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公开(公告)号：CN113792888A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111091377.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种实体对齐的主动学习框架方法，从缩小实体对齐的范围出发，考虑生产环境中缺少标签数据的问题，使用多角度的两个学习引擎相互对抗和增强的方式，对模型进行训练，以完成实体对齐任务。该方法主要包括：实体分块、训练集生成、主动学习过程和候选集生成与预测。主动学习过程中包含对实体的不同侧重的模型，可以分别考虑实体的属性和关系。同时对无标签数据的指标难以测量问题，提出使用继续训练这一方式进行补足，从而满足实体对齐模型在不损失性能的同时在无标签数据的情况下的应用。
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公开(公告)号：CN113656598A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110952568.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06F40/205
Abstract: 一种基于全局图注意力和局部图注意力的论文摘要生成方法，从输入的知识图中，通过全局图注意力和局部图注意力提取图结构特征，应用于指导论文摘要生成，该方法可以更好抓住各个实体间的关系，提高论文摘要生成效果。该方法主要包括：图结构转换、特征提取、解码生成。将知识图的每一条边，替换成两个表示关系方向的节点，将原图转换成连通无向图；通过多头自注意力计算顶点与图中其它顶点的注意力分布更新节点向量，获取全局特征表示；之后通过多头自注意力计算顶点与直接相连顶点的注意力分布更新节点向量，获取局部细节特征；最后在解码生成部分使用复制机制，从知识图中复制输入信息作为输出。
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公开(公告)号：CN113656597A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110952561.1
申请日：2021-08-19
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于因果干预的知识表示学习模型置信度测量方法。该方法主动干预输入实体的向量维度数值，构造输入实体向量的多个邻域干预向量,从而有效地估计每个预测三元组的置信度。通过将原始实体向量和邻域干预向量分别输入到知识表示学习模型中，得到模型输出的预测结果。进而计算邻域干预向量的预测结果一致性系数，通过评估干预前后预测结果的稳健性来推断预测置信度。在大规模知识图谱构建和维护工程中，该方法可以大幅度降低知识三元组判别工作中的人工成本，有效提高知识图谱补全和更新的精度和效率，使得知识图谱可以保持高质量知识表征，在人工智能、学术分析、社交网络等多个领域具有较高的应用前景。
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公开(公告)号：CN103914690B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410143546.2
申请日：2014-04-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 区分效果。本发明属于计算机视觉领域，涉及到一种射影不变形状特征描述符的构造及匹配方法。本发明构造了一种层次化的射影不变特征描述符，可用于射影变化下的形状识别问题。本方法中每个采样点都采用由粗到精的取点过程构成该点的特征描述符，这样既保证了全局几何信息又保留了轮廓的上下文信息。并进一步在此框架下提出了基于传统的射影不变量交比及最新发现的射影不变量特征数的5点特征描述符。通过引入外点和比值提高了描述符的稳定性及抗噪性。实验(56)对比文件Xinggang Wang et al..Bag of contourfragments for robust shape classification《.Pattern Recognition》.2014,Pedro F.Felzenszwalb etal..Hierarchical M atching of D eformableShapes《.2007 IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recogniton》.2007,
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103093461A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310011263.8
申请日：2013-01-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及到一种基于度量信息的形状匹配方法。首先，将形状轮廓点的度量信息作为特征描述子，建立轮廓点与整体形状之间的约束关系；其次，为增强本发明对形状局部特征对微小变形的适应性，将度量信息进行分段平滑处理；最后，将这种基于度量的方法进行推广，用欧氏距离、三角形半径等度量方式生成特征描述符。该方法的特点是生成的形状特征描述符相对简单，仅仅需要简单的分段建模和数据计算，就能够对平面目标性状进行描述及匹配操作，运算时间大大减少，增加了其通用性。本发明的方法具有平移、旋转不变性，且计算简单，维度较低，对于局部变形比较稳定。
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公开(公告)号：CN102886504A
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201210429757.3
申请日：2012-10-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: B22D11/18
Abstract: 一种基于机器视觉的连铸结晶器漏钢可视化预报方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。具体为在线检测结晶器铜板热电偶温度信号，采用热成像技术可视化呈现结晶器铜板温度及其变化速率，并基于机器视觉原理搜索温度异常区域，提取异常区域的几何、位置、温度变化、传播等重要信息，在此基础上识别漏钢征兆，判断并预报结晶器漏钢。其实现步骤为：结晶器铜板温度及其变化速率可视化；温度异常区域阈值分割和标记；温度异常区域特征信息提取；漏钢温度模式识别与判断。其优点：将可视化与机器视觉技术有机结合，直观呈现结晶器温度分布、异常变化与发展趋势，通过提取异常区域的几何、位置、温度变化及传播等特征，直观呈现和准确识别结晶器漏钢，有效提高预报准确率。
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公开(公告)号：CN119624767A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510151782.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T3/4038 , G06T7/33 , G06T3/4007 , G06V10/46 , G06V10/75
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及到一种交替迭代的直线匹配与图像拼接方法。在使用已有算法进行基于匹配特征点的预配准之后，首先，进行全局线引导网格变形得到初步拼接结果；其次，通过一种新的不依赖于描述符的直线匹配方法得到线匹配对；然后，线匹配对根据不变特征数得到点匹配对，线匹配对和点匹配对再次返回前面步骤共同指导全局线引导网格变形。全局线引导网格变形和线点匹配不断交替迭代。最后得到最优的线点匹配和最好的拼接结果，结果能够生成更准确的匹配特征对，展现更清晰的纹理，并保留拼接图像中的显著自然结构，效果超越传统的图像拼接方法和最新的基于深度学习的方法。
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公开(公告)号：CN113656598B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202110952568.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06F40/205
Abstract: 一种基于全局图注意力和局部图注意力的论文摘要生成方法，从输入的知识图中，通过全局图注意力和局部图注意力提取图结构特征，应用于指导论文摘要生成，该方法可以更好抓住各个实体间的关系，提高论文摘要生成效果。该方法主要包括：图结构转换、特征提取、解码生成。将知识图的每一条边，替换成两个表示关系方向的节点，将原图转换成连通无向图；通过多头自注意力计算顶点与图中其它顶点的注意力分布更新节点向量，获取全局特征表示；之后通过多头自注意力计算顶点与直接相连顶点的注意力分布更新节点向量，获取局部细节特征；最后在解码生成部分使用复制机制，从知识图中复制输入信息作为输出。
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公开(公告)号：CN114238561B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111455875.7
申请日：2021-12-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/295 , G16H50/70 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于三元损失训练策略的生物医学实体关系抽取方法，该方法主要包括：三元数据生成，句子级特征和实体级特征提取，关系分类。首先使用三元数据生成规则得到合法的三元数据；之后使用基于Bert的神经网络模型抽取每个实例的句子级特征和实体级特征；接着基于句子级和实体级特征向量计算模型三元损失进行模型训练；在训练结束后可以直接使用模型得到的特征向量进行关系分类，从而得到实体对关系类别。本发明能够避免将“来自同一个句子但属于不同类别”的实例错分为同一类的情况，更好的提升关系分类的准确率。
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