一种面向智能应用的领域本体构建方法

    公开(公告)号:CN109460460B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN201811307870.8

    申请日:2018-11-05

    Abstract: 本发明公开了一种面向智能应用的领域本体构建方法,首先获取智能应用相关的多领域数据;明确并细化智能应用需求,构建面向本体的智能应用需求分析模型;定义本体中概念及其属性、各类型关系,创建实例,进行形式化编码;然后利用Jena实现基于领域本体的推理以补全缺失信息;接着运用多维量化指标评估本体的体系结构,判断是否返回以修正本体;最后评估本体对智能应用需求的支持程度,动态更新体系结构以响应应用需求的变化,直到所构建的本体能够满足应用需求。本发明采用循环式的开发结构,强调本体全生命周期内智能应用需求与跨领域本体构建的相互作用,适用于表示面向智能应用的跨领域知识关联,解决现有本体构建方法不足以支撑智能应用的问题。

    一种基于空时残差神经网络的远场语音识别方法

    公开(公告)号:CN110895933B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN201811030952.2

    申请日:2018-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于空时残差神经网络的远场语音识别方法,所述方法包括:步骤1)构建并训练空时残差神经网络ST‑RES‑LSTM,该神经网络是在的空间和时间两个维度上都引入了残差结构的LSTM神经网络;步骤2)利用训练好的空时残差神经网络ST‑RES‑LSTM进行声学模型训练,并生成每一帧的分类概率;步骤3)构建语音识别解码网络,并使用步骤2)的训练好的声学模型进行维特比解码出最终识别结果。本发明的方法在LSTM网络的空间和时间两个维度都引入残差结构,既能缓解层数加深带来的梯度消失问题,又能缓解LSTM在时间维度存在的梯度消失问题,从而提高语音识别的性能。

    一种VoIP网络流量所属平台的识别方法

    公开(公告)号:CN111641599B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202010394712.1

    申请日:2020-05-11

    Abstract: 一种VoIP网络流量所属平台的识别方法,包括:根据流量特征从流量数据中过滤出VoIP流量,并根据五元组信息对VoIP流量进行拆分,生成新的流量文件;识别每个流量文件中的上下行流量,提取和计算上行、下行、合并流量的特征指标,并构成每个流量文件的特征向量;使用随机森林模型进行建模,构建VoIP平台识别模型,输入是由多个流量文件的特征向量构成的特征向量矩阵,输出是多个流量文件分别对应的VoIP平台标签;将待识别的多个流量文件的特征向量构成的特征向量矩阵输入至VoIP平台识别模型,并获得每个待识别的流量文件分别对应的VoIP平台标签。本发明属于信息技术领域,能有效识别加密后的VoIP流量及其平台归属。

    一种网卡的线程级动态均衡调度方法

    公开(公告)号:CN107317759A

    公开(公告)日:2017-11-03

    申请号:CN201710442620.4

    申请日:2017-06-13

    CPC classification number: H04L47/10 H04L47/50

    Abstract: 本发明公开了一种网卡的线程级动态均衡调度方法。本方法为:1)在网卡中设置一流表;流表中的每个条目包括键值和结果两部分,其中键值为业务流中业务报文的五元组,结果为缓存队列号;2)网卡定时去检测各业务处理线程的缓存队列利用率,将线程的缓存队列利用率超过设定阈值的线程的状态设置为已满,否则设置为可用;3)将状态为可用的线程构建一线程队列;4)网卡对收到的每一业务流,根据该业务流的键值查找流表,如果有匹配条目,则将该业务流的业务报文发送到对应的缓存队列;如果没有则从线程队列中选取一线程生成一条目保存到流表中然后发送;5)当一业务流结束或者超时时,网卡删除所述流表中该业务流对应的条目。

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