公开(公告)号：CN119271896A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411516176.2

申请日：2024-10-29

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘福江 ,  侯秋燕 ,  林伟华 ,  郭艳 ,  梁伟超

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开一种兴趣点推荐方法、存储介质、设备，涉及基于位置的社交网络数据挖掘技术领域，方法包括：从基于位置的社交网络中获取用户的签到记录项序列；将签到记录项生成项嵌入向量，构建位置嵌入向量表示项的顺序，构建频率嵌入向量表示重复项的重要性，将项嵌入、位置嵌入、频率嵌入向量拼接为组合嵌入向量；将组合嵌入向量输入到双向自注意力层，得到组合嵌入向量的表示；根据项嵌入向量和组合嵌入向量的表示，使用门控向量，得到用户意图表示；并得到关键用户意图表示；基于项嵌入向量，对关键用户意图表示进行解码后聚合，根据聚合的项目分布，生成目标用户的兴趣点进行推荐。本发明方法应对长序列、多意图的用户交互时，效果显著。

公开(公告)号：CN118861393A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411170188.4

申请日：2024-08-26

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘福江 ,  梁伟超 ,  郭艳 ,  林伟华 ,  侯秋燕

IPC: G06F16/909 ,  G06F16/9035 ,  G06F16/9038 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请提供了一种基于图神经网络的上下文感知的下一个兴趣点推荐方法，涉及兴趣点推荐领域，方法包括：获取用户的签到记录并进行预处理，得到有效签到数据集；构建多关系交叉序列图以及图神经网络；基于多关系交叉序列图，使用图神经网络进行项目表征学习，得到有效签到数据集中的签到序列的每一项的个性化嵌入向量；通过签到序列的每一项的个性化嵌入向量，计算签到序列的序列表征；构造签到序列的软标签；通过软标签、签到序列的序列表征以及个性化嵌入向量，预测在当前签到序列中的下一个时间戳中进行交互的项目的概率分布；根据概率分布，生成用户下一个时间戳可能访问的k个兴趣点，完成用户下一个兴趣点的推荐。

公开(公告)号：CN117784277A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311814033.5

申请日：2023-12-26

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘福江 ,  张鲁玉 ,  林伟华 ,  郭艳 ,  王勉之 ,  张政 ,  梁伟超 ,  凃怡闻 ,  苏军顺 ,  高千凯 ,  王宪彬

IPC: G01V11/00 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06T5/50 ,  G06T5/20 ,  G06T5/80 ,  G06F17/16

Abstract: 本申请提供了一种高植被覆盖区的金矿找矿靶区圈定方法，涉及成矿预测领域，包括：根据高植被覆盖区的成矿特点，选定毒化信息、地貌指数、构造缓冲区、构造密度、岩性分类、地球化学作为成矿影响因子，然后采用层次分析法确定各个成矿影响因子层的权重，最后根据计算得到的成矿潜力值圈定成矿靶区。本发明充分利用遥感、地质、地化数据，采用层次分析法进行综合，提高成矿预测的效率及准确性。

公开(公告)号：CN117131932A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311069943.5

申请日：2023-08-23

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 郭艳 ,  冯诗祥 ,  林伟华 ,  刘福江 ,  刘虹辰 ,  邵泉森 ,  梁伟超 ,  高千凯 ,  苏军顺 ,  王宪彬

IPC: G06N5/022 ,  G06F16/28 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/25 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提供一种基于主题模型的领域知识图谱本体半自动构建方法，包括：S1：获取领域语料库Corpus，对领域语料库Corpus进行降维和聚类，获得主题聚类分布；S2：对主题聚类分布进行领域术语提取，获得领域术语词表Terms；S3：构建词嵌入模型word2vec，通过词嵌入模型word2vec对领域术语词表Terms进行特征提取和融合，获得融合词嵌入表示矩阵Keywords Embeddings；S4：对融合词嵌入表示矩阵Keywords Embeddings进行降维和聚类，获得领域术语聚类分布；S5：通过领域术语聚类分布构建领域知识图谱本体。本发明通过对融合词嵌入表示矩阵进行降维和聚类构建领域知识图谱本体，仅需要少量的领域专家参与本体构建工作，能提高领域本体构建的效率，加速领域知识图谱的构建进程。

公开(公告)号：CN116630805A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310613563.7

申请日：2023-05-24

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 林伟华 ,  刘福江 ,  郭艳 ,  张德雄 ,  梁伟超 ,  王勉之 ,  张政 ,  邵泉森 ,  王宪彬 ,  韩媛 ,  高千凯

