“董理君”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23个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于锚点的动态知识图谱表示学习方法及系统-CN201911380039.X有效
发明人：赵东阳;董理君;李旦;孙晨鹏;陈仁谣 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种基于锚点的动态知识图谱表示学习方法及系统，首先找到已有知识图谱中对全局信息起支撑作用的关键实体，利用这些实体的向量构建基坐标系统；其次，将新增知识与已有知识图谱进行语义对齐，包括实体对齐、关系融合；最后，在基坐标系统下进行表征学习，只需联合新增知识与已有知识图谱的相关局部知识进行训练，将新知识实体摆放在知识空间中合适的位置，实现动态知识图谱的自适应增长。本发明的有益效果：将实体及关系的文本信息作为语义基础，提供了知识融合的信息基础，使得实体对齐和关系融合更加全面充分；利用word2vec向量生成模型，将实体及关系的文本信息转化为向量形式，从而用于数学运算。
一种基于动态知识图谱表示学习方法系统

[发明专利]一种基于攻击模式的网络攻击行为预测方法-CN202210829333.X在审
发明人： 董理君;吴铁军;姜家伟;贾伟;江波;李新川;康晓军;姚宏 -专利权人：中国地质大学（武汉）;绿盟科技集团股份有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于攻击模式的网络攻击行为预测方法，包括：构建网络攻击事理图谱；其中事理图谱由攻击行为组成；从事理图谱中抽取攻击模式；其中攻击模式由攻击行为之间的链路关系组成；聚合攻击模式及历史攻击行为，得到攻击模式和历史攻击行为的向量表示；采用改进GAT网络更新历史攻击行为表示，并利用更新的历史攻击行为，计算候选攻击行为得分，并对候选攻击行为进行排序；其中候选攻击行为，为所有待预测的攻击行为；候选攻击行为得分最高者为最终预测的攻击行为。本发明有益效果是：考虑了攻击主体的属性信息，并对主体的历史攻击行为进行编码，使其能够更好地服务于恶意行为预测任务。
一种基于攻击模式网络攻击行为预测方法

[发明专利]一种面向逻辑多态性的事理图谱表示学习方法及系统-CN202210845839.X在审
发明人： 董理君;姜家伟;李新川;姚宏;刘超;梁庆中 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向逻辑多态性的事理图谱表示学习方法及系统，所述事理图谱表示学习方法包括：对事理图谱中的节点进行向量化，以得到初步的向量表示；采用树状结构构建由事件组成的复合事件；考虑事件之间的逻辑关系，使用周期函数作为事件对置信度映射函数，对所述复合事件的事理逻辑进行建模；选择负采样策略对所述复合事件进行负采样；使用marginloss作为损失函数训练事件嵌入。本发明通过提出使用树状结构对事件组合进行建模，并采用周期函数作为事件得分的方式，既保证了模型对于复杂事件的表达能力，又保证了每个事件的嵌入质量，以适用于不同场景下的下游任务。
一种面向逻辑多态性事理图谱表示学习方法系统

[发明专利]一种二维姿态机动卫星任务规划技术研究的方法及装置-CN201810093044.1有效
发明人：赵曼;李晖;陈金勇;彭会湘;张超;吴杰;董理君 -专利权人：中国地质大学（武汉）;中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种二维姿态机动卫星任务规划技术研究的方法及装置，方法包括构建卫星任务规划相关的数据库；读取数据库中的数据，并对数据进行预处理；对数据及卫星关系数据进行抽象，获取逻辑资源数据；定义约束变量；基于约束变量和任务调度模型的假设，建立任务调度模型；在任务调度模型中应用规划算法，执行规划算法的迭代过程，对逻辑资源数据进行约束处理；在迭代过程满足规划算法的终止准则时，获取满足终止准则的最优解，把解码最优解得到的规划方案作为二维姿态机动卫星任务规划的最优方案。本发明针对具有二维姿态机动能力的卫星，利用任务规划方法，为在轨运行的卫星制定合理的载荷调度方案，形成相应对策模式，给出最佳规划方案。
一种二维姿态机动卫星任务规划技术研究方法装置

