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公开(公告)号：CN102789691A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210298123.9
申请日：2012-08-21
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车流量和车速的检测方法及系统，所述车流量和车速的检测方法包括：将两个与一单片机连接的热释电红外传感器沿道路长度方向分开一定距离安装于道路上方或侧方，且所述两个热释电红外传感器处于同一平面上；第一热释电红外传感器探测到一车辆驶入时输出脉冲信号至所述单片机，单片机内置定时器开始计时，同时所述单片机对车流量的计数加1；第二热释电红外传感器探测到上述车辆驶入时输出脉冲信号至所述单片机，所述定时器停止计时，由所述单片机根据所述两热释电红外传感器间的距离与所述定时器计算的时间计算所述车辆车速后，将计数及车速送至所述显示器显示。与现有检测方法比，本发明简单、检测准确，对交通管理具有重要现实意义。
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公开(公告)号：CN101660406A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200910307879.3
申请日：2009-09-28
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 一种存储式压力采集系统及其油井压力采集方法，包括下位机和上位机，下位机内包括采集压力参量的信息并转换成电信号的压力传感器、放大器、模数转换器、用于系统的数据采集、数据存取和时钟参数设置并对所述数字信号进行处理的单片机、实时时钟电路、存储器、液晶显示模块、用于输入存储编号和采样间隔时间的按键控制电路、用于将信息传输给微型计算机的通信接口和用于给上述系统供电的电源模块和电源，可以实现压力数据采集、A/D转换、数据处理以及保存显示等功能，以满足油田获取最大采油率的需要。存储式压力采集系统实现大量压力数据存储，实现时间、油井号的输入，以及传送数据到上位机的功能。
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公开(公告)号：CN117973368A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311837987.8
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F40/232 , G06F40/279 , G06N3/045 , G06F40/58 , G06N3/08 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的多音字读音消歧方法，涉及多音字消歧技术领域，首先联合跨语言互译模块获得多音字所在词语的另一种语言翻译，并作为额外特征输入模型以提升对词语的语义理解，然后使用判别微调中的层级学习率优化策略来适应神经网络不同层之间的学习特性，最后结合样本权重模块以解决多音字数据集的分布不均衡问题，在CPP基准数据集上对模型进行评测，取得了99.08％的正确率，性能优于其他基线模型。
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公开(公告)号：CN117787260A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311840232.3
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F40/258 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06F16/34 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应位置编码和知识推理的文本标题生成方法，涉及文本修改技术领域，该方法提出了一种新的位置编码机制结合知识推理的面向生成式标题任务的方法，并验证了该方法的有效性。通过引入自适应位置编码机制，APEG能够根据输入序列的长度动态地学习适合任务的位置表示，从而更好地捕捉不同位置的语义信息，提升知识推理模块的性能和模型的泛化能力。与传统的标题生成方法相比，引入的知识推理模块可以在标题生成过程中聚焦于原文的关键信息，同时保持生成内容的创新性和生成过程的可解释性，改善了生成式标题的质量。
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公开(公告)号：CN112989802B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110115490.X
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06V20/62 , G06V30/19
