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公开(公告)号：CN119358649A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411362577.7
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种装备特性知识联想补全方法及系统，属于数据处理技术领域，解决了现有推理出来的装备特性知识不准确的问题。包括：从装备特性数据集中选取装备特性数据屏蔽部分内容后与预置的提示词拼接作为训练样本放入训练集；对基于多头自注意力机制的Transformer大模型进行改进，引入记忆模块和融合模块；记忆模块基于多头自注意力机制的处理结果更新记忆矩阵，融合模块融合Transformer模块和记忆模块的输出；利用训练集训练改进的大模型得到知识补全模型；将装备特性数据集中完整的装备特性知识传入知识补全模型，更新记忆模块的记忆矩阵，得到学习后的知识补全模型；利用学习后的知识补全模型补全装备特性知识。实现了装备特性知识的准确补全。
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公开(公告)号：CN117109922A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311091807.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01M13/045 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于工况解耦的轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术，解决了现有技术中轴承故障诊断时未将工况信息和故障数据相结合使得诊断精度及可靠性不高的问题。方法包括：获取轴承振动信号数据；其中，所述轴承振动信号数据包括轴承工况属性和轴承振动数据；将所述轴承振动信号数据输入训练好的轴承故障诊断模型得到轴承故障类别；其中，轴承故障诊断模型包括数据输入层、特征提取层和故障分类器尾部。实现了结合工况数据和故障数据，通过分析工况参数与故障之间的关系，进一步提高诊断的精确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119027580A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410952671.1
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 多粒度系统原型远程全息重构方法及装置，能够提升对模型数据的高效重构能力，使系统快速理解三维模型之间的关系，快速构建三维模型，有效地解决了现有多粒度系统原型技术在远程全息重构方面的局限性，为大规模、高维度数据的系统原型高效处理、传输与渲染提供了一种新的解决方案。方法包括：(1)对模型数据进行模块化处理，将模块的属性表示为一个三元组M＝ ；(2)对全息数据进行多粒度划分；(3)利用高性能压缩算法对处理后的全息数据进行压缩；(4)将压缩后的全息数据进行远程传输，并在接收端进行解压缩和重构；(5)采用渐进式加载策略对用户关注的模型进行局部渲染，降低单次渲染总量。
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公开(公告)号：CN117056707A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311092036.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及一种轴承故障诊断模型的构建方法，属于故障诊断技术，解决了现有技术中轴承故障诊断模型未将工况信息和故障数据相结合在使用时诊断精度及可靠性不高的问题。获取若干时间点的轴承振动信号训练数据构建四个长度相同的时间序列训练数据集；根据四个时间序列训练数据集构建四元组样本对；基于四元组样本对对特征提取器模型进行初步训练；基于四元组样本对初步训练后的特征提取器模型和轴承故障诊断模型同时进行训练；基于至少一个时间序列训练数据集对训练后的故障分类器尾部进行训练，得到训练好的轴承故障诊断模型。实现了结合工况数据和故障数据，通过分析工况参数与故障之间的关系，进一步提高诊断的精确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116777292A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310796861.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于多批次小样本航天产品的缺陷率指标修正方法，包括：步骤S1、获取多批次小样本航天产品的质量缺陷率数据；从中提取出每一批质量数据的有效特征；使质量数据的有效特征能够归一化到百万量级产品条件下；步骤S2、基于所述质量数据的有效特征构建出质量数据相似度度量参数；步骤S3、基于质量数据的有效特征和质量数据相似度度量参数，进行缺陷率指标修正；得到符合百万量级产品条件下的质量缺陷率数据。本发明解决了定位产品型号过程中的薄弱环节和缺陷，发现和解决系统质量隐患，支撑产品改进，降低损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119247401A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411303948.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01S19/07 , G01S19/37 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种临近空间中的电离层TEC预测方法，属于电离层技术领域。方法包括：获取连续三个时刻的电离层环境数据；其中，电离层环境数据包括：电离层TEC数据和地球磁场数据；将三个时刻的电离层环境数据输入训练好的电离层TEC预测模型，得到下一时刻的电离层TEC数据；其中，电离层TEC预测模型包括编码器、条件生成器和解码器；编码器用于将当前时刻的电离层TEC数据编码得到电离层TEC数据的潜在表示；条件生成器用于对三个时刻的电离层环境数据进行反演编码得到电离层电子密度信息；解码器用于利用电离层电子密度信息从当前时刻的电离层TEC数据的潜在表示中重构出下一时刻的电离层TEC数据。实现了通过反演电离层电子密度信息预测电离层状态。
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公开(公告)号：CN116090449B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211433872.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/289 , G06F16/28 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种质量问题分析报告的实体关系抽取方法及系统，属于关系抽取技术领域，解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取准确率低的问题。包括从质量问题分析报告中提取待推理信息，对待推理信息进行预处理后，传入实体关系抽取模型，推理出实体关系；实体关系抽取模型是基于历史质量问题分析报告构建训练集和测试集，对PCNN模型进行迭代训练和测试，直至模型准确率不小于阈值而得到；其中，训练时根据各关系类别的样本权重更新训练集，根据各训练样本的训练结果动态更新各关系类别标签；测试时根据各测试样本的验证结果计算模型准确率，若模型准确率小于阈值，更新各关系类别的样本权重后再次训练和测试。实现了实体间关系抽取的高准确率。
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公开(公告)号：CN116192904A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310206858.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种动态人机交互点云压缩方法，包括以下步骤：基于多层投影法计算人机交互三维点云帧序列中相邻点云帧的最大变化坐标系；对三维点云帧序列分段；对于每段三维点云帧，根据相邻点云帧的最大变化坐标系计算融合坐标系；将该段三维点云帧的每个点云帧投影在所述融合坐标系的投影方向上得到每个点云帧在每个投影方向上的完整投影图像，根据相邻两个点云帧在每个投影方向上的完整投影图像的相似度对该段三维点云帧进行压缩。
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公开(公告)号：CN115688789A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211433871.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于动态标签的实体关系抽取模型训练方法及系统，属于数据处理技术领域，解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取模型准确率低的问题。包括预处理历史质量问题分析报告，构建样本集，将样本集划分为训练集和测试集；构建PCNN模型，基于训练集训练PCNN模型，根据当前训练结果动态更新各训练样本对应的各关系类别标签值，直至训练结束，得到训练好的PCNN模型；基于测试集验证PCNN模型，当模型准确率小于阈值，根据验证结果更新各关系类别的样本权重，并根据更新后的各关系类别的样本权重扩充训练集，基于扩充后的训练集再次训练PCNN模型，直至模型准确率不小于阈值，得到优化的PCNN模型，作为实体关系抽取模型。实现了关系抽取模型的高准确率。
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公开(公告)号：CN116777292B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310796861.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于多批次小样本航天产品的缺陷率指标修正方法，包括：步骤S1、获取多批次小样本航天产品的质量缺陷率数据；从中提取出每一批质量数据的有效特征；使质量数据的有效特征能够归一化到百万量级产品条件下；步骤S2、基于所述质量数据的有效特征构建出质量数据相似度度量参数；步骤S3、基于质量数据的有效特征和质量数据相似度度量参数，进行缺陷率指标修正；得到符合百万量级产品条件下的质量缺陷率数据。本发明解决了定位产品型号过程中的薄弱环节和缺陷，发现和解决系统质量隐患，支撑产品改进，降低损失。
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