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公开(公告)号：CN114528392B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210433294.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京理工大学 , 人民法院信息技术服务中心
IPC: G06F16/332 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本文涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的协同问答模型构建方法、装置及设备。包括，获取构建协同问答模型所需的第一数据；对第一数据进行分析，构建第一区块链的第一问题四元组数据；对第一问题四元组数据进行训练，得到第一问答模型；将第一问答模型的参数发送到中继链；接收中继链发送的第二问答模型的参数和第三问答模型的参数；根据第二问答模型的参数、第三问答模型的参数、更新第一问答模型的参数，并根据第一问题四元组数据对更新参数后的第一问答模型进行训练，最终得到协同问答模型。通过本文实施例，实现了利用跨链技术保证数据的安全性，同时在各区块链的数据不出库的情况下，构建的问答模型的参数，最终得到协同问答模型。
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公开(公告)号：CN114328718A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111429399.1
申请日：2021-11-29
IPC: G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种基于Hyperledger Fabric的跨区块链共识方法，该方法通过对跨区块链共识，解决单跨链问题和多链协同跨链问题，在保证各链之间的事务原子性和隔离性的同时提升跨链系统的吞吐量和事务成功率。该方法包括：各区块链在跨链调度进行注册；跨链调度对跨链事务的路由认证转发；跨链调度对协同跨链结果进行共识；区块链系统对跨链事务特殊处理；跨链数据库对跨链事务进行记录。采用本发明可以实现两条及以上的区块链之间的跨链结果共识、跨链读写操作、跨链溯源操作。
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公开(公告)号：CN113407669A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110674824.7
申请日：2021-06-18
Abstract: 本发明提供一种基于活动影响力的语义轨迹查询方法，深入研究了语义轨迹数据的索引结构、查询处理算法以及查询优化技术；具体来说，本发明在语义轨迹数据中提出活动影响力的概念，并据此定义了一个基于活动影响力的语义轨迹查询；同时，为了实现该查询的高效处理，本发明设计了一个同时整合语义轨迹空间位置、活动关键词以及活动影响力多种信息的混合网格索引结构(Hybrid Grid Index，HGI)，并基于该索引设计并实现了一个高效的启发式搜索框架，该框架能够在语义轨迹数据集中找到符合用户查询关键词，且优先匹配出距离在用户指定阈值内的活动影响力top‑k的轨迹。
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公开(公告)号：CN118429713A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410580885.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0985 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种可解释图像分类方法及系统，涉及图像分类技术领域，具体步骤为：获取待分类的图像数据；将所述待分类的图像数据输入可解释图像分类模型，获得所属类别的类别标签；所述可解释图像分类模型由基于第一损失函数进行两类迭代训练的分类模型和基于具有超参数的第二损失函数进行两类迭代训练的空间注意力网络构成；将所述类别标签进行输出。本发明能够较明显提高图像分类任务的准确率；且有较好的可解释性，仅使用模型本身的输出即可分析其分类依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117933341A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410319788.6
申请日：2024-03-20
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于同配性增强的图神经网络方法，涉及机器学习和深度学习技术领域。该方法具体包括：获取原始图的图数据，计算图数据中各节点的度并选取脆弱节点，选取需要删除边的节点，进而选定原始图中需要删除的边，构建增强后的同配图；训练条件变分自编码器，并利用训练好的条件变分自编码器生成增广特征矩阵，采用有监督损失函数计算预测结果；采用梯度下降更新训练好的条件变分自编码器中的生成参数，并开始迭代直至生成参数收敛为止，选择符合精度要求的增广特征矩阵，并利用级联的卷积层确定特征表示矩阵，再将其输入残差网络得到最终的预测结果，完成节点的分类；本发明通过增强图的同配性以提高图神经网络的鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117291326A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311306118.2
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种实时跨平台拼车路线规划方法，属于时空大数据处理技术领域，其基本方案是：当新的任务到达时，平台首先调度己方工人进行服务，如果己方工人无法提供服务，那么将任务外包给第三方平台完成。为了确定己方工人还是第三方工人可以为新任务服务，利用改进的动态规划插入法为工人规划新的路线。这种动态调整方法增强了系统的灵活性和适应性，提高了整体服务效率。该方法能够实现众包平台间的共享出行，该方法涵盖来自多个不同平台的任务，实现了对任务的最优分配，以及对工人用户路线的优化。
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公开(公告)号：CN116957288A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310975146.7
申请日：2023-08-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种时空众包平台中基于多方博弈的在线匹配方法，通过多轮匹配机制，允许平台在每一轮都有机会重新选择和调整策略，让平台根据实时信息做出最优的策略；相比传统的单轮匹配方式，能够更有效地实现任务的匹配，避免了因为一次匹配失败就拒绝服务的情况，提高了匹配效率，从而提高用户的满意度和平台的总收益；采用多方博弈模型来处理时空众包平台间的协调问题，迭代地调整参与者对任务的分配策略，直到达到纳什均衡，这种模型可以有效地平衡多个平台之间的利益，实现资源的最优配置。
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公开(公告)号：CN116883746A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310861005.2
申请日：2023-07-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于分区池化超图神经网络的图节点分类方法，涉及图像处理技术领域，将司法图像中的实体目标视为图中的节点，将实体目标之间的关系建模为图(Graph)，将目标分类任务转化为图的节点分类任务，从而充分利用实体目标之间的关联关系，将FastRCNN提取到的深层特征向量视为节点的特征向量，然后根据节点特征向量的相似度构建节点之间的邻接关系，最后使用图节点分类技术完成司法图像的目标识别任务。本发明通过池化技术，提高图像分类识别速度和精度。
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公开(公告)号：CN116523987A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310505801.2
申请日：2023-05-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/50 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种语义引导的单目深度估计方法，包括以下步骤：获取单目图像并提取图像特征；对图像特征分别进行深度解码和语义分割，得到深度特征和语义特征；采用注意力机制计算深度特征和语义特征的注意力权重系数，并对深度特征进行优化，得到优化深度特征；根据源图像和所述优化深度特征，计算得到重建图像；根据重建图像和输入的单目图像计算损失函数，并通过损失函数训练模型；通过训练好的模型预测单目图像深度信息；本发明采用注意力机制完成语义分割对深度信息的引导，从而产生语义一致的中间深度表示，实现跨任务的特征融合，以此克服光度重建损失的局限性。
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