[发明专利]一种基于语义元语的词向量表征学习方法及系统-CN201810883567.6有效
发明人：刘超;姚宏;李旦;董理君;康晓军;李新川;郑坤 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于语义元语的词向量表征学习方法，包括以下三个步骤：输入预设英语词典，获得预设英语词典中所有词汇所对应的语义元语词汇；根据获得的语义元语词汇得到与其对应的基础词向量；在预设英语词典中选取目标词汇，根据目标词汇在原语句或段落中的释义及基础词向量获取目标词汇的目标词向量。获取目标词汇的目标词向量的具体步骤是：将每个词的各个释义代替这个词本身替换到原语句中，并保留语句意义与原语句最接近的一种释义，即得到了目标词汇的准确释义，用准确释义对应的语义元语词汇的词向量来适当地表达目标词，就能得到目标词汇的目标词向量。
一种基于语义向量表征学习方法系统

[发明专利]一种面向地球物理领域知识图谱的自动化构建方法及系统-CN201810883507.4有效
发明人： 董理君;姚宏;赵东阳;康晓军;李新川;郑坤 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明一种面向地球物理领域知识图谱的自动化构建方法，首先，建立起地球物理领域的概念知识库；其次，建立地球物理领域邻域内每种关系对应的关系指示词库；然后获取地球物理领域知识数据集；接着对文本进行NLP处理，然后利用标记的地球物理领域知识概念对文本进行基于词距离与实体距离对候选实体对进行识别。接着根据词性标注以及位置信息生成包含噪声数据的候选关系指示词集，利用关系指示词库进行噪声过滤；接着将提前定义好的每种关系对应的关系指示词转换成向量之后，与候选关系指示词转的向量进行相似度计算，找出相似度最高的关系指示词对应的关系；最后将这些结构化的数据导入到图数据库Neo4j中，搭建地球物理领域知识图谱。
一种面向地球物理领域知识图谱自动化构建方法系统

[发明专利]一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法、设备及存储设备-CN201711479901.3有效
发明人：赵曼;宋光磊;范园;李晖;吴杰;董理君;黄梦达;潘孟琦;李贝;吴柳依 -专利权人：中国地质大学（武汉）;山东航天电子技术研究所
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法、设备及存储设备，方法包括步骤：S1：加载数据；S2：预处理；S3：载入OPEN表；S4：OPEN表为空否；S5：空，到达目标点；S6：否则，取代价最小点放入CLOSE表；S7：判断到达终点否；S8：是，完成轨迹规划；S9：否，扩展邻节点；S10：判断邻节点为空否；S11：空，取父节点并判断OPEN表为空否；S12：空，继续取父节点并判断OPEN表为空否；S13：否则，返回S6；S14：若扩展邻节点不为空则执行约束处理；S15：判断扩展邻节点在CLOSE表中否；S16：若在，该点已遍历，返回S7；S17：否则，判断该点存于OPEN表中否；S18：若是，计算评价函数并返回S4；S19：否则，返回S3。本发明可以规划无人机的轨迹。
一种基于算法无人机轨迹规划方法设备存储

[发明专利]一种基于PDDL多星协同任务规划方法、设备及存储设备-CN201810093153.3有效
发明人：赵曼;李晖;陈金勇;张超;吴杰;董理君;孙龙;张智;卫小东 -专利权人：中国地质大学（武汉）;中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于PDDL多星协同任务规划方法、设备及存储设备，一种基于PDDL多星协同任务规划方法，首先建立基于PDDL的成像卫星规划模型，根据模型中的域文件，实现所述基于PDDL的成像卫星规划模型的通用性，设计模型转换规则和映射方法，将所述基于PDDL的成像卫星规划模型自动转换为成像卫星规划数学模型，根据所述成像卫星规划数学模型，规划器输出多星协同任务的规划结果；一种基于PDDL多星协同任务规划设备及存储设备，用于实现一种基于PDDL多星协同任务规划方法。本发明通过实现卫星任务规划建模的通用化和模型之间的自动化构建，提高了卫星任务规划模型的构建效率及其通用性，更快速、方便的得到卫星任务的规划结果。
一种基于 pddl 协同任务规划方法设备存储