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种城市五类绿地识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：制作包含社会感知数据的第一绿地样本和第二绿地样本；将所有样本划分为训练集和验证集；使用深度学习方法SegFormer作为baseline，训练模型；使用训练得到的模型对目标城市的五类绿地进行预测；根据预测结果，在原始影像上进行裁剪，制作五类绿地样本；选取五类绿地样本中置信度排名靠前的样本作为伪标签，加入训练集再训练模型；利用再训练得到的模型对目标城市的五类绿地进行预测，得到目标城市的五类绿地识别结果。本发明能在保持提取五类绿地的一定精度的前提下，减少人为工作量，提高效率和自动化程度，能够更加精准可靠的对目标城市进行五类绿地的更为精细的划分。

公开(公告)号：CN118606564A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410525660.5

申请日：2024-04-29

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘福江 ,  梁伟超 ,  林伟华 ,  郭艳 ,  侯秋燕

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9537 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了一种基于兴趣点特征分组的下一兴趣点推荐方法及存储介质，涉及信息推荐领域，基于兴趣点特征分组的下一兴趣点推荐方法，主要包括：对签到数据进行预处理、特征聚类和转化，得到高维特征嵌入向量，利用自注意力机制和拼接操作，得到签到数据嵌入向量；构造改进的Transformer模型和损失函数，利用签到数据嵌入向量和损失函数训练改进的Transformer模型，得到训练好的Transformer模型，利用训练好的Transformer模型来预测目标用户下一兴趣点。实施本发明提供的基于兴趣点特征分组的下一兴趣点推荐方法及存储介质，能提升兴趣点推荐精确度，节省计算资源，缩短整体运行时间。

公开(公告)号：CN117634493A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311689399.4

申请日：2023-12-07

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘福江 ,  冯诗祥 ,  郭艳 ,  林伟华 ,  刘虹辰 ,  邵泉森 ,  梁伟超 ,  苏军顺

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06F40/30 ,  G06F40/242

Abstract: 本申请提供了一种科普领域命名实体识别方法，涉及命名实体识别领域，包括：对待识别领域的语料进行预处理，生成领域语料库，对领域语料库进行中文分词，确定词频权重序列表示；对命名实体训练数据集进行采样进行数据增强，确定模型的文本输入；在对文本输入进行中文分词、映射以及拼接得到领域特征输入；通过使用多头注意力机制对领域特征输入进行上下文特征融合，输出词汇级特征向量；基于MRC任务，构造输入，确定字符级向量表示；将字符级向量表示以及词汇级特征向量拼接输入分类器，输出即为模型的预测输出。通过对数据进行增强处理以及中文分词，缓解了训练任务和预测任务存在的差距，有效地提高科普领域命名实体识别的准确率。

公开(公告)号：CN117313038A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311015589.8

申请日：2023-08-11

Applicant: 中国地质大学(武汉) ,  中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心

Inventor： 刘福江 ,  王雁鹤 ,  林伟华 ,  郭艳 ,  凃怿闻 ,  张鲁玉 ,  张政 ,  王勉之 ,  梁伟超 ,  苏军顺

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086 ,  G01N21/27 ,  G01N21/73 ,  G01N27/626 ,  G06N3/048 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种金矿区土壤重金属含量高光谱反演方法，包括将采集的土壤样本进行前处理，并采用ICP‑OES和ICP‑MS方法测试重金属含量；采用单因子污染指数法进行土壤重金属污染评价；对土壤光谱测量得到的原始土壤光谱数据进行预处理；对预处理后的土壤光谱数据进行特征提取和选择；利用选取的光谱特征与测试的重金属含量，通过粒子群优化后的卷积神经网络构建金矿区土壤重金属含量反演模型；并对反演模型精度进行评估。本发明的方案模型反演精度较高，能减少运算错误和迭代次数，为污染地区的生态修复提供科学模型。

公开(公告)号：CN116797833A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310747893.5

申请日：2023-06-21

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 郭艳 ,  刘福江 ,  林伟华 ,  邵泉森 ,  刘虹辰 ,  梁伟超 ,  张鲁玉 ,  王宪彬 ,  王雁鹤 ,  马汝强

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种胁迫植被指示性信息提取方法，包括：搭建基于ViT框架的胁迫植被指示性信息提取模型；制作源域和目标域样本；将源域样本划分为训练集和验证集，作为模型的输入；对输入数据进行预处理操作；通过FOPE模块对预处理后的数据进行处理，获得分片数据，并将特征图进行零值填充；将分片数据经过Transformer编码器后，获得源域编码数据；将目标域样本作为模型的输入数据，重复上述预处理、分片及零值填充、编码步骤，获得目标域编码数据；通过自适应层计算源域和目标域的差值，调整模型，当差值小于设定阈值时，训练结束，通过Transformer解码器输出目标域识别结果。本发明能实现对未知高植被覆盖区快速大范围的寻找胁迫植被，且能实现较高的识别精度。