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公开(公告)号：CN119829769A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411912631.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/353 , G06F18/24 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种多标签文本分类方法、装置和设备，涉及深度学习技术领域，包括：获取多个文本样本以及所述文本样本对应的标签序列，利用文本样本和标签序列对初始预测模型进行训练，通过二元交叉熵损失函数确定初始预测模型的主要损失函数值；通过计算正点互PPMI关联性矩阵和每个标签序列之间相关性差异，确定初始预测模型的第一辅助损失函数值；基于文本标签相似度矩阵和边界排名损失函数确定初始预测模型的第二辅助损失函数值；基于上述损失函数值调整初始预测模型的内部参数，得到多标签文本分类模型。本发明通过捕获标签间的语义相关性，并与文本特征训练得到的结果进行比较以优化模型预测结果，有效提升了多标签分类的整体准确性。
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公开(公告)号：CN119478388A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411401094.3
申请日：2024-10-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本申请提供了一种融合对抗训练及自训练的域适应语义分割方法，涉及图像处理领域，方法包括：获取源域数据以及目标域数据并进行预处理；构建语义分割模型；通过源域数据，对语义分割模型进行预训练；通过源域数据和目标域数据，在预训练的语义分割模型的基础上进行第一阶段的对抗训练；通过对抗训练后的语义分割模型，生成目标域数据的伪标签；通过源域数据及含伪标签的目标域数据在第一阶段对抗训练的基础上进行第二阶段的对抗训练；获取待语义分割的目标数据集；将目标数据集输入第二阶段的对抗训练后的语义分割模型，完成目标数据集的语义分割。使用两个随机分类器来代替多个分类器，满足了以较少的参数实现更高的精度。
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公开(公告)号：CN117436450A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311500644.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种中文命名实体识别方法、设备及存储介质，其方法包括：获取原始文本以及标签数据，原始文本包含字序列、对原始文本分词处理，获得词序列、将字、词序列输入数据嵌入层获得字、词嵌入向量、将字、词嵌入向量输入特征提取层获取字、词特征、输入字、词特征至特征融合层得到融合字词特征、输入融合字词特征至线性层获取每个字符对应于不同标签的分数，将结果传入CRF中得到最优序列标注；设备及存储介质用于实现方法；本发明的有益效果是：提高语义的表示能力并获得有效的词汇信息以提升实体识别的准确率，能使用更少的参数捕获更多的信息和提高模型性能。
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公开(公告)号：CN116823896A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310750292.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种高植被覆盖区靶矿区范围预测方法、装置及电子设备，包括：获取高植被覆盖研究区域高光谱数据和激光雷达点云数据，并配准；对点云数据进行点云数据分层；将每一层点云数据制作成各高度区间掩膜；基于各高度区间掩膜对高光谱数据进行空间分层，并提取植被冠层底部高光谱影像；根据异常光谱信息提取受胁迫植被，并制成样本；将所有样本按比例划分为训练集和验证集；基于深度学习DeeplabV3+构建高植被覆盖区下靶矿区范围预测模型；通过训练集和验证集分别进行预测模型的训练和验证；获取目标高植被覆盖区域的高光谱影像，通过训练好的预测模型预测目标高植被覆盖区内的靶矿区范围。本发明能高效精确地实现高植被覆盖下的靶矿区范围预测。
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公开(公告)号：CN111079009A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911268194.2
申请日：2019-12-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种用于政务地图服务的用户兴趣检测方法及系统，通过获取用于体现用户行为特征的政务数据，且基于当前获取的体现用户行为特征的数据，结合用户行为数据来分析用户的行为特征，进行整体服务推荐建模、个性化服务推荐建模和潜在兴趣服务推荐建模；其中，通过引入权重建模方法，在融合了整体、个性化和潜在兴趣服务建模的情况下，构建主动性用户兴趣推荐模型；基于当前构建的主动性用户兴趣模型，进行相关服务的推荐；本发明公开的技术方案有效的提高了政务平台的地图服务能力，大大提升了政务用户地图服务体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108596382A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810348981.7
申请日：2018-04-18
