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公开(公告)号：CN116362109A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310147580.6
申请日：2023-02-09
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的智能无人系统和方法，该系统部署于目标无人设备，包括：交互层，用于获取物理状态数据；数智孪生层，包括物理孪生模型和智能孪生模型；物理孪生模型用于根据所述物理状态数据，对所述目标无人设备进行建模，得到物理孪生体；智能孪生模型，用于根据所述物理孪生体，和多个行动策略，得到多个数智孪生体；仿真层，包括环境模拟模块，评估模块和匹配模块；环境模拟模块，用于模拟得到无人设备运行环境；匹配模块，用于将无人设备运行环境分别匹配各个数智孪生体，得到多个综合孪生体；评估模块，用于对多个综合孪生体进行评估，得到最优孪生体，根据最优孪生体，得到最优控制策略。
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公开(公告)号：CN116049690B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310042929.X
申请日：2023-01-28
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供了一种移动目标的活动规律确定方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取多个移动目标的时空动向信息；根据时空动向信息，确定每对移动目标的相似度；以每个移动目标为节点，连接每对相似度高于阈值的移动目标，构建时空特征网络；根据时空特征网络，获取每个移动目标的嵌入向量；根据嵌入向量的分布情况，确定各个移动目标属于低活跃度集合或高活跃度集合；根据移动目标所在的活跃度集合，和该移动目标的目标事件项，生成该移动目标的候选序列集；根据移动目标所在的活跃度集合，将候选序列集输入对应的序列模式挖掘模型，得到频繁序列模式集；根据频繁序列模式集，确定移动目标参与目标事件项的活动规律。
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公开(公告)号：CN116049690A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310042929.X
申请日：2023-01-28
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供了一种移动目标的活动规律确定方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取多个移动目标的时空动向信息；根据时空动向信息，确定每对移动目标的相似度；以每个移动目标为节点，连接每对相似度高于阈值的移动目标，构建时空特征网络；根据时空特征网络，获取每个移动目标的嵌入向量；根据嵌入向量的分布情况，确定各个移动目标属于低活跃度集合或高活跃度集合；根据移动目标所在的活跃度集合，和该移动目标的目标事件项，生成该移动目标的候选序列集；根据移动目标所在的活跃度集合，将候选序列集输入对应的序列模式挖掘模型，得到频繁序列模式集；根据频繁序列模式集，确定移动目标参与目标事件项的活动规律。
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公开(公告)号：CN115982632A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310277864.7
申请日：2023-03-21
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本公开关于一种高维不平衡缺失数据的分类方法、装置、电子设备及介质，涉及大数据技术领域，该方法通过获取待分类的初始数据集；所述初始数据集存在高维不平衡缺失特性；基于初始数据集中的多个特征，从多个特征中选择目标特征，并将目标特征对应的数据作为初始子集；从预设数据填补算法中选择目标填补算法，并使用目标填补算法对初始子集进行数据填补，得到中间数据集；从预设数据重采样算法中选择目标重采样算法，并使用目标重采样算法对中间数据集进行重采样，得到目标数据集；对目标数据集中的数据进行分类。通过进行特征选择、数据填补以及重采样，可以在一定程度上解决初始数据集所具有的高维不平衡缺失特性，提高数据分类的效果。
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公开(公告)号：CN114092704B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202111234242.3