[发明专利]一种基于结构信息与文本描述的知识图谱表示学习方法-CN201811011812.0有效
发明人：姚宏;李圣文;李清涛;刘超;董理君;康晓军 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明一种基于结构信息与文本描述的知识图谱表示学习方法的目的是将三元组中的实体和关系映射到低维连续的实值空间中。本发明旨在提高知识表示中实体的向量表示；从现有知识库Freebase中得到实体的对应文本描述信息，采用word2vec对每个描述进行词向量表示，然后用词加和均值向量作为该描述的向量表示，还采用doc2vec的句向量生成方式对描述进行向量表示，然后将词向量作为CNN文本编码器的输入，得到每个实体的基于描述文本的表示向量；然后在联合表示中利用权值来评估知识库中基于符号的表示向量、基于网络结构的表示向量和基于描述文本的表示向量对实体的最终表示向量的影响，完成结构信息和文本信息的融合，提高知识图谱表示的准确性。
一种基于结构信息文本描述知识图谱表示学习方法

[发明专利]一种基于神经网络的司法领域关系抽取方法及系统-CN201910145396.1有效
发明人：梁庆中;王晨威;郑坤;姚宏;刘超;董理君;康晓军;李新川;李圣文 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-02-27 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：一种基于神经网络的司法领域关系抽取方法及系统，本发明在原有的开放式神经网络关系抽取框架基础上，构建司法领域专用数据集，并形成司法领域罪名特征集，通过优化神经网络提高关系抽取准确率的方法：首先，从中国裁判文书网获取大量司法领域相关非结构化文本，并用Word2Vec模型，Bert模型等向量转换模型得到文本的向量表示；其次，通过对非结构化文本进行TF‑IDF词频统计，得到不同罪名及案由的特征集，并得到向量表示；然后优化OpenNRE模型及JointNRE模型，得到准确性更高的JudNRE模型；最后，利用JudNRE模型对文本向量，罪名特征向量向量进行处理，得到司法领域关系抽取模型，用于对待处理的司法领域非结构化文本数据进行司法领域关系抽取，得到对应的实体三元组。
一种基于神经网络司法领域关系抽取方法系统

[发明专利]一种基于张量的知识图谱表示学习方法及系统-CN201910148591.X有效
发明人： 董理君;赵东阳;康晓军;李新川;李圣文;梁庆中;郑坤;姚宏;刘超 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量的知识图谱表示学习方法及系统，本发明针对现有的知识图谱表示学习方法只考虑三元组本身信息、实体文本描述信息、实体图片信息、实体层次结构信息，而忽略了图谱的局部网络结构信息导致知识表示学习效果不佳的问题，本发明在知识图谱的表示学习中，考虑了每个实体的局部网络结构信息。首先，根据知识图谱的数据集，生成每个实体的掩码矩阵；其次，训练张量R，表示整个数据集的语义信息，每个实体可以通过掩码矩阵和R作用，得到每个实体的语义张量表达；然后，训练向量r，表示将每个实体语义张量映射至特定语义空间中的映射向量；最后在特定的语义空间进行训练，提高知识图谱表示学习的准确性。
一种基于张量知识图谱表示学习方法系统

