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公开(公告)号：CN117332270A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311292970.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F16/21 , G06F16/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于零样本重放的增量学习方法，属于机器学习方法领域。该方法包括以下步骤：获取物联网设备的实时监控数据；构建物联网监控模型，利用所述物联网监控模型对所述监控数据进行预测得到预测后的监控数据；利用完善的标签体系对预测后的监控数据进行自动化标注；基于零样本重放的方法构建训练样本集对所述物联网监控模型进行训练得到训练好的物联网监控模型；将标注后的监控数据输入训练好的物联网监控模型得到高亮显示的关键信息。该方法使用标注过的样本集进行模型训练，提高了模型抽取信息的准确率以及训练的效率；在增量学习过程中通过同时使用旧样本的样本特征和新样本，在避免产生灾难性遗忘的同时节省了数据存储的开销。
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公开(公告)号：CN116303977A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310551556.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 孟英谦 , 彭龙 , 李胜昌 , 任智颖 , 邵鹏志 , 谢志豪 , 张世超 , 李泽宇 , 宋彪 , 高圣楠 , 魏中锐 , 胡明哲 , 姜伟 , 张子烁 , 邬书豪 , 葛祥雨
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于特征分类的问答方法及系统，属于自然语言处理技术领域；解决现有技术中的问答模型推断速度慢，且答案预测不够准确的问题。本发明的问答方法包括以下步骤：获取待处理问题，得到待处理问题对应的类别；在文本语料库中搜索与待处理问题相同类别且相关度最高的原始文本数据；文本语料库包括多个不同类别的原始文本数据；将待处理问题和对应的相关度最大的原始文本数据分别与对应的类别标签融合得到对应的两个带有类别标签信息的特征向量，将两个特征向量输入预先训练的智能问答模型的答案预测模块，基于待处理问题对应的特征向量，在原始文本对应的特征向量中预测得到待处理问题对应的答案。
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公开(公告)号：CN118069291B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410176473.0
申请日：2024-02-08
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F9/455 , H04L67/1001 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于业务和结果导向的弹性扩缩容方法，属于云计算技术领域。本发明方法包括：基于历史扩容数据预测当天负载高峰时段，基于各负载高峰时段对应的历史扩容数据和当天的任务信息确定各负载高峰时段的计划扩容执行时间和计划扩容策略；在各计划扩容策略执行的过程中，基于实时监控的业务指标值和系统性能指标值调整各计划扩容策略，并将调整后扩容策略记录至所述负载高峰时段对应的扩容数据中；其他时段，基于实时监控的业务指标值和系统性能指标值执行实时扩容和缩容并记录至相应时段对应的扩容数据中。本发明方法可以解决现有技术中扩缩容不能满足业务预期效果、扩缩容滞后以及当负载波动大时造成的性能损耗和不稳定问题。
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公开(公告)号：CN117332269A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311292957.3
申请日：2023-10-08
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F16/23
Abstract: 本发明涉及一种基于标签体系的结构化数据增量学习方法，属于自然语言处理领域。该方法包括以下步骤：建立初始标签体系，基于所述初始标签体系对结构化数据集进行人工标注，构建第一训练样本集；构建Bert模型，基于第一训练样本集对Bert模型进行训练得到训练好的Bert模型；将业务数据输入训练好的Bert模型得到相应的特征值，基于所述特征值得到完善的标签体系；构建物联网监控模型，利用所述物联网监控模型对业务数据进行预测得到预测后的业务数据；利用所述完善的标签体系对预测后的业务数据进行标注，构建第二训练样本集；基于第二训练样本集对所述物联网监控模型进行训练得到训练好的物联网监控模型。该方法可自动生成业务所需的特征标签，利用完善的标签体系对业务数据进行标注，提高了模型的识别效果和训练效率。
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公开(公告)号：CN115200782A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210879927.1
申请日：2022-07-25
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 葛祥雨 , 孟英谦 , 彭龙 , 李胜昌 , 邵鹏志 , 谢志豪 , 张世超 , 任智颖 , 李泽宇 , 王乃正 , 胡明哲 , 宋彪 , 魏中锐 , 邬书豪 , 高圣楠 , 霸建民
Abstract: 本发明涉及一种车辆质心检测系统和方法，测量车辆静态质心和车辆动态质心，属于车辆测量技术领域。测量车辆静态质心时，通过车辆静态检测装置的多支点与倾斜平台模式，共用同一套硬件结构分别测量车辆的静态水平质心和纵向质心，极大简化了参与计算的物理参数，测量过程中被测车辆只需停放在支撑平台上，无其他约束，操作方便简单、误差小。测量车辆动态质心时，通过多支点测量，分析被测车辆的质量分布，依据合力矩为零这一原理，完成水平方向各个轴向的动态质心位置的计算，为车辆的质心设计分析和稳定运行提供技术与数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115132219A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210711617.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 邵鹏志 , 谢志豪 , 王乃正 , 孟英谦 , 彭龙 , 李胜昌 , 宋彪 , 邬书豪 , 李泽宇 , 张世超 , 魏中锐 , 任智颖 , 葛祥雨 , 胡明哲 , 霸建民 , 高圣楠 , 张敏
