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公开(公告)号：CN117211965A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311199173.6
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: F02C9/00
Abstract: 本发明涉及一种发动机燃烧场自动控制方法，方法包括：获取发动机当前环境参量、本周期以及过去2个周期的发动机燃烧室控制参量、10个点位的发动机燃烧室真实压力值、相同点位的发动机燃烧室目标压力值；基于所述发动机当前环境参量、所述发动机燃烧室控制参量、所述10个点位的发动机燃烧室真实压力值和所述相同点位的发动机燃烧室目标压力值构建发动机环境状态空间；将所述发动机环境状态空间输入训练好的发动机燃烧场自动控制模型，生成下一周期的发动机燃烧室控制参量调节发动机燃烧室压力值至所述目标压力值。实现了精确控制及调整发动机燃烧场的多个关键参数使得发动机燃烧过程能够更加准确地达到预期的目标压力值。
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公开(公告)号：CN113805514B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111102958.8
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的串口控制指令处理方法以及上位机、下位机，涉及数字电子技术领域，解决智能化和自动化控制逻辑简单的问题，所述方法包括：接收至少一个指令数据，所述指令数据包括；串口标识、控制信息和串口控制指令，所述控制信息表征不同时序控制场景下的控制策略；根据所述串口标识，将各所述指令数据分配至至少一个数据处理模块中，每一个所述数据处理模块对应一个所述串口标识；各所述数据处理模块根据所述控制信息，确定串口控制指令的发送方式；各所述数据处理模块根据所述串口标识，以所述发送方式，将所述串口控制指令发至相应的串口。本发明提供的技术方案能够提高设备的智能化和自动化的程度。
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公开(公告)号：CN116090449A
公开(公告)日：2023-05-09
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：CN113805514A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111102958.8
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的串口控制指令处理方法以及上位机、下位机，涉及数字电子技术领域，解决智能化和自动化控制逻辑简单的问题，所述方法包括：接收至少一个指令数据，所述指令数据包括；串口标识、控制信息和串口控制指令，所述控制信息表征不同时序控制场景下的控制策略；根据所述串口标识，将各所述指令数据分配至至少一个数据处理模块中，每一个所述数据处理模块对应一个所述串口标识；各所述数据处理模块根据所述控制信息，确定串口控制指令的发送方式；各所述数据处理模块根据所述串口标识，以所述发送方式，将所述串口控制指令发至相应的串口。本发明提供的技术方案能够提高设备的智能化和自动化的程度。
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公开(公告)号：CN119415493A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411372105.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/242
Abstract: 本发明涉及一种基于大模型的数据库表生成方法，属于数据库表生成技术领域，解决了现有技术中数据库表生成方法存在创建繁琐、耗时并且误操作风险高的问题。包括以下步骤：基于数据库表创建对话，大模型生成数据库表创建SQL语句；将所述数据库表创建SQL语句进行解析后，更新数据库逻辑表，对更新后的数据库逻辑表进行校验修改，得到修改后的数据库逻辑表；基于修改后的数据库逻辑表，更新当前数据库表创建SQL语句，进而创建数据库表实体。实现了数据库表的自动创建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119248986A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411341167.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/951 , G06F16/29 , G06F18/22 , G06F16/9532
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的气象环境情报爬取与分析方法，属于气象数据获取分析技术领域，解决了依靠人工搜索数据获取气象数据效率低，对于非结构化数据无法充分利用的问题。包括：获取气象环境情报爬虫需求、气象环境情报分析需求和气象环境情报报告生成需求，并基于各自预设提示词模板，分级构建气象环境情报爬取提示词、气象环境情报分析提示词和气象环境情报报告生成提示词；基于气象环境情报爬取提示词和预设的气象环境情报提取提示词对数据源网址进行数据爬取，并将爬取结果与ERA5数据集进行相似性度量，得到气象环境情报；基于气象环境情报分析提示词和气象环境情报报告生成提示词，对气象环境情报进行情报分析得到气象环境情报分析报告。
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公开(公告)号：CN118917412A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410894307.4
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06N5/04 , G06N3/0985 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 基于超参数智能寻优的感知模型自推荐方法及装置，大大提升了超参数优化过程中的计算效率与吞吐量，允许模型在大规模数据集和复杂任务中快速迭代，降低了对计算资源的依赖，从而满足了现代AI系统对于高效能和快速响应的需求，显著加速了超参数搜索进程，减少了实际训练开销，使得优化过程更加灵活经济，有助于在有限的时间和资源下探索更广阔的超参数空间。方法包括：(1)设计基于Transformer编码器的策略网络；(2)构建目标性能预测模型；(3)采用近端策略优化算法进行超参数优化。
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公开(公告)号：CN118690064A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410839092.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038
Abstract: 一种高可信部件模型智能匹配与自推荐方法及装置，能够大幅度提高部件模型智能匹配与推荐的准确率。方法包括：(1)获取面向型号产品设计领域的部件需求；(2)开展部件模型数据智能匹配技术研究，通过FP‑Growth方法实现部件数据之间的关联分析，对部件参数、所属型号、产品层级、历史质量问题、研制时间、研制人员多个维度的属性之间的关联性进行挖掘分析，查找具有强关联性的属性；(3)通过协同过滤算法完成依据设计师的感兴趣程度对部件进行排序，同时结合FP‑Growth方法获得部件之间的相关性，生成一个满足用户需求的高可信的部件模型匹配和推荐列表；(4)在用户发起请求后进行自推荐。
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公开(公告)号：CN115688789B
公开(公告)日：2024-04-02
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：CN117272796A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311203706.3
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种发动机燃烧场自动控制模型构建方法，包括：接收智能体的经验数据；包括：智能体当前周期的状态空间s、智能体策略网络基于所述当前周期的状态空间生成的发动机仿真环境动作空间a、基于发动机仿真环境动作空间确定的智能体下一周期的状态空间s’、基于下一周期的状态空间所确定的奖励信息r及结束信号d；将经验数据 存入经验池；经验池中经验数据达到预设数据量时，从经验池中获取经验数据作为训练数据，训练智能体得到发动机燃烧场自动控制模型。实现了通过构造发动机燃烧场自动控制模型精确控制及调整发动机燃烧场的多个关键参数使得发动机燃烧过程能够更加准确地达到预期的目标压力值。
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