[发明专利]基于分层知识图谱注意力模型的文本关系抽取方法及系统-CN201910090408.5有效
发明人：李新川;镇诗奇;李圣文;梁庆中;郑坤;姚宏;刘超;董理君;康晓军 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于分层知识图谱注意力模型的文本关系抽取方法及系统，其方法包括：首先根据待处理文本选取训练文本集和知识图谱，并对训练文本集和知识图谱分别进行预处理；然后构建分层知识图谱注意力模型，并利用预处理后的训练文本及对该模型进行训练；最后将所述待处理文本中所有句子的头实体和尾实体进行标注，并将标注后的待处理文本输入所述训练后的分层知识图谱注意力模型，得到关系结果。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案提出一种分层知识图谱注意力模型，利用知识图谱表示帮助模型分配句子和词的权重，提高了模型的关系预测的准确率和召回率，进而提高了文本关系的抽取准确度。
基于分层知识图谱注意力模型文本关系抽取方法系统

[发明专利]基于长短时记忆神经网络的人体活动类型分类方法及系统-CN201910152363.X有效
发明人：龚君芳;李润佳;梁庆中;郑坤;姚宏;刘超;董理君;康晓军;李新川 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种本发明提出了一种基于长短时记忆神经网络的人体活动类型分类方法及系统。针对以往的点评网站只考虑点评的具体内容和事物，而忽略了不同评论背后的人群所处的活动类型的问题，本发明提出了一种word2vec模型与TF‑IDF相结合的方法，来推断和识别点评网站上发出不同评论的人当前所处的活动类型和状态。利用评网站构建点评数据集，包括点评内容和活动类型的标签，用Word2Vec模型得到上述点评内容的词向量表示；其次，用TF‑IDF计算每个活动分类的关键词，构建关键词词典；接着，通过统计每条评论中的单词在词典中是否出现，构建权重矩阵；最后将点评内容的词向量与权重矩阵进行拼接，然后输入到长短时记忆神经网络中进行训练，从而得到人体活动分类模块。
基于短时记忆神经网络人体活动类型分类方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的评论数据情感分类方法及系统-CN201810918698.3有效
发明人：郑坤;姚宏;李润佳;刘超;董理君;康晓军 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的评论数据情感分类方法及系统，本发明针对传统的情感分类方法只单独考虑影评的文本信息，而忽略了影评的背景知识导致情感分类的准确率不高的问题，本发明在原有的影评信息上添加背景知识，利用卷积神经网络提高影评情感分类准确率的方法：首先，利用SenticNet情感网络从影评的文本中得到关键词，并用Word2Vec模型得到上述关键词的向量表示；其次，用SenticNet情感网络得到每个关键词对应的背景知识；然后利用TransE模型和document2vec模型得到背景知识的向量表示；最后，利用卷积神经网络对关键词向量，背景知识向量进行处理，得到情感分类模型，提高了影评数据情感分类的准确性。
一种基于卷积神经网络评论数据情感分类方法系统

[发明专利]一种考虑主题的机器阅读理解模型生成方法与系统-CN201910211906.0有效
发明人：康晓军;龚启航;李新川;李圣文;梁庆中;郑坤;姚宏;刘超;董理君 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑主题的机器阅读理解模型生成方法与系统，本发明提取出了训练样本数据中潜在的主题信息，利用这种主题信息对阅读理解模型的训练做监督，从而提高阅读理解模型的效果。本发明公开的模型考虑在模型训练之前提取出与训练样本对应的多个主题，并利用样本的主题信息来提高机器阅读理解工作的效果。本方法的基本流程为：对每个训练样本做处理，找出能代表这个样本的向量表示；对样本做聚类并求出同类样本向量的均值作为主题的向量表示；在匹配和输出时利用注意力机制给向量表示与本样本主题向量相似度更高的词更大的权重。此外，训练数据经过较好的数据清洗后能得到更好的效果，因为降低噪声后我们能得到更好的主题向量表示。
一种考虑主题机器阅读理解模型生成方法系统

1
2
下一页»
尾页
共 23 条