IPC: G10L21/0216 , G10L15/04
Abstract: 本发明涉及一种基于二次谱减法的复杂噪声背景下的语音识别方法和系统，属于语音增强技术领域。该方法包括：选取复杂噪声背景下的含噪历史音频和纯净噪声音频，经过计算处理得到历史噪声估计；对复杂噪声背景下的待识别音频进行分帧处理，得到多帧音频；依次对每帧音频进行处理：基于历史噪声估计和当前帧音频的噪声估计，确定历史噪声移除因子和当前帧音频噪声移除因子，对当前帧音频进行二次谱减，得到当前帧音频降噪后的语音频谱。该方法解决了对于现实世界中的背景噪声复杂采用现有技术无法将残余噪声控制到较低水平的问题。
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公开(公告)号：CN118075133A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410176471.1
申请日：2024-02-08
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: H04L41/0896 , G06F9/455 , H04L41/0894 , H04L41/0816 , H04L41/147
Abstract: 本发明涉及一种基于Kubernetes改进的扩缩容系统，属于云平台的应用部署技术领域。本发明系统包括在云平台上部署Kubernetes和自主实现的应用管理组件、扩缩容计划调度组件、扩缩容脚本执行组件和扩容调整组件，通过各组件与Kubernetes实现扩缩容，改进原Kubernetes只能基于系统各指标阈值进行扩缩容的机制，实现基于历史数据分析预测当天的负载高峰时段以对负载高峰时段提前进行计划扩容，解决Kubernetes的弹性扩缩容机制需要在监测到负载超过一定阈值时才发起扩缩容导致的扩容滞后性，同时可以避免在负载波动大的情况下频繁扩缩容造成的资源损耗和应用的不稳定；本发明系统还实现在负载高峰时段基于业务指标值对应用的资源进行实时扩缩容，解决了原Kubernetes的弹性扩缩容机制与业务脱节的问题。
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公开(公告)号：CN118069291A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410176473.0
申请日：2024-02-08
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F9/455 , H04L67/1001 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于业务和结果导向的弹性扩缩容方法，属于云计算技术领域。本发明方法包括：基于历史扩容数据预测当天负载高峰时段，基于各负载高峰时段对应的历史扩容数据和当天的任务信息确定各负载高峰时段的计划扩容执行时间和计划扩容策略；在各计划扩容策略执行的过程中，基于实时监控的业务指标值和系统性能指标值调整各计划扩容策略，并将调整后扩容策略记录至所述负载高峰时段对应的扩容数据中；其他时段，基于实时监控的业务指标值和系统性能指标值执行实时扩容和缩容并记录至相应时段对应的扩容数据中。本发明方法可以解决现有技术中扩缩容不能满足业务预期效果、扩缩容滞后以及当负载波动大时造成的性能损耗和不稳定问题。
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公开(公告)号：CN117950764A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410139718.2
申请日：2024-01-31
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于中间数据的任务断点重跑方法及系统，属于批流一体数据处理领域。本发明方法包括：基于数据处理任务确定相应的DAG图，DAG图用于表示执行所述任务的各任务算子的执行顺序和执行方向；基于DAG图执行数据处理任务，执行时记录输入数据在相应数据源中的偏移位置、各任务算子的执行结果标志，当所述执行结果标志为成功时，记录该任务算子形成的中间数据；其中，所述输入数据为从相应数据源中持续读取的批数据或流数据；在所述任务执行失败时，基于所述执行结果标志以及所述偏移位置或中间数据执行任务断点重跑。本发明方法可以避免失败的批流一体数据处理任务在重跑过程中出现的数据丢失、数据重复等问题，并提升任务重跑效率。
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公开(公告)号：CN116450796B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310558113.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor： 彭龙 , 孟英谦 , 李胜昌 , 张世超 , 谢志豪 , 邵鹏志 , 任智颖 , 宋彪 , 魏中锐 , 胡明哲 , 李泽宇 , 高圣楠 , 姜伟 , 张子烁 , 葛祥雨 , 邬书豪
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种智能问答模型构建方法及设备，属于自然语言处理技术领域；解决现有技术中的问答模型构建方法得到的问答模型推断速度慢，且答案预测不够准确的问题。本发明的方法包括：获取问答相关领域的多个原始文本数据，构建训练样本集；训练样本集中包括原始文本数据，以及基于原始文本数据得到的标准问题、标准答案和类别标签；构建初始智能问答模型，初始智能问答模型包括特征分类模块和答案预测模块；其中，特征分类模块用于对输入的问题进行分类；答案预测模块用于基于融合了类别信息的问题进行答案预测；基于训练样本集对初始智能问答模型进行训练，经过损失函数迭代更新，得到智能问答模型。
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