公开(公告)号：CN119611351A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411901258.9

申请日：2024-12-23

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 朱彤 ,  荣欢 ,  马廷淮 ,  张新厂 ,  耿亚泽

IPC: B60W30/09 ,  B60W60/00 ,  G06N3/049 ,  G08G5/80

Abstract: 本发明公开了一种类脑脉冲强化演化的无人驾驶避障方法及相关装置，本发明根据当前时刻的无人驾驶车辆的状态序列和皮质‑基底神经节‑丘脑网络生成当前时刻的避障动作，并基于当前时刻的避障动作优化下一时刻的皮质‑基底神经节‑丘脑网络，在皮质‑基底神经节‑丘脑网络优化过程中，根据相邻时刻的奖励差值，累加皮质‑基底神经节‑丘脑网络对环境的警惕值，在累加的警惕值未超过第二阈值时，依次基于尖峰时序依赖性可塑性机制和多巴胺调节机制优化皮质‑基底神经节‑丘脑网络，在累加的警惕值超过第二阈值时，基于遗传算法的离线演化方法优化皮质‑基底神经节‑丘脑网络，实现了对不同复杂环境快速适应和决策准确的避障方法。

公开(公告)号：CN119383279A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411959961.5

申请日：2024-12-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 耿亚泽 ,  荣欢 ,  马廷淮 ,  张新厂 ,  朱彤

IPC: H04N1/44 ,  G06F21/62 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种面向大模型检索的输入图优化隐私保护方法及系统，属于隐私保护技术领域，方法包括：基于输入图中各节点的对比学习权重，对输入图进行双视角对比学习，获取输入图中各节点的初始嵌入表示；引入类别原型提示，对输入图中各节点进行分类优化，获取输入图中各节点的对比学习权重约束表示；获取输入图的全局表示，对输入图中各节点进行匹配度优化，获取输入图中各节点的优化表示；引入输入图中各节点的上下文标记，识别输入图中的隐私节点；筛选输入图中各隐私节点的边进行剪枝重连，获取隐私保护后的输入图。该方法能够在不损失输入图的数据结构信息的前提下，精确识别和保护输入图中的隐私节点，降低输入图的隐私泄露风险。

公开(公告)号：CN117808040B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410232308.2

申请日：2024-03-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 荣欢 ,  徐瑞洋 ,  杨启坤

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G06N5/022 ,  G06N5/04 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于脑图的低遗忘热点事件预测方法及装置，方法包括：将待预测的社交网络热点事件流输入构建好的BNN模型，利用构建好的BNN模型预测事件后续发展；构建BNN模型包括：提取推理预测的脑区fMRI成像；将脑区fMRI成像转化为脑图网络并融合；将融合图中节点替换为神经元模型得到原始BNN；分批次将若干个事件流中事件逐个输入原始BNN，每一批次均对原始BNN进行权重更新后利用相似性计算进行阈值处理得到若干组BNN1、BNN2…BNNn；将若干组BNN1、BNN2…BNNn相继融合，利用相似性计算对需要重放的事件进行经验重放，BNN模型构建完成。本发明提高了热点事件的预测精度。

公开(公告)号：CN117688975B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410148822.8

申请日：2024-02-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  黄凯 ,  荣欢

IPC: G06F18/23 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06F18/25 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于演化规律挖掘的气象事件预测方法及系统，包括：采集气象数据并使用注意力机制对气象数据的触发词及其参数表示进行聚合，得到实时气象事件；将实时气象事件与预设的气象规律演化模型进行融合，获取实时气象事件演绎图；所述气象规律演化模型的构建方法包括：对气象事件类型图进行图卷积和图池化获得池化图GP和类型节点；将气象事件类型图中的类型节点更新为聚合节点；基于池化图GP对气象事件分布规律进行挖掘和扩展，能够提升预测准确性、揭示规律和计算气象事件发生概率，有助于各行业和民众做出合理决策和安排。

公开(公告)号：CN117786374A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410221484.6

申请日：2024-02-28

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨彬 ,  马廷淮 ,  荣欢 ,  黄学坚

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多变量时序异常检测方法及系统，方法包括：获取待检测的时序输入数据，将时序输入数据输入至预设的时序异常检测模型进行时序异常判断；所述时序异常检测模型的构建过程包括：获取样本集合后利用样本集合对时序异常检测模型进行训练；将单位样本x转化为同时融合了时域与空域关系的融合时间序列#imgabs0#；将融合时间序列#imgabs1#输入至编码器输出中间特征#imgabs2#；将融合时间序列#imgabs3#和中间特征#imgabs4#输入至解码器获取训练输出序列，基于训练输出序列计算训练损失值并对时序异常检测模型的参数进行优化，输出训练后的时序异常检测模型；本发明能够更全面地分析多变量时间序列数据，从而提高异常检测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN117688975A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202410148822.8

