博弈的在线匹配方法，通过多轮匹配机制，允许平台在每一轮都有机会重新选择和调整策略，让平台根据实时信息做出最优的策略；相比传统的单轮匹配方式，能够更有效地实现任务的匹配，避免了因为一次匹配失败就拒绝服务的情况，提高了匹配效率，从而提高用户的满意度和平台的总收益；采用多方博弈模型来处理时空众包平台间的协调问题，迭代地调整参与者对任务的分配策略，直到达到纳什均衡，这种模型可以有效地平衡多个平台之间的利益，实现资源的最优配置。
一种时空平台基于多方博弈在线匹配方法

[发明专利]一种基于分区池化超图神经网络的图节点分类方法-CN202310861005.2在审
发明人：金福生;崔鹏;徐源;袁野;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分区池化超图神经网络的图节点分类方法，涉及图像处理技术领域，将司法图像中的实体目标视为图中的节点，将实体目标之间的关系建模为图(Graph)，将目标分类任务转化为图的节点分类任务，从而充分利用实体目标之间的关联关系，将FastRCNN提取到的深层特征向量视为节点的特征向量，然后根据节点特征向量的相似度构建节点之间的邻接关系，最后使用图节点分类技术完成司法图像的目标识别任务。本发明通过池化技术，提高图像分类识别速度和精度。
一种基于分区超图神经网络节点分类方法

[发明专利]一种分布式图神经网络计算效率的优化方法-CN202310776393.4在审
发明人：张志威;王朝阳;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开提供了一种基于分布式图神经网络计算效率的优化方法，利用Deep Graph Library为图数据的处理与图神经网络的搭建与训练提供基本的支持，利用GCCL实现分布式环境下的图数据通信优化，满足图神经网络研究者的实验需求。
一种分布式神经网络计算效率优化方法

[发明专利]一种基于位图近似的h-跳距离核分解方法-CN202010151472.2有效
发明人：李荣华;代强强;王国仁;金福生 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于位图近似的h‑跳距离核分解方法，可用于许多大数据处理相关的应用，例如社交网络分析，合作网络分析及web网络分析等。本发明提出了基于位图近似的h‑跳距离核分解方法，来提高大图处理的效率，该方法不仅使内存消耗还是时间消耗均得到了极大的改善，尤其是在时间效率上能够提升一到两个数量至多。该方法基于位图的存储技术来提高算法的时间和空间效率，而且精确算法在处理大图数据也相当困难的同时，本发明实施例在保证一定准确度的同时，大幅度提升算法的计算效率，以更高效率处理大数据。
一种基于位图似的距离分解方法

[发明专利]一种基于h-跳距离的图核分解方法-CN202010152887.1有效
发明人：李荣华;代强强;王国仁;金福生 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于h‑跳距离的图核分解方法，包括获取待分解的大数据原图G，计算原图G中每个节点的h‑跳邻居数据；遍历整个原图G中找到h‑跳邻居最小的值并将此值赋值为k，将所有h‑跳邻居数为k的节点放入一个队列中Q中；依次从Q中选择节点v，并将其从G中和Q中删除；当删除一个节点v后，更新在节点v的h‑跳邻居#imgabs0#中所有节点的h‑跳邻居数；迭代删除h‑跳邻居最少的节点，直到所有节点删除完。与现有技术相比，该方法不需要重复计算节点的h‑跳邻居，计算效率更高，而且算法设计简单容易实现。
一种基于距离分解方法

[发明专利]基于知识蒸馏的图对比学习方法-CN202310357741.4在审
发明人：尚楠;李荣华;秦宏超;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的图对比学习方法，包括以下步骤：步骤1，数据准备：准备合适的图数据集；步骤2，基于图对比学习进行教师模型的设计及其预训练：步骤21，数据增强；步骤22，生成正负样例对；步骤23，计算模型损失；步骤24，重复步骤21‑23降低模型计算损失；步骤3，定义并设计轻量化学生模型；步骤4，进行离线知识蒸馏；步骤5，在测试样本集上进行测试，调整相关参数使模型达到最佳效果。本发明采用上述基于知识蒸馏的图对比学习方法，重点解决了模型复杂程度过高导致的计算时间长、响应变慢的问题，同时极大的降低了图表示学习中对于数据量的依赖。
基于知识蒸馏对比学习方法

