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公开(公告)号：CN118395108A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410402400.9
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供了一种基于卷积稀疏自注意力的灌区需水估算方法、设备及介质，涉及农业灌溉预测领域，方法包括：获取灌区历史数据，并将灌区历史数据分解为长期趋势序列和季节周期序列；构建基于多尺度卷积和多头掩蔽稀疏自注意力机制的灌区需水估算模型；根据灌区需水估算模型以及长期趋势序列，采用线性回归拟合的方法，预测长期特征序列；通过灌区需水估算模型，预测季节周期特征序列；根据长期特征序列以及季节周期特征序列，确定最终预测结果。灌区需水估算模型通过建模分析灌区历史数据之间的复杂关系，从季节周期特征和长期特征序列，实现了灌溉区未来一周内每一天的灌溉需水量的预测。
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公开(公告)号：CN119088793A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411152618.X
申请日：2024-08-21
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/215 , G06N3/0895 , G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种时空自监督的径流数据补全方法、设备及存储介质，涉及水利规划领域，其方法包括：获取流域站点网络的水文数据、根据水文数据为流域站点网络构建径流原始图、构建时空自监督的径流数据补全模型，利用径流原始图进行训练、利用训练好的模型处理含有缺失站点的流域站点网络的水文数据，输出径流数据补全结果；设备及存储介质用于实现方法。本发明的有益效果是：考虑径流数据时间特征同时兼顾了空间特征，提高了补全径流数据的准确度；在模型工作时通过相似性查询模块来共享流域网络的全局时空特征，并结合自监督学习策略，提高了模型对缺失数据的补全精度，还增强了模型在不同数据缺失模式下的适应性。
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公开(公告)号：CN118551912A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410408345.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开一种灌区渠首优化配水方法、存储介质、设备，涉及渠道优化配水的技术领域，方法为：设置渠首配水的目标函数以及约束条件；根据渠首配水的目标函数以及约束条件，创建渠包含降雨预报、上游水量和下游需求等状态信息的首配水的强化学习环境，包括状态空间、动作空间、转移函数以及奖励函数；在渠首配水的强化学习环境下，使用强化学习算法对渠首配水进行求解。该渠首配水方法可以根据实时的降雨预报、上游水量实现配水过程中最大化降雨利用，提高灌区水利用效率，减少水量损失。
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公开(公告)号：CN118378813A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410402409.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国交通信息科技集团有限公司 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于实时需水量变化的动态渠系配水方法及系统，涉及动态渠系配水领域，本发明以水损失量最小、配水结束后下级缺水量最少为目标建立初始的优化模型，并使用遗传算法求解初始配水方案；在环境发生变化时，即理想状态下的作物需水量与实际作物需水量不匹配时，进行配水方案动态修改。实施本发明提供的基于实时需水量变化的动态渠系配水方法及系统，能满足环境变化后的水供需平衡，减少水量损失，从而提高水利用率，达到减少水资源浪费的效果。
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公开(公告)号：CN109241078B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201811005179.4
申请日：2018-08-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/28 , G06F16/901
Abstract: 本发明一种基于混合数据库的知识图谱组织查询方法，包括：获取预设数据集中的三元组集合；从三元组集合中区分出实体三元组集合和关系三元组集合；在Neo4j上进行实体三元组集合的存储，得到带实体的知识库；针对带实体的知识库构建索引，得到带索引和实体的知识库；在Neo4j上进行关系三元组集合的存储，得到带索引、实体和关系的知识库；在MySQL上进行实体歧义信息的存储，构建实体歧义词表；将构建的实体歧义词表存储到带索引、实体和关系的知识库，得到完整的知识库。本发明结合关系型数据库和图数据库各自的优点，提出基于混合数据库的知识图谱组织方法，适用于一般的大规模开放领域知识图谱，在优化知识图谱存储结构的同时改善了知识图谱的查询效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109145293B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810883678.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/289 , G06F40/253 , G06F40/216