Abstract: 本发明提供一种弹幕关键词提取方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于TTF‑ICDF模型进行弹幕关键词提取和基于DWTextRank模型进行关键词提取。TTF‑ICDF为：构建三元组表示词特征；获得词频；获得逆向字符文档频率；TTF‑ICDF模型进行关键词提取。DWTextRank为：利用词性表过滤视频标题中非关键信息，构建并合并文本集；然后，逐一使用合并文本集词语与对应弹幕文本中的所有词语基于拼音维度进行编辑距离与词向量的相似度计算，结果为DW1；DW1降序排列，提取靠前的关键词形成初始语义关键词集合Yu；最后，将Yu集合中的词语通过公式进行运算，提取出弹幕文本中基于相应主题在语义维度上的关键词。相较于常用的TF‑IDF和TextRank模型本申请的方法提取出的内容更贴近于人工反馈的关键词结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113342950B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202110625585.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于语义联合的答案选取方法，文本预处理与输入层对原始数据预处理，删除无正确答案问题，将问题与答案语义联合拼成文段序列，使用特殊标志分割将问题和答案句子区分，得到格式数组；语义编码层将格式数组输入，用自注意力机制使单词成为隐藏文段中其他单词信息的语义向量，并输入向前传播层，得到文段的向量表示；特征提取层获取向量表示作为问题和答案的语义信息，用线性函数将高维向量转化为低维；并用进行特征提取，获得语义语法信息；语义关联层使用分类，对语义语法信息的相关联程度进行评分，得到二维向量，选取后一维度的数值，得到关联度。本发明的方法在问答数据集上表现出优越的性能，提取答案与问题关键信息能力显著。
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公开(公告)号：CN114328962A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111637283.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/958 , G06F40/258 , G06F40/279
Abstract: 为提高对网络DNS服务器日志分析的能力，本发明综合多种技术，创新性的提出了构建面向域名解析系统的知识图谱。首先，应用域名解析、权威域名服务器、别名解析、自治系统等原理设计了基于aiohttp和dig技术相结合的自动化爬虫模型，构建了相应的领域知识库；其次基于该知识库设计了面向域名解析系统的知识图谱原型并完成了知识图谱的构建，其节点规模达近500万；最后，基于该知识图谱辅助完成web日志异常行为识别模型的构建。通过实验和实际应用反馈，该知识图谱在网络服务器日志异常行为检测与分析的过程中起到了关键作用，提高了web日志异常行为模型的识别率。
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公开(公告)号：CN111597316A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010409957.7
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/9535 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了融合语义与问题关键信息的多阶段注意力答案选取方法，该方法包括两个阶段，第一阶段为：获取候选答案LSTM双向输出的语义表示，利用问题的关键信息对候选答案的语义表示进行注意力加权更新，将加权更新后的候选答案语义表示与问题的语义表示进行相关度计算，筛选出相关度最高的候选答案；第二阶段为：获取筛选出的候选答案LSTM双向输出的语义表示，利用问题的语义信息对候选答案的语义表示进行注意力加权更新，将加权更新后的候选答案语义表示再次与问题的语义表示进行相关度计算，从候选答案中选取最佳答案。本发明可加强模型对候选答案关键信息的捕获能力，从而提升答案选取的准确率。
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公开(公告)号：CN110990564A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911133898.9
申请日：2019-11-19
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/9535 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于情感计算与多头注意力机制的负面新闻识别方法，涉及网络舆情监测技术领域，解决的技术问题是如何解决客观性负面新闻难以识别的问题，包括如下具体步骤：(1)对网络新闻文本数据进行采集和预处理；(2)建立并扩充负向情感种子词库并进行感倾向度计算；(3)进行向量化表示，确定判别模型的输入；(4)建立负面新闻判别模型；(5)进行负面新闻识别。本发明有效地克服了对负面新闻难以识别的问题，在负面新闻文本的识别正确率及有效性上都取得了良好的效果。
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公开(公告)号：CN107202952A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710545687.0
申请日：2017-07-06
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了基于小波神经网络的回转窑故障诊断方法、故障诊断GUI及系统，故障诊断方法步骤如下：获取回转窑在不同故障下对应的电流信号波形；对获取的电流信号波形进行消噪处理；对消噪处理的电流信号波形进行小波包特征向量提取；将提取的多组特征向量输入神经网络进行训练，通过不同故障的特征向量识别不同故障对应的能量在不同频带的特征，进而区分故障种类；利用训练的概率神经网络进行故障诊断，并输出故障类型。本发明提供的基于小波神经网络的回转窑故障诊断系统配置合理，使用特征向量训练神经网络识别故障种类，采用概率神经网络进行故障诊断，实现了回转窑运行的实时监控，提高了生产效率，降低了综合运行成本，避免了事故的发生。
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