公开(公告)号：CN111860973A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010610972.8

申请日：2020-06-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  章语 ,  王仁超

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/00 ,  G06N3/12 ,  G08B21/10 ,  G08B21/18

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的泥石流智能预警方法，属于地质灾害监测预警领域，具体涉及泥石流预警领域，以解决现有的泥石流预测方法误差较大，不准确且可靠性不强的缺陷，包括如下步骤，收集已发生泥石流的数据样本；构建评估激发泥石流的代理模型；求解泥石流代理模型的帕累托阈值前沿；将需要预测的泥石流样本点与泥石流代理模型的泥石流帕累托阈值前沿输入泥石流预警判别器进行占优判别比较，输出占优判别结果，占优即不预警，互不占优即黄色预警，被占优即红色预警；评估红色预警的支持度；根据占优判别结果和支持度来实行泥石流预警。构建了更准确的代理模型，大大提高泥石流监测预警的可靠性和可操作性。

公开(公告)号：CN120069039A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510233393.9

申请日：2025-02-28

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 章语 ,  胡旺 ,  王晨 ,  李权洪

IPC: G06N5/022 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明提出了一种基于共享编码器的知识图谱表示学习方法。与现有技术相比，本方法通过引入共享的Transformer编码器，并增加自注意力头的数量，显著减少了冗余参数。通过构建位置嵌入来保留序列的位置信息，从而提高了模型在处理序列局部与全局交互特性方面的建模能力。此外，分开编码不同实体‑关系对的设计进一步增强了模型在应对不同交互模式时的表现。该方法在较低的嵌入维度下实现了优异的性能，同时保持了较低的计算和存储开销，极大提升了模型的可扩展性。该方法能够高效地学习知识图谱中的实体和关系表示，提升三元组合理性预测的准确性，适用于大规模知识图谱的表示学习与推理任务，具有良好的泛化能力和实际应用价值。

公开(公告)号：CN119623311B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510157398.8

申请日：2025-02-13

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  陈业航 ,  章语

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G16C60/00 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明提出半导体器件工艺的多目标双层智能优化方法，属于半导体工艺设计领域。该方法包括上层寻优与下层寻优两个步骤，上层寻优面向图形化工艺，对结构特性进行优化；下层寻优面向材料处理工艺，对物理特性进行优化，经过两层优化后再进行电学特性的仿真，可以更好的为优化指引方向，也能降低仿真时间。在满足各项目标阈值且成功进行电学特性仿真的个体中，判断上下层优化的目标与最终的电学特性的目标之间的关系，更好的调整之后在分层优化中对不同目标之间的偏好。本发明通过对半导体器件工艺优化进行自动化的寻优迭代，节省了时间成本和人工设计成本，有效地提高了元件的设计效率。

公开(公告)号：CN119807542A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510309119.5

申请日：2025-03-17

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 章语 ,  胡旺 ,  王晨 ,  李权洪

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/906 ,  G06F40/30 ,  G06N5/022 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，属于知识图谱及其应用领域。该方法通过结合图嵌入和知识表示学习的优势，能够有效地融合节点的结构信息和语义信息，提升推荐系统的精度和效果。本发明不依赖用户的交互数据，而是基于知识图谱中节点的结构关系和语义特征进行自适应推荐，从而避免了冷启动问题，并能充分挖掘节点之间的潜在关系与语义信息。该方法能够灵活处理不同类型的节点，适应多种复杂应用场景，在大规模知识图谱中提供高效、精准的相似节点推荐。通过图嵌入和知识表示学习的结合，本发明显著提升了推荐结果的准确性，知识图谱应用中，对于节点语义信息的缺乏和结构化知识的利用上，展现出明显的优势。

公开(公告)号：CN118940705A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411423654.5

申请日：2024-10-12

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  徐宇涵 ,  章语 ,  李权洪

IPC: G06F30/373 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06F111/06 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明提出一种基于前后仿真策略和多目标优化的电路寻优方法，属于多目标电路优化设计领域。该方法包括前仿真过程：基于固定元器件连接结构的电路，用多目标的启发式策略调节电路元器件的参数设置；在多目标优化的目标函数及约束函数的计算上，使用仿真器进行评估；后仿真过程：用自适应参考向量方法将参数优化得到的解集进行筛选，得到精英解；以精英解为基础进行布局布线优化，调用仿真器计算得到目标值和约束值；若未得到满足约束的结果，根据不满足情况自适应调整优化流程，继续优化直到得到优秀的解集。本发明通过对模拟电路设计工作使用自动化的优化算法进行迭代优化，可以节省设计时间和精力，有效地提高了电路设计效率，节省了设计成本。

