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公开(公告)号:CN102799681A
公开(公告)日:2012-11-28
申请号:CN201210257640.1
申请日:2012-07-24
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种面向任意段数据的Top-k查询方法,首先进行采集数据;然后分析数据特点,根据数据特点建立索引结构:若数据量较小,DG索引已经建好,则进入基于DG索引的任意段数据Top-k查询;若数据量较大,DG索引上的结点较为稀疏时,则进入基于双层支配图DDG索引结构的Top-k查询;若当任意段确定比较困难时,则进入基于DG和GS的混合索引查询。该方法具有能够适合全局Top-k查询和任意段数据的部分Top-k查询的索引,提高Top-k查询应用的自由性和任意性。
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公开(公告)号:CN102760173A
公开(公告)日:2012-10-31
申请号:CN201210229103.6
申请日:2012-07-02
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种自下而上的XML分支模式(TwigPattern)匹配方法,采用自下而上的匹配顺序。首先解析分支模式,解析结果保存在Nodes,Depths,Relations,BranchingNodes,Pointers五个数组里。在获取节点层次信息的基础上,采用FilterStream节点筛选机制来筛选不符合层次要求的元素。然后进行分支模式匹配;通过判断节点的父亲或祖先节点的编码是否存在来确定节点间的结构关系,将节点间结构关系的判断转换为字符串查找问题,从而将元素间一对一的结构关系判断转换为元素间一对多的判断;达到利用现有的字符串查找技术来解决分支模式匹配问题。
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公开(公告)号:CN119990123A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202411922683.6
申请日:2024-12-25
Applicant: 河海大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F18/22 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习辅助规则的时间表达式提取方法,依构建时间词、时间修饰词以及连接词形成规则集,使用正则表达式匹配特定格式,识别文本中的时间表达式;利用预训练模型与Bi‑LSTM融合上下文信息,借助位置编码、引入词汇特征及词性特征计算特征函数,通过CRF层最大似然估计学习权重,最后使用维特比算法解码,以实现对时间表达式的最优及结果提取;整合提取的时间表达式,根据提取结果是否一致,采取不同的处理策略。本发明不仅解决了单纯依靠规则在特定时间表达识别上的不足,而且深度学习部分的加入显著提高了时间表达式的提取效率和准确性。
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公开(公告)号:CN115238025B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202210914647.X
申请日:2022-08-01
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/334 , G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于Skyline的知识图谱语义地点检索方法及装置,用户输入用户所在位置,查询关键词,所需返回地点数量k;提取RDF图中地点实体所包含的坐标信息,构建R‑tree索引及地点关键词集,生成词向量集;根据提出的基于Skyline的语义地点检索算法返回Top‑k个地点。本发明提出了使用关键词模糊匹配来替代传统知识图谱空间数据检索方法中的精确匹配方式,能够为用户提供更多潜在的选择;提出了基于Skyline的语义地点检索算法,解决了传统方法中的Top‑k线性排序函数带来的极值问题,实现了空间距离和语义相关度两个维度的平衡,提升了检索效率。
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公开(公告)号:CN114881030B
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202210299216.7
申请日:2022-03-25
Applicant: 河海大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向水利文本的嵌套实体识别方法,首先,基于现有水利行业标准和第三方词库形成基础词典,并使用一种新词发现算法挖掘新词汇来扩充基础词典;其次,在词嵌入过程中,使用领域词典,将词汇的信息融入到字符表示,增强语义表示;然后,在编码过程中,使用双向长短时记忆网络进行特征提取;最后,在解码过程中,提出一种由外向内的解码方法,模型在预测到实体时,会自动寻找内部实体,直至内部不存在任何实体。本发明结合水利领域知识,在识别水利文本的嵌套实体时,取得了良好的效果。
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公开(公告)号:CN119129561A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411140421.4
