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公开(公告)号：CN108763333B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810445536.2
申请日：2018-05-11
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明则提出一种基于社会媒体的事件图谱构建方法，首先进行多源数据预处理，接着对预处理后的数据进行多源事件信息抽取，然后通过事件关系评价对事件间关系进行判定，最后进行实体信息融合，对异构图中的实体进行属性补全。本发明将事件看做抽象实体，基于社会媒体文本数据对抽取事件基本构成要素，事件进行关联，并融合已有结构化知识库构建事件图谱，这样能够提供更全面更直接的面向事件的信息检索服务，还能通过将传统非结构化文本内容的研究转化为基于图的研究，有利于发掘更深层次的信息。
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公开(公告)号：CN108595708A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810443976.4
申请日：2018-05-10
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种基于知识图谱的异常信息文本分类方法，首先构建领域知识图谱，构建出基于所述领域知识图谱的实体识别和实体链接，然后构建文本特征表示向量vtext和实体特征表示向量vent，最后将文本特征表示向量与实体特征表示向量拼接得到融入了知识特征的新的文本表示向量vmerge，对所述新的文本表示向量进行分类训练，得到最终的分类结果。
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公开(公告)号：CN108763333A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810445536.2
申请日：2018-05-11
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F17/2795
Abstract: 本发明则提出一种基于社会媒体的事件图谱构建方法，首先进行多源数据预处理，接着对预处理后的数据进行多源事件信息抽取，然后通过事件关系评价对事件间关系进行判定，最后进行实体信息融合，对异构图中的实体进行属性补全。本发明将事件看做抽象实体，基于社会媒体文本数据对抽取事件基本构成要素，事件进行关联，并融合已有结构化知识库构建事件图谱，这样能够提供更全面更直接的面向事件的信息检索服务，还能通过将传统非结构化文本内容的研究转化为基于图的研究，有利于发掘更深层次的信息。
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公开(公告)号：CN108647318A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810443980.0
申请日：2018-05-10
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提出一种基于多源数据的知识融合方法，在融合多个来源的实体数据时，首先分别对每个数据源的属性进行规范化表示，其中包括了同义属性映射和对属性值的数值单位的统一转换，这样对属性的规范化处理可以减少对后续实体比较造成的影响；然后基于实体名和实体属性对实体进行分块聚合，这样仅将同一分块内不同来源的实体作为候选匹配实体对，避免了将两个数据源中所有的实体两两间比较，减少计算复杂度；最后将同一分块内不同来源的实体作为候选实体对，采用实体对齐算法计算实体间的相似度，将匹配得到不同来源中描述同一客观世界的实体对，建立不同数据源之间同一实体的等价链接，并进行实体属性的合并，而对于一个数据源中独有的实体，可以直接添加到知识库中。
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公开(公告)号：CN108764609A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810316645.4
申请日：2018-04-10
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06Q10/06395 , G06Q50/04
Abstract: 一种基于多源制造工艺信息的固有可靠性评估方法，包括：对产品进行FMEA分析，获得第一可靠度模型；根据基于产品特性的工序能力指数与权重，获得工艺A与工艺B的第一相似度，利用所述第一相似度、工艺B的失效数据与第一可靠度模型，获得工艺A的第二可靠度模型；根据基于过程特性的工序能力指数与权重，获得工艺A与工艺C的第二相似度，利用所述第二相似度与工艺C的失效数据，获得工艺A的第三可靠度模型；根据所述第一可靠度模型、所述第二可靠度模型与所述第三可靠度模型以及其对应权重，获得工艺A的可靠度融合分布模型。本发明的优点是，利用较少的失效数据，从而尽可能准确的根据工艺评价产品的可靠程度，更适用于现在快速响应的生产模式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107679124B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710858347.3
申请日：2017-09-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种基于动态规划算法的知识图谱中文问答检索方法，本发明旨在将原本分成三个子步骤的问答过程统一建模到同一个过程中，融入形式语言中状态机的思想将实体的识别过程与问答检索的过程用同一模型进行建模，实体识别被建模成从系统初始状态0到状态1的转移过程，问答检索过程被建模成从状态1转移到状态2的过程。保证回答精度与广度，又能从宏观上将整个问答过程进行统一化建模。另外，本发明将问答过程中的目标实体的转移过程建模成状态机中的状态转移过程，将中转实体建模为中间状态，将最终答案建模为终止状态。在此基础上，使用动态规划算法对所有状态之间的转移过程在整体上进行决策支持，同时保证系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN109048492A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810852180.4
申请日：2018-07-30
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法、装置及终端设备。其中，基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法包括：获取预先训练好的基于卷积神经网络构建的刀具磨损状态预测模型；获取在目标刀具的切割过程中采集的传感数据序列，所述传感数据序列包括按时序采集的传感数据；基于所述传感数据序列，利用所述刀具磨损状态预测模型预测所述目标刀具的磨损状态。本发明提供的基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法，不需要提取复杂的时频域特征，可以有效简化数据处理过程、提高效率，同时由于所述传感数据序列是按时序采集的传感数据，因此可以基于内在序列特征实现刀具磨损状态的预测，可以有效提高准确性。
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公开(公告)号：CN109048492B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201810852180.4
申请日：2018-07-30
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法、装置及终端设备。其中，基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法包括：获取预先训练好的基于卷积神经网络构建的刀具磨损状态预测模型；获取在目标刀具的切割过程中采集的传感数据序列，所述传感数据序列包括按时序采集的传感数据；基于所述传感数据序列，利用所述刀具磨损状态预测模型预测所述目标刀具的磨损状态。本发明提供的基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法，不需要提取复杂的时频域特征，可以有效简化数据处理过程、提高效率，同时由于所述传感数据序列是按时序采集的传感数据，因此可以基于内在序列特征实现刀具磨损状态的预测，可以有效提高准确性。
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公开(公告)号：CN107679124A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710858347.3
申请日：2017-09-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于动态规划算法的知识图谱中文问答检索方法，本发明旨在将原本分成三个子步骤的问答过程统一建模到同一个过程中，融入形式语言中状态机的思想将实体的识别过程与问答检索的过程用同一模型进行建模，实体识别被建模成从系统初始状态0到状态1的转移过程，问答检索过程被建模成从状态1转移到状态2的过程。保证回答精度与广度，又能从宏观上将整个问答过程进行统一化建模。另外，本发明将问答过程中的目标实体的转移过程建模成状态机中的状态转移过程，将中转实体建模为中间状态，将最终答案建模为终止状态。在此基础上，使用动态规划算法对所有状态之间的转移过程在整体上进行决策支持，同时保证系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN107506486A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710858346.9
申请日：2017-09-21
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30604 , G06F17/30734
Abstract: 本发明提供一种基于实体链接的关系扩充方法，本发明采用实体链接的技术手段，将自然语言中的文本链接到知识库中对应的实体上，将信息框属性值中未标注的实体识别出来，依据候选实体类型与关系两端的实体类型匹配度，利用百科词条的标签系统作为实体的类型，通过统计规约得到关系两端的关系类型。同时，本发明采用了模型融合的方法对候选实体的排序，将非线性的提升(boosting)集成模型的优势融合线性模型中，提高模型性能，保证关系的准确性。通过本发明可以有效地识别出信息框中未链接的实体，并解决同名实体和实体别名等问题，与目标实体建立关系，实现关系扩充。
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