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[发明专利]一种基于建构的概念词义发展脉络的提取方法-CN201910694294.5在审
发明人：谢振平;任立园;刘渊;詹千熠 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明首先将领域知识以建构知识网络形式表征，分析知识间的具有解释性的认知语义关系，生成知识建构关系，获取知识的解释支撑集。然后在不同时空域下，挖掘知识对之间演化关系，基于建构知识网络，对不同时间域内的知识采用聚类算法进行演变融合，最终抽取出知识的演化脉络，帮助用户准确理解知识间关系，弥补知识缺陷。本发明所述方法能够作为领域知识系统的一个重要服务内容，智能高效地帮助用户梳理知识的演化过程，获取知识之间的关系，分析领域知识发展的关键知识节点，使用户更容易发现优质知识资源。
建构领域知识知识网络计算机技术领域词义服务内容关键知识聚类算法形式表征演化关系演化过程语义关系知识缺陷知识资源解释性时间域空域取出分析认知梳理帮助智能融合挖掘支撑发现

[发明专利]一种电商网络异常产品检测方法及系统-CN202211204359.1在审
发明人：杜航原;曹振武;王文剑;白亮;梁吉业 -专利权人：山西大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明涉及互联网电商领域，为了提高异常产品检测的有效性和可靠性，公开了一种电商网络异常产品检测方法及系统。所述方法包括领域知识图谱数据预处理环节、电商网络异常产品检测模型构建及优化环节和电商网络异常产品检测结果输出及处理环节。本发明结合TransR模型获得的领域知识图谱中产品的知识和电商网络拓扑构造其孪生网络，在多视图编码器分别对电商网络和孪生网络进行编码后，通过聚合器实现了对产品领域知识的有效融合，最终，依据解码的误差为每个产品计算一个异常分数来评估其异常程度本发明通过融入领域知识，能够建立对网络中异常产品的准确可靠描述，有效提升了模型的检测性能。
一种网络异常产品检测方法系统

[发明专利]适用于多模态网络的资源管理方法及系统-CN202310016880.0在审
发明人：邹涛;张汝云;冯博昊;骆汉光;田阿勒滕;黄云雪 -专利权人：之江实验室;北京交通大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L41/0803 文献下载
摘要：本发明提供一种适用于多模态网络的资源管理方法及系统，属于互联网技术领域，构建层次化网络知识库来记录各网络下所属资源的属性信息与状态信息，对不同网络域的各类资源进行寻址与感知；各域网络知识库记录其所管辖各类转发设备的属性与状态信息，以及接入终端的位置与服务信息，并将相关寻址信息上报至核心网的全局知识库；核心网全局知识库对边缘网知识库所提供的关于设备、终端与服务的寻址信息进行存储并向其它边缘网络提供查询接口或主动推送。本发明可对不同模态网络下各类接入终端与转发设备的相关资源进行高效寻址与状态细粒度感知，大幅提升网络的可管可控性。
适用于多模态网络资源管理方法系统

[发明专利]一种基于知识蒸馏的轻量化SAR图像目标检测方法-CN202310761441.2在审
发明人：杜兰;麻弘扬;郭昱辰;周宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的轻量化SAR图像的目标检测方法，包括：获取待检测的SAR图像；将所述待检测的SAR图像输入至训练好的轻量化的学生网络，得到目标检测结果；其中，以YOLOX‑S模型为基线构建所述轻量化的学生网络；轻量化的学生网络利用训练好的教师网络进行训练，且轻量化的学生网络的损失函数包括非蒸馏损失与蒸馏损失，以使训练好的轻量化的学生网络结合顶层知识蒸馏与隐层知识蒸馏的知识蒸馏方法进行目标检测，得到目标检测结果本发明能够充分提取教师网络中有利于轻量化的学生网络学习的知识，从而更好地提高轻量化的性能，使得轻量化模型的检测精度可与复杂大模型相比较，实现对地检测的精度要求。
一种基于知识蒸馏量化 sar 图像目标检测方法

[发明专利]一种融合先验知识的小样本雷达工作模式分类方法-CN202110254832.6有效
发明人：利强;金秋园;杨健;邵怀宗;潘晔;林静然 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合先验知识的小样本雷达工作模式分类方法，包括获取各雷达工作模式下的脉冲数据，根据脉冲数据生成伪图片样本；将生成的伪图片样本输入原型网络进行分类训练，得到每一类的类中心向量；利用先验知识构建知识向量和标签，输入中心网络进行训练，得到每一类的预中心向量；构建损失函数，将损失函数反向传播以更新融合先验知识的原型网络的网络参数，得到最优原型网络；利用最优原型网络对待识别的脉冲数据进行雷达工作模式识别分类。本发明通过结合雷达各工作模式下脉冲参数的变化规律作为先验知识经过中心网络映射为预中心向量后加入原型网络的损失函数并进行反向传播，提高了小样本情况下雷达工作模式分类的准确率。
一种融合先验知识样本雷达工作模式分类方法

