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公开(公告)号：CN107590237B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201710812116.9
申请日：2017-09-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开一种基于动态翻译原则的知识图谱表示学习方法，首先采用实体向量与关系向量之间基于翻译的模型，利用动态参数定义了动态翻译原则很好地表示了三元组中实体向量与关系向量之间的相互关联，且无须引入更多的参数；然后然后根据不同的翻译模型构建了不同的动态翻译原则；最后利用正负例元组之间基于边际的损失函数将实体向量和关系向量关联起来，并优化该损失函数，当达到优化目标时，就可以学得知识图谱中每个实体的向量和关系的向量，从而更好地表示实体和关系之间的联系，并更好的应用于大规模知识图谱补全中。本发明能够很好地应用于大规模知识图谱中，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN107679661B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201710919660.3
申请日：2017-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/10 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法，利用知识图谱刻画出旅游景点和旅游路线中的语义信息，借助路线生成模型和一种用户‑路线相似度计算法方法，综合考虑用户在旅行中的时间、花费和偏好这三个重要因素，构造出一条最符合用户偏好和约束的个性化旅游路线，解决了现有旅游领域中用户需要花费过多时间制定旅行路线的问题，能够结合用户喜好特征将路线规划问题很好地应用于大规模知识图谱中，从而极大地拓展了知识图谱在个性化旅游路线规划的应用，具有良好的实用性。
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公开(公告)号：CN110608884A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910728620.X
申请日：2019-08-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力神经网络的滚动轴承状态诊断方法，包括：使用振动加速传感器采集不同电机负载下不同状态的滚动轴承振动加速度的时序信号，得到振动加速度数据作为样本数据；对采集的样本数据进行数据增强处理；对数据增强处理后的样本数据按照滚动轴承状态类型贴上相应标签；利用多层映射扩展每一个样本数据的特征矢量，从一维特征变为多维特征；构建自注意力网络诊断模型；用处理后的样本数据对自注意力网络诊断模型进行训练，评估训练后的诊断模型，并将其应用于监测待诊断的滚动轴承。本发明使用数据增强技术、拓展特征方法，减少了该方法对数据量的需求，增加了本发明应对极端环境的能力。
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公开(公告)号：CN110008469A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910207179.0
申请日：2019-03-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种多层次命名实体识别方法，包括：S1对数据文本进行预处理，得到词汇表C；S2利用预训练好的词向量，结合文本的字符特征信息序列，得到的文本的向量表示；S3对所述文本的向量表示进行编码，得到编码后的文本特征向量序列；S4把所述文本特征向量序列用CRF模型进行解码，标注出所述文本特征向量序列中的实体；S5把标记处的实体的前文信息、后文信息以及该实体的信息作为后续的识别过程的候选序列；S6将所述文本特征向量序列以及所述候选序列，输入到基于注意力机制的推理单元，计算得到注意力向量；S7把所述注意力向量和所述文本特征向量序列输入到CRF模型中，标注出序列中的实体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105704040B
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201610224760.X
申请日：2016-04-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/753 , H04L12/755
Abstract: 本发明公开了一种路由表的构建和查找方法，包括路由表项转换为伪布尔函数表示、路由表项的ADD表示、更新路由表项、删除路由表项、根据传入数据包进行路由查找的过程；通过利用ADD的高紧凑表示和以集合方式处理多组数据的方式处理路由表，减少路由表的节点冗余和路由查找比较次数，提高路由转发性能。本发明能够在较低内存占用的情况下完成对路由表的构建，同时还能在较少比较次数下完成数据包的路由查找。
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公开(公告)号：CN105893660B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610190855.4
申请日：2016-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种面向符号BDD操作的CPU设计方法及计算系统，包括：BDD数据结构设计、新型数据结构操作算法、专用指令系统设计、CPU内核与构架设计、BDD操作专用运算系统构建以及系统的硬件实现。本发明通过用户上位机将操作对象转换，传输至所设计的专用BDD运算系统，通过系统内专用CPU运算机制对BDD数据进行操作计算，以达到快速运算的目的；通过建立新型BDD数据结构与对应操作算法，提高了BDD操作运算的效率。本发明能够在较高的算法效率以及较高的硬件处理效率下完成BDD操作计算任务，同时还能保证BDD数据的正确性和简洁性。
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公开(公告)号：CN105761650B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610242448.3
申请日：2016-04-19
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/10
Abstract: 本发明公开了一种旅游车船多语言自动讲解系统及讲解同步方法，由固定安装于车船体内的自动讲解同步设备和由游客携带的智能讲解设备通过无线网络连接组成；所述自动讲解同步设备包括嵌入式处理模块、地理位置定位模块、低功耗蓝牙发射模块、无线局域网接入模块、文件存储模块、供电模块和液晶触摸屏；地理位置定位模块、低功耗蓝牙发射模块、无线局域网接入模块、文件存储模块、供电模块、液晶触摸屏均与嵌入式处理模块连接。本发明讲解同步用的蓝牙信号以广播方式发送，保证旅游车船上所有智能讲解设备即时同步，且不易被其他设备干扰；智能讲解设备的讲解软件为车船内的多国游客提供高度个性化多语言自动讲解服务，节省讲解人力成本。
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公开(公告)号：CN108052683A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201810058745.1
申请日：2018-01-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于余弦度量规则的知识图谱表示学习方法，首先将知识图谱中的实体与关系随机嵌入到两个向量空间；其次利用候选实体统计规则，统计相关关系对应的三元组集与候选实体向量集；再次利用余弦相似度构造目标向量与候选实体的评分函数，对候选实体进行评价；最后利用损失函数将所有相关关系的候选实体向量与目标向量进行统一训练，并通过随机梯度下降算法最小化损失函数。当达到优化目标时，即可获得知识图谱中每个实体向量和关系向量的最佳表示，从而更好的表示实体与关系之间的联系，并能够很好的应用于大规模的知识图谱补全当中。
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公开(公告)号：CN107885760A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201611189576.2
申请日：2016-12-21
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06F17/30604 , G06F17/2785
Abstract: 本发明公开一种基于多种语义的知识图谱表示学习方法，首先考虑了关系的不同语义，采用实体向量与关系向量之间基于翻译的模型，利用三元组结构中关系的不同语义并结合头尾实体的投影向量定义关系矩阵，并很好地表示了三元组中实体向量与关系向量之间的相互关联，且无须引入更多的参数；然后利用损失函数将实体向量和关系向量关联起来，并优化该损失函数，当达到优化目标时，就可以学得知识图谱中每个实体的向量和关系的向量。本发明解决了知识库中实体和关系的异质性和不平衡性，更精确地表示实体和关系及其之间的相互联系，并将其应用于大规模知识图谱中。
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