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉图歌信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多起点、多待救援点、多个终点的救援路径规划方法，该方法中包括预先部署在建筑物内部的无线传感器、移动终端、远程服务器端三个组成部分，救援路径规划方法以下步骤：通过部署在建筑物内部的无线传感器网络获取环境信息，采用栅格法建立环境模型；根据栅格法所建立的环境模型通过改进蚁群算法来建立组合优化模型，从而找到最短的救援路径。本发明针对多个起点、多个待救援点、多个出口的联合应急救援实时路径规划方法，建立了灾后应急救援多目标组合优化模型，并设计了改进的蚁群算法且进行了模型求解，能够更好地满足灾后应急救援路径规划快速决策的需求，找到安全、快速的救援路线，提高灾难救援的效率。
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公开(公告)号：CN104021431B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201410269566.4
申请日：2014-06-17
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于平均梯度值和改进多目标粒子群优化的鲁棒优化方法，包括以下步骤：1）根据工程实际情况和优化目标确定待优化的工艺参数；2）根据工程实际情况确定待优化工艺参数的约束条件；3）建立优化目标与待优化工艺参数的目标函数模型；4）通过有限次试验获得优化目标与焊接工艺参数之间的离散关系；5）根据离散关系，计算目标函数；6）设定不确定域，利用不确定域样本点的平均梯度值，计算鲁棒性；7）将目标函数与鲁棒性作为两个优化子目标，进行双目标优化求解。本发明方法将鲁棒性的评价与原目标函数的计算同时作为两个优化的子目标，使设计者能根据实际需要在性能指标和不确定域产生的变化幅度之间选择合理的折衷解。
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公开(公告)号：CN104021431A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410269566.4
申请日：2014-06-17
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于平均梯度值和改进多目标粒子群优化的鲁棒优化方法，包括以下步骤：1）根据工程实际情况和优化目标确定待优化的工艺参数；2）根据工程实际情况确定待优化工艺参数的约束条件；3）建立优化目标与待优化工艺参数的目标函数模型；4）通过有限次试验获得优化目标与焊接工艺参数之间的离散关系；5）根据离散关系，计算目标函数；6）设定不确定域，利用不确定域样本点的平均梯度值，计算鲁棒性；7）将目标函数与鲁棒性作为两个优化子目标，进行双目标优化求解。本发明方法将鲁棒性的评价与原目标函数的计算同时作为两个优化的子目标，使设计者能根据实际需要在性能指标和不确定域产生的变化幅度之间选择合理的折衷解。
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公开(公告)号：CN119470184A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411505688.9
申请日：2024-10-28
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N15/075 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开基于简化气溶胶光学厚度反演的方法、系统、介质、设备，涉及气溶胶卫星遥感技术领域，方法包括：获取不同空间分辨率的地表多光谱遥感数据、地基实测AOD数据；根据地表多光谱遥感数据计算不同空间分辨率下气溶胶空间分布异质性，其最大值对应分辨率的地表多光谱遥感数据为目标数据；基于处理后的目标数据，在SARA算法基础上，使用牛顿迭代算法进行AOD反演；将单散射反照率SSA和不对称参数G的范围进行限制，基于SARA算法的两层循环，按照设定的步长测试所有限制的范围内的SSA和G，找到使反演的AOD和地基实测AOD最接近的SSA和G，得到研究区的AOD反演结果。本发明可以减少迭代次数和耗时。
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公开(公告)号：CN114219988B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111409265.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉图歌信息技术有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于ViT框架的多类目岩矿快速分类方法、设备及存储介质，通过构建自然岩矿图像识别模型，其中自然岩矿图像识别模型的预处理模块对岩矿图像数据进行特征预提取和抑制过拟合处理，并输入至数据处理模块中进行参数训练和Token提取，再输入至结果处理模块根据所述参数训练和Token提取结果进行Token分离和类别映射并输出分类结果。本发明在构建自然岩矿图像识别模型时，在采用迁移卷积联合ViT框架的基础上，加入了STFE模块、ECTG模块、Mlti‑Head P‑Attention模块以及RCLinaer层，从而减缓过拟合，提升映射的容错率，更加精确完整地提取图像数据的特征，实现了减少岩矿图像数据中干扰因素对分类结果的影响，在大容量多类目的情况下实现对岩矿图像的快速精准识别的目的。
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