[发明专利]网络上的知识问答分享平台对青少年影响的数据采集方法-CN200810042894.5无效
发明人：樊未匀;蒋叶倩 -专利权人：上海市长宁区少年科技指导站;上海市第三女子中学;樊未匀;蒋叶倩
申请日： 2008-09-12 - 公布日： 2010-05-19 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明涉及网络上的知识问答分享平台对青少年影响的数据采集方法，该方法包括以下步骤：采集当今青少年对于网络上的知识问答分享平台是否过度依赖，或者盲目相信的数据；采集由提问者来裁定和采纳正确答案这一做法是否合理的数据；采集青少年用何种态度去对待网络上这样不必思考就能得到答案的知识问答分享平台的数据；采集如何使网络上的知识问答分享平台更加规范的数据。与现有技术相比，本发明通过对网络上的知识问答分享平台对青少年影响的数据进行采集，可以更快的发现问题，并通过采取有效的措施，解决问题。
网络知识问答分享平台青少年影响数据采集方法

[发明专利]问答知识库的生成方法、神经网络的训练方法以及设备-CN201710295530.7有效
发明人：王洪俊;施水才 -专利权人：北京拓尔思信息技术股份有限公司
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种问答知识库的生成方法、神经网络的训练方法以及设备。其中，所述问答知识库的生成方法包括：对文档数据进行拆分处理，得到多个知识片段；通过神经网络对每个知识片段进行映射处理，得到与所述每个知识片段对应的问题，从而生成得到所述问答知识库。通过本发明实施例，能够有效地降低获取问答知识的难度，大大减少了人工工作量。
知识库神经网络人工工作量文档数据映射处理有效地

[发明专利]一种电力知识抽取方法、系统、装置及存储介质-CN202111408634.7在审
发明人：白鹭;李之彧;陈春光;解伟;赵弘昊 -专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力知识抽取方法、系统、装置及从存储介质，电力知识抽取方法包括步骤：获取电力数据；将所述电力数据输入预设的电力知识抽取模型中进行知识抽取；所述电力知识抽取模型输出电力数据的分类结果。电力知识抽取模型包括：输入层、嵌入层、循环神经网络特征提取层、卷积神经网络特征提取层、多层注意力机制过滤层和输出层。本发明基于多层注意力机制的神经网络结构，能够更好解决之前电力知识抽取算法的短板，能够同时对于知识实体局部特征和序列特征的提取，从而达到抽取更加有用的电力信息，从而达到输出结果更优质，提取信息更有用，占用存储空间更小的目标
一种电力知识抽取方法系统装置存储介质

[发明专利]基于商品知识图谱的图神经网络推荐方法和系统-CN202210613446.6在审
发明人：谢春甫;何鑫;张志国 -专利权人：用友网络科技股份有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于商品知识图谱的图神经网络推荐方法和系统，其中，基于商品知识图谱的图神经网络推荐方法包括：获取用户交易数据；基于用户交易数据构建商品知识图谱；基于图神经网络和商品知识图谱进行商品推荐。本申请通过用户交易数据的少量，构建了商品知识图谱，由于商品知识图谱拥有丰富的语义关联信息，可以为推荐系统提供丰富的辅助信息。与没有知识图谱辅助的推荐模型相比，使用知识图谱辅助的推荐模型可以让推荐结果提高精确性、多样性以及可解释性，解决了现有技术中存在的数据稀疏及冷启动等问题。
基于商品知识图谱神经网络推荐方法系统

[发明专利]一种基于门控图卷积时序神经网络的知识追踪方法-CN202110628713.2有效
发明人：张阳;鲁鸣鸣 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于门控图卷积时序神经网络的知识追踪方法。本发明方法将图神经网络模型运用到知识追踪领域，改进目前应用到知识追踪领域的深度学习模型为LSTM，它只考虑了数据的时间信息。通过观察数据发现，知识追踪数据集中学生与知识点以及知识点之间都存在大量图结构。本发明提出的门控图卷积时序神经网络模型，在GCN模型中结合存储不同边信息的传播矩阵，进行拓扑信息提取。可以更好地刻画学生之间、知识点之间、学生与知识点之间的相关性。
一种基于门控图卷时序神经网络知识追踪方法