公开(公告)号：CN114239404B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202111553331.4

申请日：2021-12-17

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  章语

IPC: G06F30/27 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的材料智能优化设计方法，属于材料设计领域。本发明包括：收集包含材料成分和性能的数据样本；构建能映射材料成分到性能的预测模型，构建能映射材料成分和性能分布的评估模型，融合预测模型和评估模型得到多目标代理模型；求解该多目标代理模型的帕累托阈值前沿；在帕累托阈值前沿中根据两级最优决策方案和需求目标选择兴趣解集，再根据实验得到新样本，若新样本性能达到需求则停止，否则基于新样本进行迭代优化。本发明通过采用机器学习和多目标进化方法同步优化多个材料的性能指标，可以大大减少材料优化设计过程中的试错成本，提高材料优化设计过程的可靠性和可操作性。

公开(公告)号：CN117556775A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202410036351.1

申请日：2024-01-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 刘煜 ,  胡旺 ,  章语

IPC: G06F30/392 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/006 ,  G06F115/12

Abstract: 本发明提供了多目标芯片电路参数优化设计方法，属于芯片优化设计领域。本发明包括：根据需求确定电子元件和电路拓扑结构，以实现芯片所需的具体功能；将该电路元器件参数编码为适合于多目标智能优化算法的数据结构；初始化N个电路拓扑结构和元器件数量作为种群中的个体并进行适应度评估；表征新的元器件参数的子代生成；基于仿真器或代理模型的适应度评估；最优档案的更新；代理模型的创建或更新；重复上述步骤获得最终最优电路元器件参数。本发明使用了数据驱动的多目标优化方法解决电路参数设计问题，充分利用了智能化仿真工具的准确性，在进化过程中适当的矫正代理模型，使其能随着进化后期样本数据的增加，提高整个进化过程的搜索准确性。

公开(公告)号：CN117274724B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311561944.1

申请日：2023-11-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  王珩 ,  林渴真 ,  章语

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于可变类别温度蒸馏的焊缝缺陷分类方法，属于无损检测技术领域。该方法提出了一个基于测试集的自适应可变温度的教师‑学生架构，通过监控在训练中各类缺陷类别的准确率以动态调节模型架构中最重要参数T（温度），通过动态调节温度T参数，以让各类别在对损失函数的贡献时形成不同的权重。本发明得到的测试集准确率相较未改价的蒸馏算法有着显著的提高。(56)对比文件Jialin Tian.Structure-Aware Semantic-Aligned Network for Universal Cross-Domain Retrieval《.SIGIR》.2022,278-289.

公开(公告)号：CN117435904A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311753604.9

申请日：2023-12-20

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  陈业航 ,  章语 ,  李欣悦

IPC: G06F18/2111 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/23 ,  G06F18/27 ,  G16C60/00

Abstract: 本发明公开了一种单一特征排序及复合特征提取方法，属于数据处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1.构建输入数据集；S2.划分聚类；S3.分聚类进行符号回归，并将符号回归结果解码为表达式；S4.根据符号回归结果进行单一特征排序；S5.根据符号回归结果提取复合特征。本发明方法能够有效提升单一特征选择结果的可解释性，剔除不相关或冗余的特征；同时，能够显式的提取出符合领域可解释性的复合特征，从而促进跨领域之间的知识交流；此外，选取出真正相关的特征能够有效去除噪声特征带来的干扰，从而简化模型，提高模型精确度，协助理解数据产生的过程。

公开(公告)号：CN117274724A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311561944.1

申请日：2023-11-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡旺 ,  王珩 ,  林渴真 ,  章语

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于可变类别温度蒸馏的焊缝缺陷分类方法，属于无损检测技术领域。该方法提出了一个基于测试集的自适应可变温度的教师‑学生架构，通过监控在训练中各类缺陷类别的准确率以动态调节模型架构中最重要参数T（温度），通过动态调节温度T参数，以让各类别在对损失函数的贡献时形成不同的权重。本发明得到的测试集准确率相较未改价的蒸馏算法有着显著的提高。