[发明专利]一种智能产线管控云边端体系资源协同方法-CN202310829897.8在审
发明人：崔冬航;李荣华;秦宏超;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04L67/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能产线管控云边端体系资源协同方法，属于云边端技术领域，通过结合经济模型和优化方法，使得边缘服务器和终端设备之间合作良好，具体内容如下：(1)智能产线管控云边端体系的资源定价和交易模型，利用经济原理和资金定价的方式来动态量化边缘服务器的资源；(2)基于多臂老虎机强化学习方法的终端周期性任务卸载方法，利用强化学习来优化周期性任务卸载所需的资源配置；(3)基于Stackelberg博弈的资源协同方法，以系统整体的利益最大化为目标，来达到优化系统整体资源利用率的目的，本发明采用上述方法，针对智能产线管控的云边端系统，使得终端设备卸载的任务能在规定的运行时间内最小化运行成本。
一种智能线管控云边端体系资源协同方法

[发明专利]基于融合多模态信息的实体和关系表示的链接预测方法-CN202310641906.0在审
发明人：田紫暄;金福生;徐源;袁野;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明涉及知识图谱知识推理技术领域，具体涉及一种基于融合多模态信息的实体和关系表示的链接预测方法，包括：收集与所要构建知识图谱主题相关的图像数据、文本数据和三元组数据；将预处理后的三元组数据进行知识抽取和实体对齐；对图像数据进行特征提取，生成视觉表示；对文本数据和三元组数据进行特征提取，生成文本表示；将生成的视觉表示、文本表示和三元组数据共同作为输入，对融合模块进行训练，学习包含多模态信息的实体和关系向量表示；通过解码部分对融合模块学习到的特征表示进行解码并进行链接预测，输出预测为正三元组的概率。本发明可提高链接预测任务的准确率，并能提高多模态知识表示学习的可解释性。
基于融合多模态信息实体关系表示链接预测方法

[发明专利]一种基于多尺度特征融合的卫星遥感图文跨模态检索方法-CN202310594257.3在审
发明人：刘伟杰;金福生;徐源;袁野;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/432 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的卫星遥感图文跨模态检索方法，涉及人工智能计算机视觉图像文本跨模态检索技术领域，该方法包括如下步骤：获取目标卫星遥感图像及对应文本；将目标卫星遥感图像及对应文本输入至训练好的模型中，输出目标卫星遥感图像和对应文本的总相似度；根据总相似度，对目标卫星遥感图像匹配相应的文本或图像；模型基于空洞空间金字塔池化单元、双向显著区域抑制法和双向门控循环单元网络训练而成。该方法使用空洞空间金字塔池化单元获取多尺度特征，并使用双向显著区域抑制来进行特征融合，以克服特征融合时带来的特征冗余，最终生成具有强大表征能力的卫星遥感图像特征，提高图文跨模态检索的性能。
一种基于尺度特征融合卫星遥感图文跨模态检索方法

[发明专利]一种基于超图对比学习的金融违约风险预测方法-CN202310433997.9在审
发明人：卢茜君;李荣华;秦宏超;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及金融违约预测技术领域，且公开了一种基于超图对比学习的金融违约风险预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取发债企业的基本数据、是否违约情况和发债企业之间的关联关系；步骤2，生成企业初始特征矩阵和负样本特征矩阵，构建超图，根据超图点边关联矩阵得到超图拉普拉斯矩阵；步骤3，应用超图卷积网络，得到企业表征矩阵和负样本表征矩阵；步骤4，生成全图表征向量，基于对比损失和分类损失进行联合训练，完成对企业违约风险的预测。本发明采用上述基于超图对比学习的金融违约风险预测方法，能够减少信息的丢失，提高金融违约风险的预测效果。
一种基于超图对比学习金融违约风险预测方法