[发明专利]一种互联网+环境下文化创新企业知识缺口的识别方法-CN202010987288.1有效
发明人：张健;齐林;张烁;廖梦洁;陈进东;王宗水 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明涉及一种互联网+环境下文化创新企业知识缺口的识别方法，该方法包括以下步骤：S1、运用无向加权的连通图G＝(V,E)，构建“互联网+”环境下的知识全集网络；S2、将网络化的知识载体文本表征为词向量的语义信息，向量化知识主题语义，并获取语义相似度；S3、运用无向加权的连通图G'＝(V',E')，构建文化创新企业储备知识主题网络，其中：S4、抽取需求知识载体文本中的主题词，通过词频和逆向文档频率完成需求知识主题识别，在识别需求知识主题的基础上，识别需求知识主题中的知识缺口。本发明主要解决文化创新企业知识在某些方向存在严重不足和知识缺口存在的问题。
一种互联网环境文化创新企业知识缺口识别方法

[发明专利]一种基于知识蒸馏的卷积神经网络的量化方法-CN202010743852.5在审
发明人：吴梓恒;胡杰;曾梦泽 -专利权人：魔门塔（苏州）科技有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供的基于知识蒸馏的卷积神经网络的量化方法，涉及卷积神经网络技术领域，采用动态搜索的方式获取卷积神经网络每一个网络权重层最佳的裁剪比例和量化位数，对训练好的卷积神经网络依次经过稀疏化、采用教师网络进行知识蒸馏微调训练、逐层量化、再次使用教师网络进行知识蒸馏微调训练，使得在保留网络精度的前提下大幅度压缩卷积神经网络的存储需求和计算需求。在卷积神经网络的量化压缩过程中，使用教师网络进行基于知识蒸馏的微调训练，可以对卷积神经网络的不同网络权重层采用不同的量化精度，并且不会过度损失网络精度，使得在量化过程中可以增大对卷积神经网络的压缩程度。
一种基于知识蒸馏卷积神经网络量化方法

[发明专利]一种基于大数据的威胁行为分析方法及服务器-CN202310630566.1在审
发明人：刘根 -专利权人：阿锐巴数据科技（上海）有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于大数据的威胁行为分析方法及服务器，方法包括：获取实时威胁事件；将实时威胁事件的各个属性与预先构建的威胁事件知识图谱中的威胁事件的属性进行比对，识别实时威胁事件；其中，构建威胁事件知识图谱的方法包括：搜集威胁事件；根据威胁事件的各个属性构建威胁事件知识图谱。实施本发明实施例提供的方法，通过大数据平台保证大量网络威胁行为数据高效传输与处理。利用知识图谱描述网络威胁行为间的各种关系，并根据网络威胁行为来实时动态更新已有威胁事件知识图谱，实现网络威胁行为的自学习。弥补了传统网络威胁检测方法难以检测未知、复杂的网络威胁行为的技术短板，并提升了检测效率。
一种基于数据威胁行为分析方法服务器

[发明专利]一种有杆泵井工况智能诊断方法-CN202211707719.X在审
发明人：郭致杰;何岩峰;王相 -专利权人：常州大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种有杆泵井工况智能诊断方法包括，数据采集与示功图归一化，数据包括地面示功图卡片和对应的特征敏感参数；搭建神经网络，并建立各种工况对应的知识库；基于神经网络和知识推导进行诊断，当神经网络模型的工况诊断结果对应参数达到知识库的要求，则该结果作为最终的诊断结果输出，当神经网络模型的诊断结果不能通过知识推导的二次验证，则比较神经网络与知识推导诊断结果的置信度，选择置信度高的作为最终诊断工况，异常工况以检泵结果为准；进行模型训练，优化模型参数和架构本方法可以解决传统的神经网络提取方法工况分类结果准确率低下的问题。
一种有杆泵井工况智能诊断方法

[发明专利]一种基于知识图谱的网络热点信息推荐方法、系统及设备-CN202310528124.6有效
发明人：毛星亮;蒋政治;李琳;李芳芳 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及网络信息技术领域，公开了一种基于知识图谱的网络热点信息推荐方法、系统及设备，该方法包括：获取已发生热点事件及决策信息，进行关键词提取和知识抽取后，构建网络热点知识图谱；获取突发热点事件，并对突发热点事件进行关键词提取和知识抽取；根据突发热点事件和网络热点知识图谱中的关键词、实体属性和关系，进行关键词相似度、实体属性相似度和关系相似度评估；根据评估得到的关键词相似度、实体属性相似度和关系相似度，进行热点事件及决策信息推荐。本发明实现了精准推荐突发网络热点事件的相似案例及决策信息，提高应对突发网络热点事件的能力的目的。
一种基于知识图谱网络热点信息推荐方法系统设备