公开(公告)号：CN115293044A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210959371.7

申请日：2022-08-10

Applicant: 东南大学

Inventor： 张志政 ,  张柏礼 ,  翟玉庆 ,  王天昊 ,  蒋驰 ,  季嘉诚 ,  孟令德

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06F119/02

Abstract: 本申请公开了一种固体火箭发动机性能关键影响因素的参数推荐方法，所述方法以一个固体火箭发动机(SRM)内弹道性能预测神经网络模型为基础，包括固体火箭发动机设计参数项影响力计算、固体火箭发动机设计主要参数项筛选和固体火箭发动机设计参数寻优三个步骤：通过参数项影响力计算得到该模型的各个输入参数对于预测结果的影响力大小；通过参数项筛选寻找出对结果影响显著的参数；通过遗传算法进行启发式搜索，得到满足性能指标要求的参数值组合。

公开(公告)号：CN116431792A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310470284.X

申请日：2023-04-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 张志政 ,  翟玉庆 ,  曹宇

IPC: G06F16/332 ,  G06F40/295 ,  G06F40/289 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0499

Abstract: 本申请公开了一种引入常识推理和人机交互的军事新闻信息抽取方法，包括以下步骤：设计面向军事新闻的事件信息预抽取方法；总结军事新闻事件常识并设计对应的事件常识表示方法，构建军事新闻事件常识库，使用常识库对事件信息预抽取结果进行纠错和补充，设计人机交互方法，对事件抽取结果进行精化处理。首先对已有的军事新闻事件模式进行了微调，并使用深度学习技术得到事件预抽取结果，然后引入相关的军事事件常识，构建对应的常识表示方法以及使用常识推理对预抽取结果进行进一步纠错和补充的方法，与深度学习技术实现数据、知识双驱动模型。最后阶段通过人机交互精化抽取结果，提高抽取结果的高准确率，为后续使用事件信息的相关任务提供保障。