申请日:2024-08-20
Applicant: 河海大学
IPC: G06F40/186 , G06F40/226 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的水利领域工具驱动的智能体构建方法,对于用户需要使用的外部服务以及通用工具分别聚合为针对水利工程的工具集;对于已完成注册的工具集,注册相应的水利领域工具;对大语言模型做微调训练,获取微调后的模型权重,强化大语言模型在工具集选择阶段推理的准确性;基于工具集选择的方法分析用户问题,根据用户问题选择能够解决该问题的工具集;根据用户意图进行自适应工具流构建,构建出一个工具的可执行方案;校验工具流结果,将工具流执行结果反馈给用户;利用大语言模型进行结果总结,输出多种模态格式。本发明解决大型语言模型在处理复杂任务时出现的“遗忘”问题,提升了工具流构建的灵活性和效率。
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公开(公告)号:CN116776581A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310696139.3
申请日:2023-06-13
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/20 , G06N5/02 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种知识和数据融合驱动的洪水预报模型参数在线优化方法,分析流域预热期数据样本,对时序数据进行洪水场次划分以及特征提取;基于空间贡献分析确定调整水利对象,根据流域特征确定调整洪水特征量,查询水利计算对象相应模型;基于知识图谱匹配模型在洪水调整特征量下的敏感参数和调整方向,匹配参数优化范围;在线提取特征并匹配相似模式,和所得参数方向和范围进行比对,若不一致修订参数取值范围;将所得参数范围更新至参数率定文件,并运行参数率定算法,记录参数寻优范围拟定的决策过程;优化效果后评估与反馈。本发明通过知识和数据融合驱动,实现洪水预报模型参数智能在线优化,提高业务处理的效率。
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公开(公告)号:CN115841071A
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202211459831.6
申请日:2022-11-17
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06Q50/26 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于水循环动态知识图谱的数字孪生流域场景建模方法,包括如下步骤,基于流域内的水循环遥感反演数据以及地面站点监测数据,构建水循环动态知识图谱;搭建流域‑子流域‑聚合单元‑最小颗粒度单元的多尺度嵌套数字孪生框架,在逐级网格上开展数据时空展布和模型配置,利用知识图谱实现数据与模型的自关联,从而实现数字孪生流域场景建模。本发明以水循环动态知识图谱为知识库,架构了多尺度嵌套数字孪生框架,耦合了数据与水循环模块,实现了时空一致的数据组织机制,构建出高保真的镜像数字流域,为后续开展的基于平行数字流域的高精度水文预报、防洪调度及模拟预测提供技术支撑。
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公开(公告)号:CN109669767B
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN201811452286.1
申请日:2018-11-30
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多类型上下文依赖的任务封装和调度方法及系统,针对不同数据类别及任务定义任务类型、上下文依赖关系;根据新建任务的任务类型、上下文依赖确定任务调度信息;判断新建任务是否满足依赖关系,若满足,则设置其任务状态,并将新建任务与任务调度信息封装成任务对象,加入任务队列;否则添加失败;从任务队列中提取就绪状态中具有最高优先级的任务对象;若满足依赖关系,则运行当前任务对象;否则调度前驱任务对象运行,若前驱任务运行成功,则调度当前任务对象运行,若前驱任务运行失败,则放弃调度当前任务对象。采用本发明实现了不同类型任务的统一管理,实现对任务封装和调度的控制,提高了用户的使用体验。
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公开(公告)号:CN110543539B
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN201910806917.3
申请日:2019-08-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种分布式的路网环境下移动对象轨迹相似性查询方法,该方法针对海量移动对象轨迹的相似性查询需求,提出RMT‑HBase索引框架,解决了分布式集群数据的热点分布问题;通过计算轨迹之间的整体距离,提高了轨迹长度不一致情况下轨迹相似性度量的精确度;设计了面向对象‑时间段、空间‑时间段和时间段的三种兴趣点轨迹查询方法,提高了相似轨迹查询效率。
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