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公开(公告)号：CN107577758B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710776735.7
申请日：2017-08-31
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多区域交叉权值的图像卷积特征的生成方法，在K个特征图中模糊地标记出目标位置，利用得到的目标位置和深度卷积特征计算空间权重图；计算K个特征图在不同尺度下的区域大小，分别计算不同区域下的空间权重、通道权重和区域权重；针对每个区域利用交叉权重进行聚合操作，并将多个区域的特征向量相加，得到图像的K维特征表示。本发明生成的图像特征表示，在应用于检索任务表现出明显优势，较好地突出图片目标区域，同时抑制了背景噪声区域，将该图像描述符应用于图像检索，能够提高检索准确率，达到精确检索的目的。
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公开(公告)号：CN107577758A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710776735.7
申请日：2017-08-31
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多区域交叉权值的图像卷积特征的生成方法，在K个特征图中模糊地标记出目标位置，利用得到的目标位置和深度卷积特征计算空间权重图；计算K个特征图在不同尺度下的区域大小，分别计算不同区域下的空间权重、通道权重和区域权重；针对每个区域利用交叉权重进行聚合操作，并将多个区域的特征向量相加，得到图像的K维特征表示。本发明生成的图像特征表示，在应用于检索任务表现出明显优势，较好地突出图片目标区域，同时抑制了背景噪声区域，将该图像描述符应用于图像检索，能够提高检索准确率，达到精确检索的目的。
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公开(公告)号：CN114519107A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210022171.9
申请日：2022-01-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/189 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种联合实体关系表示的知识图谱融合方法，利用构建的初始实体向量表示、对齐实体对正样本集合、对齐实体对负样本集合、关系的初始关系向量表示、对齐关系对正样本集合、以及对齐关系负样本集合来对实体的向量表示进行训练，进而实现实体对齐，并基于对齐的实体来进行知识图谱的融合。无监督的方法避免了手工标注的巨大开销；通过引入关系对齐的方法学习知识图谱中的关系信息，充分利用实体间的关系，辅助于学习到更加准确的实体向量表示，缓解了知识图谱异构性带来的影响，从而提高知识图谱实体对齐，以及知识图谱融合的效果。
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公开(公告)号：CN113887517A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111272099.7
申请日：2021-10-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于并行注意力机制的农作物遥感图像语义分割方法，先对农作物遥感图像数据集的农作物遥感图像进行预处理；再搭建基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络，并利用预处理后的农作物遥感图像数据集对网络进行训练；后将待语义分割的农作物遥感图像送入到训练好的基于并行注意力的农作物遥感图像语义分割网络中进行语义分割，得到待语义分割的农作物遥感图像的精确分割结果。本发明中构建的语义分割网络，综合解决了现有农作物遥感图像语中存在的类内差异大、类间差异小且地物信息复杂多样、干扰信息多导致边界分割不准的问题，提高了农作物遥感图像语义分割网络的性能。
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公开(公告)号：CN111949764A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010830648.7
申请日：2020-08-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开一种基于双向注意力机制的知识图谱补全方法，通过在注意力机制的技术之上，引入了双向注意力机制来学习实体间的双向语义关系，并通过双向注意力值对初始化的实体嵌入矩阵和关系嵌入矩阵进行更新。在对新冠开放知识图谱补全中，能学习到实体间的双向语义关系，对实体所聚合的邻居实体的信息更加完善。经过多次训练，实现更加准确的实体嵌入和关系嵌入，能够提高新冠开放知识图谱补全的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106203696B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610536636.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于符号的混合装配序列生成方法，包括先根据装配体的联接矩阵和干涉矩阵创建联接矩阵和干涉矩阵的ZBDD表示；再根据装配体的干涉矩阵，求解优先关系矩阵；再搜索出所有可行的装配，并创建文件存放可行装配序列和装配过程中生成的子装配体，创建动态数组存放生成每个子装配体的路径数；后对生成的存放可行装配序列和子装配体的文件进行精化，删除装配过程中的死状态。本发明能够在较高的时间和空间效率下，通过分析所有可能的装配操作保证装配序列的完备性，通过判断局部装配几何可行性保证装配序列的可靠性，通过判断优先关系的可满足性保证算法的高效性，最终完成对装配体的所有可行装配序列的生成。
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公开(公告)号：CN108197290A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810053803.1
申请日：2018-01-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种融合实体和关系描述的知识图谱表示学习方法，考虑了实体与关系的文本描述信息，很好地融合了三元组的结构化信息与文本描述信息两大信息源，通过基于神经网络的端到端模型对实体和关系联合抽取，设置一个平衡因子来平衡结构化信息和文本描述信息，并根据预测对象的不同定义不同的得分函数；然后利用损失函数把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及文本描述信息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稀疏性和不平衡性，更精确有效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，具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN107564075A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710909521.2
申请日：2017-09-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明公开一种稠密图邻接表压缩方法，其引入了同时结合广度优先搜索和深度优先搜索进行结点编码的方法，依托于邻居集合的相似性与参考压缩，将后续出边表的建立借助于已构建完成的出边表，邻接表存储空间的压缩效率十分显著。此外，本发明公开的方法支持快速查询，由于未增加新的符号，查询时无需解压缩，因此查询效率大大增加。本发明基于图的邻接表表示形式上对数据进行无损压缩，尤其是针对稠密图，压缩效率更为显著。
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公开(公告)号：CN104267936B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410470378.8
申请日：2014-09-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 基于树语义的异步动态下推网络可达性分析方法属于软件安全、可靠性技术领域，其特征在于将树语义引入到异步动态下推网络中，通过构建一个中间模型模拟模型的树语义，并采用上下文限界方法使模型的可达性为可判定，计算有限的k次上下文执行内的可达格局集合，通过计算可达格局集合与目标格局集合的交集是否为空，判断出目标格局集合是否可达，从而确定程序的抽象模型中是否存在设计错误或漏洞，保证模型的正确与可靠。
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公开(公告)号：CN104503920A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510034300.6
申请日：2015-01-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种基于动态描述逻辑和案例推理的软件系统故障检测方法，其以状态为基础，采用动态描述逻辑的动作理论对问题进行描述，把程序功能模块的执行看作是使状态改变的动作，把状态的转换看作是由动作引起的改变，加入了状态转换之间的语义信息，降低了建模的复杂度。再将动态描述逻辑的描述能力和可推理能力结合案例推理技术，对故障案例进行管理，为系统将要出现的新的故障提供解决方法上的经验支持。加入动作序列匹配的案例检索提高对系统故障的案例检索的查准率。当系统运行的过程中遇到故障之后，利用本发明的方法能够通过软件运行的状态转换序列找出相似故障案例及提供相应修复措施。
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