Abstract: 本发明涉及一种面向案情的关键词提取方法，首先根据用于训练模型的案情描述获取用于训练模型的案情描述的词向量矩阵和词法特征矩阵；然后采用python库中的keras包，将用于训练模型的案情描述的词向量矩阵放入到一个keras的模型中去，用于训练模型的案情描述的词法特征矩阵也放入到一个keras中的模型中去，然后将两个模型利用keras中的merge功能，将两个模型合并为一个模型，然后将这个模型运用keras中的fit功能来训练模型；最后将待预测关键词的案情描述输入到模型中，进行关键词的提取，提取所需的关键词。利用本发明的这种方法可以大大提高关键词提取的准确性，并减少断案工作量。
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公开(公告)号：CN111191099A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911392834.0
申请日：2019-12-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/951 , G06F16/958 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于社交媒体的用户活动类型识别方法，通常情况下一张图由结点和边构成。首先将所有的用户评论和构成评论的词看做图中的多个结点，并定义不同词与词之间，词与评论之间的边的权重和关系，形成最基本的图；然后将发表评论的用户看做另一类结点，根据用户与评论之间的发表关系，定义用户和评论间边的权重，向已经形成的图中添加用户结点；然后将发表评论的用户的其他好友看做新一类的结点，定义用户和他们对应的好友结点间的关系权重，形成一张包含评论的文本信息和结构信息的大图。最后利用图卷积网络对形成的大图进行结点分类，得到用户活动分类的准确性。
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公开(公告)号：CN109947948A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910148591.X
申请日：2019-02-28
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于张量的知识图谱表示学习方法及系统，本发明针对现有的知识图谱表示学习方法只考虑三元组本身信息、实体文本描述信息、实体图片信息、实体层次结构信息，而忽略了图谱的局部网络结构信息导致知识表示学习效果不佳的问题，本发明在知识图谱的表示学习中，考虑了每个实体的局部网络结构信息。首先，根据知识图谱的数据集，生成每个实体的掩码矩阵；其次，训练张量R，表示整个数据集的语义信息，每个实体可以通过掩码矩阵和R作用，得到每个实体的语义张量表达；然后，训练向量r，表示将每个实体语义张量映射至特定语义空间中的映射向量；最后在特定的语义空间进行训练，提高知识图谱表示学习的准确性。
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公开(公告)号：CN109902171A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910090408.5
申请日：2019-01-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于分层知识图谱注意力模型的文本关系抽取方法及系统，其方法包括：首先根据待处理文本选取训练文本集和知识图谱，并对训练文本集和知识图谱分别进行预处理；然后构建分层知识图谱注意力模型，并利用预处理后的训练文本及对该模型进行训练；最后将所述待处理文本中所有句子的头实体和尾实体进行标注，并将标注后的待处理文本输入所述训练后的分层知识图谱注意力模型，得到关系结果。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案提出一种分层知识图谱注意力模型，利用知识图谱表示帮助模型分配句子和词的权重，提高了模型的关系预测的准确率和召回率，进而提高了文本关系的抽取准确度。
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公开(公告)号：CN105426984A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510704752.0
申请日：2015-10-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒子群优化算法的给水管网传感器布置优化方法，包括：建立给水管网的管网拓扑结构，获取给水管网中每个管网节点的复杂度，并对所述管网拓扑结构进行水力模拟和水质模拟，得到每个管网节点的可达度和污染物浓度；在主计算节点进行多粒子群优化算法的种群初始化，在MAP阶段进行全局搜索；在Reduce阶段进行局部搜索，得到最新全局最优个体；判断最新全局最优个体的适应度是否满足预设收敛条件，如果不满足预设收敛条件，则转入任务分发步骤继续进行迭代演化。有效解决了现有技术中给水管网传感器布置优化时间长的技术问题最大化监测效果(比如最快的时间检测污染事件)，防范饮用水因污染而引发的安全风险。
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