一种物联感知信息的多层次抽取方法及相关设备

    公开(公告)号:CN119669489A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202510201758.X

    申请日:2025-02-24

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本申请涉及时空数据挖掘技术领域,提供了一种物联感知信息的多层次抽取方法及相关设备。本申请的方法包括:构建用于描述目标物联网中传感器数据的属性的物联感知数据本体模型;对物联感知数据进行数据增强,得到包括多个增强传感器数据的增强感知数据,并根据物联感知数据本体模型对增强感知数据进行浅层映射,得到每个增强传感器数据对应的属性三元组;基于所有属性三元组进行深层特征提取,得到每个增强传感器数据的时空特征三元组;对增强感知数据进行时空模式挖掘,得到多个时空关系三元组;基于所有属性三元组、所有时空特征三元组和所有时空关系三元组构建目标物联网的知识图谱。本申请的方法能够提高物联感知信息的抽取质量。

    一种物联感知信息的多层次抽取方法及相关设备

    公开(公告)号:CN119669489B

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202510201758.X

    申请日:2025-02-24

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本申请涉及时空数据挖掘技术领域,提供了一种物联感知信息的多层次抽取方法及相关设备。本申请的方法包括:构建用于描述目标物联网中传感器数据的属性的物联感知数据本体模型;对物联感知数据进行数据增强,得到包括多个增强传感器数据的增强感知数据,并根据物联感知数据本体模型对增强感知数据进行浅层映射,得到每个增强传感器数据对应的属性三元组;基于所有属性三元组进行深层特征提取,得到每个增强传感器数据的时空特征三元组;对增强感知数据进行时空模式挖掘,得到多个时空关系三元组;基于所有属性三元组、所有时空特征三元组和所有时空关系三元组构建目标物联网的知识图谱。本申请的方法能够提高物联感知信息的抽取质量。

    一种通用知识抽取与时空规范化表达方法及相关设备

    公开(公告)号:CN119476296B

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202510064670.8

    申请日:2025-01-15

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供了一种通用知识抽取与时空规范化表达方法及相关设备,包括:获取待处理的文本数据,并定义知识抽取本体;将待处理的文本数据与知识抽取本体输入构建的多智能体层次化协同决策系统进行知识抽取和规范化表达,得到文本数据对应的时空知识表达结果;通过多智能体层次化协同决策系统中的主控智能体将复杂任务分解为具有明确语义边界的子任务,利用多智能体层次化协同决策系统中的专业子智能体对复杂时空语义进行深度理解并规范化处理,采用基于显式推理的决策过程完成处理,使得知识抽取的每个环节都能提供详细的处理依据与推理过程,从而解决了现有技术中时空知识抽取过程中可解释性与可控性不足的问题。

    一种人类活动强度估算方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118364214B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410774324.4

    申请日:2024-06-17

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本申请涉及时空数据挖掘技术领域,提供了一种人类活动强度估算方法、装置、设备及介质。该方法包括:将目标区域划分为多个栅格单元;获取栅格单元的多种人类活动指标的值;根据所有人类活动指标的值,计算每种人类活动指标的数据标准差,并根据相关系数计算每种人类活动指标的不相关程度;基于每种人类活动指标的数据标准差和不相关程度获取每种人类活动指标的初步权重;基于相关系数计算人类活动指标的熵值,并基于熵值对人类活动指标的初步权重进行加权得到最终权重;根据所有人类活动指标的最终权重、栅格单元对应的所有人类活动指标的值,计算栅格单元的人类活动强度。本申请的方法能够提高人类活动强度估算方法的泛用性。

    一种滑坡灾害语义信息抽取方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118469009A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410920430.9

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 本申请涉及滑坡监测技术领域,提供了一种滑坡灾害语义信息抽取方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取滑坡文献、滑坡指标、以及语义关系;抽取滑坡文献的滑坡词语,并进行标注得到真实关系三元组;利用知识抽取模型抽取实体关系三元组并生成错误关系三元组;基于真实关系三元组、实体关系三元组、错误关系三元组构建差异损失函数和区分损失函数,并获取综合损失函数;根据综合损失函数对知识抽取模型进行优化,利用优化后的知识抽取模型获取最终关系三元组;利用最终关系三元组构建滑坡图数据库;基于滑坡图数据库对待抽取滑坡文本进行语义信息抽取,得到语义信息抽取结果。该方法能够提高滑坡语义信息抽取的精确度并降低抽取难度。

    复杂环境下数据驱动的滑坡灾害辅助决策方法

    公开(公告)号:CN116110210B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310351984.7

    申请日:2023-04-04

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明实施例中提供了一种复杂环境下数据驱动的滑坡灾害辅助决策方法,属于计算技术领域,具体包括:步骤1,收集目标区域内包含孕灾因子的第一数据源;步骤2,收集目标区域内包含诱灾因子的第二数据源;步骤3,将第一数据源和第二数据源进行预处理;步骤4,根据预处理后的第一数据源和第二数据源制作正负样本集,进行数据迭代增强,基于逻辑回归模型构建易发性模型,以及,基于随机森林模型构建诱发性模型;步骤5,根据易发性模型和诱发性模型,以承灾范围为约束对目标区域的滑坡危险性进行动态预警,并进行分级展示,得到目标区域内动态预警信息并生成辅助决策参考信息。通过本发明的方案,提高了精准度和实时性。

    复杂环境下数据驱动的滑坡灾害辅助决策方法

    公开(公告)号:CN116110210A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202310351984.7

    申请日:2023-04-04

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明实施例中提供了一种复杂环境下数据驱动的滑坡灾害辅助决策方法,属于计算技术领域,具体包括:步骤1,收集目标区域内包含孕灾因子的第一数据源;步骤2,收集目标区域内包含诱灾因子的第二数据源;步骤3,将第一数据源和第二数据源进行预处理;步骤4,根据预处理后的第一数据源和第二数据源制作正负样本集,进行数据迭代增强,基于逻辑回归模型构建易发性模型,以及,基于随机森林模型构建诱发性模型;步骤5,根据易发性模型和诱发性模型,以承灾范围为约束对目标区域的滑坡危险性进行动态预警,并进行分级展示,得到目标区域内动态预警信息并生成辅助决策参考信息。通过本发明的方案,提高了精准度和实时性。

    一种基于时空序列预测的异常探测方法及相关设备

    公开(公告)号:CN118364409B

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410765179.3

    申请日:2024-06-14

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于时空序列预测的异常探测方法及相关设备,根据目标区域的InSAR地表形变监测数据,生成目标区域的时空序列数据;将时空序列数据输入训练后的局域加权长短期记忆网络进行当前时刻和未来时刻的时空预测,得到当前时刻的时空预测结果和未来时刻的时空预测结果;利用当前时刻的时空预测结果和未来时刻的时空预测结果计算得到当前时刻的预测误差集和未来时刻的预测误差集,并将当前时刻的预测误差集和未来时刻的预测误差集分别作为时空异常度量的分析对象,通过拉依达准则度量目标区域在当前时刻和未来时刻的时空异常,得到目标区域在当前时刻的时空异常结果以及在未来时刻的时空异常结果;提高了时空异常探测的准确度。

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