-
公开(公告)号：CN117154845A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311103915.0
申请日：2023-08-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06F113/04
Abstract: 本发明实现了一种基于生成式决策模型的电网运行调整方法。选取Transformer模型作为因果自注意力机制的决策模型，基于因果自注意力机制构建电网智能决策方法框架，采用构建电网调度模型，设计奖励分配模型和策略模型两个部分，输出当前时刻的动作实现实时生成电网系统的调度策略；构建电网仿真环境模块模拟电网的实际运行情况；在此基础上，通过双层优化算法对策略网络和奖励分配网络进行高效交替的更新优化。最终实现通过输入来自电网环境的状态和奖励反馈，高效实时生成电网系统的功率调整和拓扑调整方案，辅助人类专家进行调度决策，实现电网系统的安全稳定运行，降低调度决策成本和能源损耗。
-
公开(公告)号：CN117149916A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311080246.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/26 , G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实现了一种社交平台多模态统一信息抽取方法。输入社交平台文本信息及图像信息，经过多模态特征融合模块以及多模态信息智能抽取模块实现文本和图像实体抽取和关系抽取；智能决策的统一信息抽取模块通过实体抽取识别数据中的存在的实体并进行分类，采用基于强化学习的智能决策确定抽取任务的执行顺序，通过Q‑learning算法进行强化学习进行多模态信息抽取和智能选择任务找到最优任务执行顺序。本发明充分利用了社交媒体上信息模态的多样性，提出将不同模态的信息共同构建一张异构图，分别使用图结构学习和因果干预的方式优化图结构和图神经网络，从而获取蕴含更丰富语义的文本表征和图像表征。
-
公开(公告)号：CN113314189B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110589957.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明通过机器学习领域的方法，实现了一种化学分子结构的图神经网络表征方法。包括三个步骤，步骤一为子图采样和编码步骤，进行子图采样并使用图神经网络对子图进行编码；步骤二为显著性子图选择步骤，引入强化学习筛选显著子图机制构建有限的马尔可夫过程解决显著子图选择中先验知识不足的问题；步骤三为子图骨架图构建和层次化聚合步骤，构造子图骨架图并进行子图内和子图间的层次化信息聚合，并通过自监督互信息增强机制，实现一个图神经网络表征新框架，最终实现自动高精度获得子图表征、自适应地捕捉化学分子结构的重要局部结构、可明确指出导致化学分子结构性质预测结果的具体局部结构的方法。
-
公开(公告)号：CN111177781A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911393712.3
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9536
Abstract: 本发明实现了一套基于异构信息网络嵌入的差分隐私推荐方法，方案通过四个步骤：利用HAN进行网络表示学习，利用HAN的表征和注意力权重结果计算异构注意力敏感度；基于差分隐私定义，使用异构注意力敏感度生成相应的随机噪声，通过异构注意力随机扰动机制生成随机噪声矩阵；构造异构信息嵌入的差分隐私推荐的目标函数进行学习，得到预测评分矩阵；输出所述评分矩阵作为能够保持隐私的预测评分，从而实现针对异构信息网络下推荐系统场景，对原始评分数据进行保护，防止攻击者利用其他渠道获取的异构信息网络数据来提高推理攻击能力，并可以通过观察评分的推荐结果变化，以较高概率猜测或重新学习出原始评分数据。
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.045 seconds)