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于近邻传播的实例匹配方法、装置、设备及存储介质，旨在提高跨模态数据实例匹配的准确率。所述方法包括：接收不同模态的待匹配样本，对所述不同模态的待匹配样本进行特征提取，得到多个所述待匹配样本的特征；对于多个所述待匹配样本的特征中的每个待匹配样本的特征，确定所述待匹配样本的特征的多个同模态近邻特征；将所述待匹配样本的特征以及所述多个同模态近邻特征映射到跨模态空间中；在所述跨模态空间中，确定所述待匹配样本的特征以及所述多个同模态近邻特征的多个跨模态近邻特征；将所述多个跨模态近邻特征对应的样本作为所述待匹配样本的跨模态相似样本，输出匹配结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115203440A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211125561.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种面向时空动向数据的事件图谱构建方法、装置及电子设备，该方法包括：构建时空动向事件本体模型，包括具有时空动向属性的实体模型、事件模型和关系模型；获取目标领域的时空动向数据；基于时空动向事件本体模型，利用预设时空动向事件识别策略对时空动向数据进行识别，得到时空动向数据对应的时空动向事件类型和事件元素；对时空动向数据对应的时空动向事件进行融合，得到面向时空动向数据的事件图谱。本申请基于时空动向数据构建了能够表征事件和实体随时空动向变化的事件图谱，可支持事件、节点、关系、路径的搜索和计算，满足了时空动向数据的语义搜索需求，实现了对时空动向事件的深度认知，为情报分析等领域提供了重要支撑。
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公开(公告)号：CN114490619A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210139197.1
申请日：2022-02-15
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/00
Abstract: 本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的数据填补方法、装置、设备及存储介质，旨在提高缺失数据填补的填补质量。所述方法包括：读取缺失数据集；设置多条染色体，通过混沌映射和启发式信息对所述多条染色体进行初始化，得到多条初始化染色体；通过初始化染色体对缺失数据集进行数据填补以及特征选择，得到多个筛选后的数据集；对多个筛选后的数据集进行适应度评估，得到每条染色体的适应度值；根据每条染色体的适应度值，选择父本并生成后代染色体；迭代生成多代染色体，直至得到最优染色体；根据所述最优染色体，生成对应的数据填补模型；通过所述数据填补模型进行数据填补，得到数据填补结果。
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公开(公告)号：CN114022690A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111176314.3
申请日：2021-10-09
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种实例匹配方法、装置、设备及存储介质，旨在提高实例匹配任务的准确性。所述方法包括：将待匹配的文本和图像输入循环生成网络中；通过文本嵌入网络对文本进行特征提取，得到文本特征，并将文本特征输入文本图像生成网络中；通过文本图像生成网络生成语义图像；对语义图像、真实图像和与文本不匹配的错误图像进行判别，得到图像为真实图像的概率以及图像的条件概率；将语义图像、原图像和文本输入文本重建网络中，得到文本的条件概率，根据图像的条件概率以及文本的条件概率，输出匹配结果。
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公开(公告)号：CN119270899A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411406593.1
申请日：2024-10-10
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供了一种基于乌鸦搜索算法的无人集群动态任务分配方法和装置，通过乌鸦搜索算法，向预设待优化多目标任务分配第一乌鸦种群，并通过第一乌鸦种群中适应度最大的乌鸦个体对应的记忆位置，向预设待优化多目标任务对应的目标任务点分配无人机，可以通过乌鸦搜索算法对预设的待优化多目标任务进行择优，并可以通过最终得到的记忆位置对待优化多目标任务对应的目标任务点分配无人平台，使得无人平台的协同方案更贴近预设待优化多目标任务的需求，一定程度上提升了无人平台对预设待优化多目标任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN118964815A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410959519.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请提供了一种基于优化算法的AI代理任务工具选择方法和装置，该方法包括：响应于目标任务的任务执行指令，基于模型库中所包含的多个人工智能代理任务工具，生成多个第一工具集合个体；对第一工具集合个体进行交叉变异操作，得到多个第二工具集合个体；基于第二工具集合个体所包含的代理任务工具的第一评价指标，确定各个第二工具集合个体分别对应的第二评价指标；基于第二评价指标和各个第二评价指标分别对应的权重值，确定各个第二工具集合个体分别对应的第一适应度；从多个第二工具集合个体中确定第一适应度的最大值对应的目标工具集合个体；从模型库中选择目标工具集合个体对应的目标人工智能代理任务工具集合。
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