申请日：2024-02-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  黄凯 ,  荣欢

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06F18/23 ,  G06F18/25 ,  G01W1/10 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于演化规律挖掘的气象事件预测方法及系统，包括：采集气象数据并使用注意力机制对气象数据的触发词及其参数表示进行聚合，得到实时气象事件；将实时气象事件与预设的气象规律演化模型进行融合，获取实时气象事件演绎图；所述气象规律演化模型的构建方法包括：对气象事件类型图进行图卷积和图池化获得池化图GP和类型节点；将气象事件类型图中的类型节点更新为聚合节点；基于池化图GP对气象事件分布规律进行挖掘和扩展，能够提升预测准确性、揭示规律和计算气象事件发生概率，有助于各行业和民众做出合理决策和安排。

公开(公告)号：CN117633635A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202410091381.2

申请日：2024-01-23

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨彬 ,  马廷准 ,  荣欢 ,  黄学坚 ,  贾莉

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明公开一种基于时空传播图的动态谣言检测方法，包括以下步骤：构造用户内容传播动态图的序列，按照时刻进行分块，得到邻近图结构集合，做空洞卷积处理，输出各时刻图分块渐进图卷积隐藏表示，压缩为全局时空传播图表示，与情绪和话题特征相融合，获得谣言传播图结构表示，使用图神经网络分类算法进行第一次谣言分类判定，构建三层图卷积生成网络，生成谣言演化图结构，微调修改得到预测图，将用户内容传播图和预测图进行融合，形成谣言历史与演化图结构，复用图卷积分类思想进行二次核验。本发明提供的一种基于时空传播图的动态谣言检测方法，能够考虑用户内容传播图的动态特征和全局时空信息，有效识别社交网络中的谣言。

公开(公告)号：CN117033638A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311064635.3

申请日：2023-08-23

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 荣欢 ,  丁韦奕 ,  吉文轩 ,  张紫涵 ,  马廷淮

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06N5/022 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电EEG认知对齐知识图谱的文本情感分类方法，先将视频人工解释为文本，抽取实体关系构建知识图谱；利用皮尔逊相关系数构建大脑功能连接矩阵BG,提取脑电频域特征构建特征向量。在BGI模块中，计算捕捉BG之间的拓扑关系，与特征向量进行时空图卷积获得时空向量#imgabs0#过滤#imgabs1#并输入CA模块中。同时#imgabs2#通过GRU获得BGall。设计上界网络P(BG|KG)，将从KG获得分布pθ(AL|KG)，同时从BG'获取分布#imgabs3#获得表征认知对齐的隐变量AL，重构脑图BGrecon并反向引导AL的生成。最后在Fusion模块中，将KGall，#imgabs4#与BGal结合进行情感分类。本发明通过引入生理信号，提高文本情感分类的精度，增强文本分类任务的可解释性。

公开(公告)号：CN116151375A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310426771.6

申请日：2023-04-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙圣杰 ,  荣欢 ,  马廷淮 ,  杨毅 ,  蒋永溢 ,  汤子睿

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/092 ,  G06N3/098 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于反事实与路径挖掘的事件溯因推理方法，包括：采用自注意力机制获得因果效应矩阵，利用图神经网络将其导入事件结点表示；利用注意力机制形成中间隐状态，引导RoBERTa模型抽取观测事件的关键特征hatt；将事件利用余弦相似度投影到外部事件逻辑图上，并基于中间隐状态，利用强化学习计算类似事件之间的逻辑链路；利用注意力机制获得上下文向量qpath；将hatt与qpath拼接用于计算假设的合理值得分；选择合理值得分最高的假设作为最有可能发生的合理假设；添加反事实损失函数优化模型，比较不同假设事件以挖掘关键溯因特征。本方法的推理结果更加精确，并根据反事实敏感性，抓取支持溯因的关键因素。

公开(公告)号：CN115496291A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211236102.4

申请日：2022-10-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  杨彬 ,  荣欢

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/215 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明公开了一种基于高精度残缺值的聚类型数据增广气象温度预测方法，包括：S1，创建样本集：对输入的原始气象温度数据集进行残缺值修复，结合滑动窗口、输入时序长度、预测时序长度进行样本集划分以形成完整样本集；S2，聚类：将完整样本集中的每一个样本从温度维度将值取出代表该样本的数据信息，并用主成分分析将维度降至3维；在选取K值后再用K‑MEANS算法将每个样本赋予其代表的类别号；S3，数据增广：对每个样本按照其所属类别进行增广；S4，训练时序预测器；S5，测试时序预测器。对比于平均值和众数等方法，本发明的预测方法的预测精度有着大幅提升。