[发明专利]面向目标追踪查询的视频存储管理方法及系统-CN202310458150.6在审
发明人：钟天雄;张志威;赵帅;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/71 文献下载
摘要：本发明公开了面向目标追踪查询的视频存储管理方法及系统，涉及多媒体信息存储查询技术领域，能够通过自适应的视频分块和语义索引技术，加快有关像素的取回，减少目标识别神经网络处理的像素数，从而缓解查询耗时长、能耗高的问题。取原始视频在每一帧中查找感兴趣区域；对感兴趣区域划分分块区域，任意感兴趣区域都落入且只落入一个分块区域，利用分块区域信息划分原始视频得到分块视频；分块视频编码，并建立语义索引，分块视频帧和语义索引对应存储，构建语义索引与标签的关联关系；查询时，接收查询类型标签，确定语义索引，筛选符合查询类型的视频帧作为查询结果帧，解码输出并执行目标识别和追踪操作，获得目标追踪轨迹结果。
面向目标追踪查询视频存储管理方法系统

[发明专利]一种基于图像的深度信息估计方法-CN202310217308.0在审
发明人：宛传兵;金福生;徐源;袁野;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像的深度信息估计方法，包括：将同一场景的无标注图像序列输入至深度神经网络，提取图像特征；依次利用通道注意力机制和空间注意力机制对图像特征进行自适应特征优化；利用双线性差值进行上采样恢复图像分辨率；对恢复后的特征图像作为目标图像进行深度信息预测，根据预测的深度信息和相邻帧重建目标图像；计算目标图像与重建图像在多尺度下的光度误差和平滑误差，获得损失函数；进行无监督模型训练，根据损失函数更新模型参数，得到训练后的模型；利用训练后的模型对输入的场景图像进行深度信息预测。本发明可以充分利用输入图像的局部相关性和远程关系依赖提升低纹理区域的预测效果。
一种基于图像深度信息估计方法

[发明专利]一种基于代数化的深度优先搜索的环路检测方法-CN202310226508.2在审
发明人：邱瑞亨;张志威;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代数化的深度优先搜索的环路检测方法，涉及社区网络有向图技术领域，能够有效地在社交网络中发现并输出所有规定长度内的环路，算法简单效率较高。为达到上述目的，本发明的技术方案为：构建社交网络的有向图；该方法将社交网络的有向图作为目标图，执行如下步骤：将有向图中的点按照读取顺序从1至n编号。按照编号将所述有向图的点边信息以邻接矩阵A的形式存储到CSR格式压缩矩阵中。在所述有向图的邻接矩阵中，选取起始点，用代数化的语言利用邻接矩阵和可达矩阵的思想进行环路检测，在环路检测过程中根据有向图和环路的数学性质进行路径扩展限定，扩展节点即下一个属于环路的节点；由此获得针对起始点的环路路径。
一种基于代数深度优先搜索环路检测方法

[发明专利]基于多粒度锁的索引更新与查询处理协同优化系统及方法-CN202310225485.3在审
发明人：郭铁铮;张志威;肖江;袁野;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多粒度锁机制的索引更新与查询处理协同优化方法设计，属于区块链索引应用研究技术领域。本发明所述基于多粒度锁的索引更新与查询处理协同优化方法，支持使用满足一般图式区块链的安全模型的多种图式区块链，能够根据安全模型为其中存储数据提供安全性、活性以及有效性，能够支持异步共识且具有较高的可伸缩性，从而实现较高的实时性以及较快的确认速度，从而满足大量用户对索引发起的并发操作需求。
基于粒度索引更新查询处理协同优化系统方法

[发明专利]一种针对高读写争用工作负载的可验证索引构建、更新与验证方法-CN202310361889.5在审
发明人：司马胜;张志威;杨晓春;王一拙;王国仁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明涉及计算机数据库领域和可验证计算领域，更具体地说是涉及一种针对高读写争用工作负载的可验证索引构建、更新与验证方法。包括基于默克尔并行树的可验证索引结构以及构建方法，可验证索引的并发更新方法，基于可验证索引的查询验证方法；本发明在支持数据可验证的同时，解决读写冲突的无锁并发控制，批量并行可以在查询和批处理更新方面带来非常好的性能，多版本索引的特性使得历史版本能被保留，因此可以支持对历史版本数据进行验证。
一种针对读写用工负载验证索引构建更新方法

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